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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #96 · 29.10

Съездил в командировку в Горький. Сейчас он, конечно, называется Нижний Новгород, но было бы здорово оставить старое название. Во-первых, не было бы путаницы с Великим Новгородом. Во-вторых, представьте, какая интересная эмоциональная энергетика в названии Горький. И местные это всячески обыгрывают. Помимо просто повсеместного исторического наследия есть, например, сеть кофеен «Сладкий Горький», а в отеле подавали чай «Горьковский». Много чего не успел, не посмотрел, был буквально на пару дней по работе. Даже в метро не спустился. Но чувствуется хороший туристический потенциал, обязательно сюда вернусь. Из-за особенностей рельефа часть города находится на возвышенности, а часть в низине. Поэтому да, есть верхний Нижний Новгород, и нижний Нижний Новгород. Но Горький всё равно круче. В детстве я слышал такую шуточную загадку: дракон-сладкоежка съел все города, но один оставил, какой? #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #pixtral

当前筛选 #pixtral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