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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #705 · 18.12

Марта Уэллс: "Отказ всех систем", "Искусственное состояние" и другие книги серии, я закончил на "Сетевой эффект" (больше на русском нет). Очень странные впечатления: серия получила кучу престижных наград, и о ней много положительных отзывов, но персонально про себя я бы сказал, что мне скорее не понравилось, и рекомендовать бы не стал. Хотя и бросить желания не было. Далёкое будущее, корпоративная антиутопия (мегакорпорации стали де-факто государствами), аугментация, человечество давно расселилось по другим мирам. Главный герой — искусственно созданный киборг, предоставляемый в аренду страховой компанией для защиты людей, например, в условиях работы на незаселённых планетах с потенциально враждебной фауной. Повествование ведётся от его лица. Изначально в этих киборгов встраивают специальный управляющий модуль, который причиняет боль органической части при неповиновении и других нарушениях (то есть фактически он раб). Но именно главный герой этот модуль взламывает, получает свободу воли, и не нападает на людей, как можно было бы подумать, а пытается интегрироваться в человеческое общество. Завязка довольно банальная. К тому же, каких-то уникальных идей или необычных поворотов в сюжете особо нет. Повествование строится вокруг эмоций, исследования взаимоотношений (как людей между собой, так и людей с машинами и машин между собой). Поскольку события передаются от первого лица, мы "слышим" мысли героя, и они, на мой субъективный взгляд, переполнены эмоциями, зачастую противоречащими последующим действиям и решениям. У меня даже есть полушутливая гипотеза, что автор-женщина просто перенесла на бумагу образ мышления женщин. По сюжету обычно происходит какая-то беда, из которой главный герой всех спасает, но попутно кто-то ещё и спасает его. Впрочем, не сказать, что это как-то скучно или избито — сами истории вполне захватывающие, следить за развитием интересно. И всё-таки, это какая-то нестандартная фантастика. Основные события как бы понижены в значимости: герой не сталкивается с по-настоящему серьёзными внешними трудностями, он легко взламывает абсолютно все внешние системы, выдерживает десятки попаданий из ракетницы, а между миссиями может полностью восстанавливаться в супер продвинутом роботизированном космическом корабле, с которым дружит. Автор явно хотела рассказать об эмоциональном становлении, поиске себя, доверии и контакте с другими, но почему-то выбрала для этого сеттинг войны киборгов в космосе. Имеет право, и, возможно, у неё даже получилось хорошо, просто эта книга совсем не для меня, и конкретно мои ожидания скорее не оправдались. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper