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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #974 · 22.04

С большим трудом дослушал "Град Обречённый" Стругацких. Это, пожалуй, книга, которая доставила мне наименьшее удовольствие за посление 10 лет. Хотя завязка очень интересная: людей случайно выдёргивают из своего времени где-то в середине 20-го века и помещают в искусственно построенный город, ограниченный стеной бесконечной высоты с одной стороны и пропастью бесконечной глубины с другой, чтобы они участвовали в Эксперименте, суть которого так и не раскрывается. Важно, что участие добровольное, но зачастую людей выдёргивают из каких-то безвыходных ситуаций: из плена, перед казнью итд. Люди в Городе в целом предоставлены сами себе, но обязаны менять профессию раз в 3 месяца. Новую профессию каждому определяет некая машина неизвестным образом. Еще периодически на город сваливаются странные бедствия: например, нашествие обезьян. Так вот, лично я ожидал от этого произведения какой-то полудетективной социальной фантастики с закрученным сюжетом и неожиданной развязкой, а получил... плохо скрываемые жалобы авторов на устройство советского общества и вообще мира вокруг. Практически все персонажи в книге тем или иным образом отвратительны, порочны и лишены причин для сопереживания им. А описываемые события быстро скатываются в непробиваемый мрачняк без выводов. Причем, это всё еще и крайне уныло читать (или слушать). Во-первых, многие вещи близки только человеку определённой эпохи, пережившему определённые события. Во-вторых, авторы очень сильно затягивают некоторые сцены (например, застолья), по-видимому, чтобы увеличить отвращение читателя к персонажам и к человечеству в целом. В-третьих, что я просто ненавижу в литературе: авторы без плавного перехода меняют реалистичные сцены на сюрреалистичные. Мне тупо пришлось гуглить краткие описания некоторых отрывков, чтобы вообще понять, о чем была речь. Представьте, если бы какой-нибудь Раскольников вышел на улицу и увидел бы там вместо людей говорящие бананы, но при этом повествование продолжилось бы так, будто всё в порядке. И тебе, как читателю, приходится ломать голову над тем, что это за бананы: это героя глючит? Или слишком заковыристая метафора? А может я случайно пропустил пару страниц с объяснением? В общем, я догадываюсь, что советское общество не оправдало некоторые надежды в глазах Аркадия и Бориса, чем, видимо, глубоко их травмировало. В поздних интервью Борис Натанович вообще топил за капитализм по европейскому образцу, при этом в соседнем ответе непоследовательно ругая общество потребления. Но, пожалуй, хочу оставить в своей памяти тех Стругацких, которые написали Полдень. #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