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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #740 · 25.01

Питер Уоттс, «Ложная слепота». Прочитал эту книгу по рекомендации, и оказалось в точку — очень самобытная наполненная интересными идеями твёрдая научная фантастика. Из тех, которые надолго запоминаешь, и идеи из которых хочется вспоминать и обсуждать в каких-нибудь разговорах потом. Будущее, человечество в состоянии технологической сингулярности. Уже есть репликаторы, создающие абсолютно любой предмет, уже есть бессмертие в виде загрузки сознания в сеть. Различные импланты и кибер-дополнения стали обыденностью. Семей давно не существует, а в отношения люди вступают, как правило, через виар (при этом лично тоже видятся, но в основном для совместной работы, если это необходимо). Некоторые люди сильно сплетены с искусственным интеллектом и решают различные глобальные проблемы, при этом общаться с ними остальные не могут — не понимают, слишком большой разрыв в мышлении. Для такого общения существуют «синтеты» — люди с наполовину кибернетическим мозгом, способные понимать людей-компьютеров и рассказывать простым «исходникам», как их называют, что имелось ввиду. Конкретно главный герой тоже синтет, он лишён эмпатии, а поведение, похожее на человеческое, в основном эмулирует. Ещё в этом мире есть вампиры, и это прикольный ход для твёрдой научной фантастики: по сюжету это мутация людей, параллельная ветка развития. Вампиры умнее, быстрее и сильнее человека. Но, вот незадача, в их зрительной коре есть дефект, вызывающий эпилептический припадок каждый раз, когда вампир видит большое количество прямых углов. В живой природе прямых углов нет, поэтому эволюция не помешала этому багу развиться. Можете догадаться, каким именно образом люди в итоге их победили в прошлом :) Вампиры вымерли, а потом были людьми воскрешены из раскопок и поставлены под контроль именно с помощью этого дефекта. В общем, в какой-то момент над землёй появляется куча инопланетных зондов, которые одновременно сгорают и отдают сигнал куда-то вовне. Туда снаряжают экспедицию, которая должна совершить первый контакт и разобраться, что происходит. А дальше крутая смесь детектива, ужасов и философского трактата. Отдельно порадовали моменты, в которых сначала происходит какая-то жуткая непонятная крипота, а потом у всего находится логичное и научное объяснение. Ещё много сильнейших высказываний о мышлении и природе сознания, заставляющих надолго задуматься. В каком-то смысле мне больше понравилась представленная здесь модель непознаваемого инопланетного разума, чем в «Солярисе». Следует отметить своеобразный язык: кажется что автор немного злоупотребляет научным стилем и терминами, в реальности люди (даже учёные) разговаривали бы проще, на мой взгляд, и автор в некотором смысле заигрывает с аудиторией, для которой важна эта внешняя стилистика. Тем не менее, каких-то известных мне научных противоречий я не нашёл. Всё по делу, и автор явно хорошо готовился. Если любите твёрдую НФ и, прочитав первые 20-30 страниц, привыкните к стилю, то очень рекомендую. #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