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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #964 · 10.03

Раз уж взялся за Стругацких, решил перечитать трилогию о Максиме Камерере. Ну, точнее как, перечитать: подростком я с удовольствием проглотил "Обитаемый Остров", затем бросил на середине вторую книгу и не дошёл до третьей. По-видимому, я ожидал буквально продолжения сюжета, а получил совершенно другие произведения, просто с тем же персонажем в главной роли. И правда — "Остров" очень круто читается в юности. Это прям мечта: герой со сверхспособностями попадает внутрь целой цивилизации, которая живёт неправильно, и начинает всё исправлять. У тебя, как восторженного подростка, вообще не возникает никаких сомнений в том, что герой всё делает абсолютно верно. Здесь не может быть никакой двусмысленности: тираны обращают население в рабов и жёстко преследуют инакомыслящих, совершенно однозначно нужно всю такую систему до основания разрушить, а виновных уничтожить. Тем интереснее перечитывать роман, будучи взрослым, особенно, когда ты знаешь концовку. На все события уже смотришь чуть иначе, потому что помнишь — в финале окажется, что герой такой же юный восторженный дурачок, ничего не понимающий в сложных процессах, каким был ты, когда читал это первый раз. Крайне обидно, что это произведение не включено в обязательную программу по литературе для старших классов. Там гораздо больше всего можно обсудить, чем в половине классических романов, да простят меня их любители. Жаль, что Стругацкие всё-таки не написали продолжение конкретно об этом мире. Интересно было бы узнать, что стало с ним и некоторыми персонажами (например, с Радой Гаал — я уж думал, Камерер заберёт её на Землю, но, судя по всему, нет). Я уже закончил и вторую книгу, она совершенно о другом, напишу на днях, что думаю. #fiction

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