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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #844 · 17.07

Закончил трилогию Денниса Тейлора "Мы — Легион. Мы — Боб" (плюс две другие книги серии). Автор программист, нерд, гик и любитель фантастики, в 57 лет на спор решил написать книгу. Как это часто бывает, несколько издательств послали его с порога. Но потом он заключил контракт с крупным сайтом аудиокниг, и книга сразу вошла во все топы, принеся кучу денег. По сюжету главный герой по имени Боб — нерд, гик, программист и любитель фантастики, подписывается на криоконсервацию, но в будущем ему дают не новое тело, а перекачивают сознание в компьютер, установленный на небольшом космическом корабле. У этого корабля есть околосветовой (но не сверхсветовой!) двигатель, а также 3D-принтер, позволяющий печатать что угодно, если найти сырьё. Изначальный план людей был в том, чтобы зонд отправился в соседнюю звёздную систему и построил там космическую станцию, но, волей случая, Боб оказывается сам по себе. Другая важнейшая часть сюжета — способность героя полностью копировать себя. То есть построить второй такой корабль и сделать копию сознания, чем он и занялся в первую очередь. Копии начинают немного отличаться друг от друга. Из-за квантовых флуктуаций в характерах разных Бобов превалируют разные его черты: кто-то больше любит исследования и науку, кто-то занимается организацией, кто-то инженерией. Бобы создают сверхсветовую связь и "расселяются" по галактике сотнями копий, при этом сохраняя что-то вроде внутреннего общества и продолжая коммуникации с человечеством. Тейлор, судя по всему, не стремился написать роман, который станет модным и будет обсуждаться, а просто кайфовал и сочинял фантазию для себя самого. Главный герой очевидно списан с автора практически полностью, и можно сказать, таким образом писатель устроил себе мини-приключение в космос. Из-за этого текст, хоть и простой с виду, вышел очень стройным, эмоционально насыщенным, я бы даже сказал душевным. Миллион отсылок к фантастической поп-культуре, забавные шутки в диалогах, даже имена себе Бобы выбирают по персонажам космоопер. Поскольку Бобов много, автор переключается между ними и между хронологическими ветками, что позволяет ему параллельно рассказывать несколько историй: о войне, о дружбе, о потери, об исследовании, об одиночестве, о политике, о семейных конфликтах... Причем, рассказ всегда идёт от первого лица: в одном месте книги "я" это один Боб, в другом месте книги уже другой — немного с другим характером, находящийся в другой части галактики и переживающий совсем другие события. В статьях говорят, что Тейлор, как истинный программист и нерд, даже написал себе софтину для отслеживания сюжетных цепочек. В общем, гик написал приключение для себя, но оно оказалось интересным и близким для огромного количества других гиков. В книгах не слишком много философии или уникальных фантастических идей, но под конец ты почти плачешь из-за необходимости расставаться с героями. В конце-концов, они бессмертны, а ты — всего лишь эфемер. На русском языке я настоятельно рекомендую аудиокниги в исполнении Кирилла Радцига: во-первых, у чтеца ровно такой голос, какой мы представляем себе для человека по имени Боб, а, во-вторых, это один из лучших русских чтецов в современном аудиокнижном пространстве. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #idefics

当前筛选 #idefics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