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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #702 · 15.12

Сайты "Комитета" (VC, DTF) обновили дизайн лайков и дизлайков. Раньше это была цифра с двумя стрелками-кнопками, как на Reddit, Хабре и Пикабу. Стрелка вверх добавляла посту или комментарию плюс, а стрелка вниз — минус. Сумма всех плюсов и минусов выводилась или зелёным, если она положительная, или красным с минусом, если отрицательная. Сейчас лайк сделали отдельной кнопкой слева, дизлайк — отдельной кнопкой справа, с другим дизайном. А счётчик показывает всем только лайки, а дизлайки только автору. Спорный тут и дизайн, и само решение. Дизайн понятно, почему: кнопки абсолютно разных стилей и в разных местах отвечают за принципиально похожие действия. Пользователи DTF уже вовсю стебутся комментами "Я скачал твой пост" (потому что кнопка дизлайка похожа на скачивание). Но куда хуже то, что дизлайки отображаются только автору. Они при таких условиях нафиг не нужны. Автор может просто игнорировать этот счётчик. Раньше, если какой-то человек сморозил чушь, толпа его массово минусует, и все это видят, и он сам знает, что все видят. С полным ртом минусов очень сложно как-то оправдываться и продолжать отстаивать свою точку зрения. Ещё и добавлялось удобство сканирования для читателей: комменты с минусами можно специально пропускать, или, допустим, специально останавливаться на них ради горячей дискуссии. У этой системы, разумеется, был серьёзный косяк: минусы получали не только те, кто говорил неверное или глупое мнение, но и те, кто говорил непопулярное мнение. Например, на VC лучше было не писать комментарии в поддержку России, даже если по смыслу тезис верный и просто передаёт какой-то факт, вроде "Россия одна из лучших в мире в области атомной энергетики". Это сводило обсуждения к тому, что люди либо молчали, либо подстраивались под принятую в сообществе идеологию, что могло, например, создавать ложные впечатления относительно количества поддерживающих ту или иную точку зрения, да и в целом не всегда способствовало образованию интересных обсуждений. Тем не менее, на мой взгляд, полное сокрытие дизлайков при наличии самой кнопки дизлайка — решение, которое берёт худшее от всех альтернатив. Сам по себе институт дизлайка остаётся (а, значит, остаётся выражение негатива), при этом с коллективной ответственности за негатив ("Мудаки меня травят, ну и фиг с ними, стадо баранов!") идёт перенос на личную ответственность за негатив ("Вася Иванов меня травит, найду козла и начищу ему харю!"). Причём, ещё и для пользователей от этого нет никакого толка: теперь кто угодно может писать что угодно, и в худшем случае публично получит за это ноль лайков и всё. Впрочем, в "Комитете" совершенно явный управленческий кризис (как и много где сейчас). Удивительно, что сайты хоть как-то ещё поддерживаются и даже вносятся изменения. #web

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