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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #822 · 19.05

Мне кажется, для маркетологов, пиарщиков и спецов по СММ очень интересная задачка — почему ВК не заводятся донаты художникам. Художники, как я уже писал ранее — одна из самых контентообразующих ниш ВК. Но практически ни у кого из них не завелась модель с подпиской VK Donut. У пабликов по СММ модель завелась — люди платят. У Tool 42 тоже (до сих пор тайна для меня, почему только у них из всех приложений). Вроде как еще у какого-то паблика с K-pop музыкой модель завелась. В общем, отдельные примеры есть, не сказать, что VK Donut полностью нежизнеспособная штука. А художники — хоть убей. У Зубкова не заработало, у Дюрана не заработало, у Гудима не заработало. Помню, как на самой первой сходке авторов от ВК (меня туда пригласили, как активного блогера) художник Ahriman рассказывал, как зарабатывает на донатах. Но сейчас я смотрю в его паблике даже донаты выключены. То есть, даже если работало, то только временно. Причём, аудитория у этих художников — во многом взрослая молодежь, платежеспособные люди, десятки тысяч. Иногда сотни тысяч, как у Дюрана: почти лям подписчиков и всего 14 платящих. Интересно, занимается ли изучением этого вопроса пиар-отдел VK. Мне было бы очень любопытно узнать какую-то аналитику. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #molmo

当前筛选 #molmo清除筛选
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