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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #842 · 4.07

ВК пишет, что на самом верху перестановки: гендир соцсети Марина Краснова вместе с техническим директором и вице-президентом Александром Тоболем покидают пост, чтобы "заниматься собственным проектом". По этому поводу отлично высказалась Людмила Кудрявцева, с которой я согласен, как минимум, в двух тезисах: Во-первых, перестановку такого уровня не делают, если в компании всё хорошо. Хотя мы за годы правления Марины Красновой видели очень много громких заявлений об очередном преодолённом рубеже по пользователям, а сама соцсеть полностью игнорировала падение репутации, жалобы авторов контента, отток людей в Телеграм и так далее. Во-вторых, у соцсети фактически нет лица с момента ухода Дурова, и теперь уже официально. Ни Андрей Рогозов, ни Марина Краснова не вели внятную человеческую онлайн-деятельность с презентацией того, чем продукт живёт и куда движется, как это делал Дуров (и делает сейчас относительно Телеграма), но они всё-таки хотя бы формально занимали пост руководителя. Сейчас же даже на роль говорящей головы для сухих отчётов в СМИ никто не назначен, и нет заявлений, что подобный человек ищется. Поражает другое. Я знаком с десятками сотрудников ВК, и большинство из них — офигенно крутые, умные, интересные люди, действительно горящие своей работой и переживающие за качество и популярность продукта. При этом, что творится в топ-менеджменте, я совершенно не понимаю (вангую, что сотрудники сами не понимают). Создаётся устойчивое впечатление, будто бы ВК для топов это просто способ напилить себе бабла, чтобы потом уйти заниматься чем-то другим, что интересует их больше. Ни Марина Краснова, ни Александр Тоболь не выглядели людьми, которым есть дело до продукта в целом, а не до пары личных местечковых инициатив типа мёртворожденного NFT. Кто-то запомнил что-нибудь, что они сделали, какой-то прорыв, какой-то яркий образ в интернете может, какие-то технические достижения? Александр вот отвечал за видеоплатформу, которая до сих пор один из самых технически слабых разделов ВК, не говоря уже об отставании в продуктовых ожиданиях типа "замена ютубу". Я, кстати, у него забанен, хотя никогда ему и про него ничего плохого не писал — отличная работа с критикой. В общем, желаю ВК дальше держаться на плечах крутых сотрудников, которым не всё равно. А что до топов — видимо, не так и плохо, что никто конкретный теперь на эту роль назначен не будет. #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