TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Крипто Интеллигенция

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @makecryptogreat · Post #310 · 13.02

Ответ CZ по поводу Paxos (BUSD минтер) Глава Binance прокомментировал текущее положение: «BUSD выпускается и погашается компанией Paxos. Средства юзеров в безопасности #SAFU! Paxos сообщили нам, что Департамент финансовых услуг Нью-Йорка (NYDFS) распорядился прекратить выпуск новых BUSD. Paxos регулируется NYDFS. BUSD - это стабильная монета, полностью принадлежащая и управляемая Paxos. В результате рыночная капитализация BUSD со временем будет только уменьшаться. Paxos продолжит обслуживать проект и управлять погашениями. Paxos также заверил нас, что средства в безопасности #SAFU и полностью покрыты резервами в их банках, причем их резервы уже неоднократно проверялись различными аудиторскими фирмами. Что касается предполагаемого судебного процесса SEC против Paxos, у меня нет никакой информации об этом, кроме статей в публичных новостях. Судебный процесс ведется между SEC США и Paxos. Я не эксперт по законам США. Но согласен с логикой: «SEC обозначила BUSD как “незарегистрированную ценную бумагу” и подает в суд на ее эмитента, Paxos. Но как, черт возьми, СТАБИЛЬНАЯ монета может считаться ценной бумагой, если она явно не соответствует критериям теста Хоуи? Ни у кого никогда не было “ожидания прибыли” при покупке $BUSD». "ЕСЛИ" BUSD будет признан судами ценной бумагой, это окажет глубокое влияние на то, как криптоиндустрия будет развиваться (или не будет развиваться) в юрисдикциях, где она рассматривается как таковая. Binance продолжит поддерживать BUSD в обозримом будущем. Мы действительно предвидим, что со временем пользователи перейдут на другие стабильные монеты. И мы внесем соответствующие коррективы в продукт. например, отказаться от использования BUSD в качестве основной пары для торговли и т.д. Учитывая сохраняющуюся неопределенность в регулировании на определенных рынках, мы будем рассматривать другие проекты в этих юрисдикциях, чтобы гарантировать, что наши пользователи защищены от любого неоправданного вреда». https://twitter.com/cz_binance/status/1625067484368740353

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