TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #680 · 5.12

Фантасты любят изображать подводные города и всяких подводных жителей. Начиная от Звездных Войн с гунганами, и заканчивая новыми фильмами по комиксам (и их первоисточниками): в DC есть Атлантида, в Марвел вот ввели Талокан (который в комиксах вроде бы тоже буквально Атлантида). И там и там появление подводных людей объясняется как-то так: были обычные наземные люди, потом с ними что-то случилось, воздействие какой-то фигни, они, дескать, мутировали и стали жить под водой. У меня в такие моменты отключается приостановка неверия. Ну не может существо с похожим на человеческое телом постоянно жить под водой. Дерек Кюнскен в книге "Квантовый волшебник", о которой я вам рассказывал, описывает людей, генетически измененных для постоянной жизни в океане. Во-первых, у них нет подвижных век, потому что глаза не нужно смачивать. Крупная относительно тела голова, глаза огромные, чешуя. Во-вторых, хвост вместо ног. И правда, если существа не опираются на поверхность, у них нет необходимости в ногах. Да, по сюжету они изредка выходят на сушу. Тут мы можем для примера посмотреть на животных, которые дышат атмосферным кислородом, но чье тело биомеханически приспособлено к воде: морские котики, тюлени, моржи, пингвины итд. Они на земле довольно неуклюжи, могут разве что медленно переваливаться. В-третьих, люди-рыбы у Кюнскена не используют звуковую речь и общаются колебаниями электромагнитного поля. Обычным людям по сюжету приходится применять специальные синтезаторы голоса, чтобы общаться с амфибиями. Ну и конечно никакой речи не может идти о присутствии рыболюдей на суше и использовании ими человеческих инструментов и инфраструктуры. Их транспортируют в больших чанах с водой под давлением, и такие же делают отсеки в космических кораблях, где они нужны (там в книге эти рыбы могут выдерживать большие перегрузки и поэтому служат пилотами на истребителях). А в фильмах существа с ногами и веками живут постоянно в воде, в темноте и холоде, не имея удобного для передвижения и коммуникации тела. Не верю! Даже по меркам киносказок. Верю в подводный город Восторг из первого Bioshock, в котором просто построенные на дне дома с атмосферой для людей. Там в процессе игры постоянно ощущаешь, насколько чужеродна для человека толща океана вокруг, и как много усилий пришлось приложить инженерам, чтобы сдержать чудовищное давление и обеспечить какую-то возможность передвигаться и вести свою деятельность. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #mlx

当前筛选 #mlx清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15143 · 14.09.2025 г., 12:00

#python#llms#mlx MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed. https://github.com/ml-explore/mlx-lm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15614 · 13.04.2026 г., 11:30

#typescript#ai#cuda#mlx#qwen3_tts#qwen3_tts_ui#voice_ai#voice_clone#whisper Voicebox is a free, open-source voice synthesis studio that lets you clone voices, generate speech in 23 languages, and apply audio effects—all running privately on your computer. You can create realistic voice clones from just seconds of audio, use five different text-to-speech engines for different needs, add effects like reverb and pitch shift, and build multi-voice projects with a timeline editor. The key benefit is complete privacy: your voice data and AI models never leave your machine, unlike cloud-based alternatives. It also includes an API for building voice-powered applications and works across Mac, Windows, and Linux with GPU acceleration support. https://github.com/jamiepine/voicebox

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14684 · 08.05.2025 г., 12:00

#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly. https://github.com/Blaizzy/mlx-audio

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026 г., 11:30

#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably. https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm