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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #926 · 12.12

Была такая якутская геймдев-студия Fntastic. Выпустила несколько малоизвестных игр и 4 года назад взялась за масштабный проект: MMO в жанре зомби-апокалипсиса под названием The Day Before. Студия изредка выкидывала в сеть материалы по игре: трейлеры, скриншоты, посетила пару выставок, в целом снаружи выглядело как обычный геймдев-долгострой. И вот 7-го декабря игра вышла в ранний доступ. Формально ранний доступ позволяет предложить игрокам продукт в любой степени готовности: игроки покупают что-то вроде демо-версии фактически за полную сумму в обмен на обещания разработчиков, что проект будет на эти деньги доделан. Местами это очень даже хороший работающий механизм: моя любимая #Satisfactory уже несколько лет не вылезает из раннего доступа, и в ней куча проблем, при этом я с огромным удовольствием провёл в ней больше часов, чем в какой-либо другой игре вообще за всю историю моего гейминга. И обязательно вернусь (пока взял паузу из-за пресыщения). Так вот. The Day Before в раннем доступе оказалась не просто недоделанной, по ней стало очевидно, что требуется ещё много лет и очень много денег, чтобы привести её хотя бы приблизительно в удобоваримое состояние. А трейлеры и скриншоты были просто обманом. Собрав по меньшей мере несколько десятков тысяч продаж (стоимость игры составляла около 1300 рублей в России и чуть больше в Европе и США), студия Fntastic вчера объявила о закрытии из-за "финансового краха". Написали примерно следующее: "Этих денег нам хватит, чтобы отдать долги, но слишком мало, чтобы продолжить разработку, всем спасибо, расходимся". Никогда такого не было, чтобы кто-нибудь брал деньги вперёд и уходил с ними в закат! Большинство комментаторов в сети — и я к ним присоединяюсь — уверены, что это заведомо мошенническая схема. Разработчики увидели, что доделать игру у них не получается, попытались продать как можно больше и свернуть лавочку. С точки зрения закона сложно придраться — игроков никто покупать не заставлял, и о том, что игра в раннем доступе, все знали в момент покупки. Теоретически люди сами виноваты, что не почитали никаких обзоров от первых купивших, а поверили трейлерам и обещаниям. Но здесь я хочу сделать акцент на второй глобальной проблеме капитализма (первая это монополии): искусственное раздувание ценности. В теории рыночная экономика должна мотивировать бизнес делать что-то полезное, интересное и нужное человечеству. Сделал хорошо, у тебя это покупают, все в плюсе. На практике мы видим, что вполне работоспособной является следующая схема: вместо того, чтобы тратить ресурсы на создание ценности, можно тратить ресурсы на _убеждение_ людей в наличии ценности. Зачем делать хороший продукт за миллион долларов, если можно сделать его за сто тысяч, ещё пятьсот вложить в маркетинг и просто убедить людей в том, что он хороший? Ну или если вообще у тебя нет специалистов, способных сделать хороший продукт, если это долго и сложно. Рыночная экономика помогает процветать миллиону схем, работающих только на маркетинге и других способах воздействия на людей, безотносительно того, а есть ли вообще продукт. На рынке цифровых продуктов, особенно игр, это очень частая ситуация. Если вы думаете, что только ноунейм-якуты выпускают недоделку вместо обещанного, то ошибаетесь: в этом году вышла Starfield от одной из крупнейших мировых студий разработки, и там тоже разрыв между созданными маркетингом ожиданиями и реальностью огромный. #games

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