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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #867 · 17.09

Платформа для разработки игр Unity в своё время совершила революцию. Это, кстати, хороший способ запустить успешный проект: нужно с помощью цифровизации упростить какой-то сложный процесс. Например, Uber упростил заказ такси, Arduino упростил вхождение в любительскую электронику, Тинькофф упростил многие банковские операции и так далее. Вот Unity значительно упростил работу с игровыми движками — сделал простой и логичный конструктор поверх движка, который позволил создавать объекты, анимации, задавать физические параметры и так далее. Это было настолько нужным и удачным решением, что половина игровой индустрии, кроме дорогих высокобюджетных проектов, с тех пор подсела на Unity. Инди-игры и мобильные игры практически целиком на нём, и даже некоторые AAA-компании активно его юзают: например, на нём сделан Hearthstone. И вот несколько дней назад компания объявила, что с 2024 года начнёт взимать с разработчиков деньги за каждую установку каждой игры (до этого были разные уровни платной подписки на движок). Ну, то есть, у тебя уже написан огромный и дорогой проект на движке, существующий много лет, и автор движка, как оказалось, имеет право в какой-то момент сказать: плати мне миллионы долларов или отключай свой проект. Для многих это не просто удар, это полный крах всего бизнеса, построенного на играх. Здесь можно было бы понудеть ещё раз о зависимости от корпораций, но любопытно другое. Игровая индустрия поехала массово хоронить и бойкотировать Unity, а само решение действительно кажется предельно абсурдным. Unity и так зарабатывал очень много, причем, для поддержки движка не нужны значительные траты. Выяснилось, что члены совета директоров, и даже сам генеральный, за последние пару лет продали десятки тысяч своих акций Unity, а новых не купили. Это реально по куче признаков выглядит, как убийство компании изнутри и попытка дожать остатки. Говорят, что проект решил не ввязываться в конкуренцию с растущим по популярности Unreal Engine, у которого вроде как появляется вменяемый инструментарий для людей. Если студии, которые сейчас выражают протесты, не сольются и массово откажутся от использования движка, то коллективно они вполне могут обвалить Unity. Хорошее в этом тоже есть: надеюсь, что подобные события стимулируют развитие опенсорсной альтернативы — Godot. #dev#games

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