TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Dev Determination

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find lignende indhold

Kildekanal @devdetermination · Post #17 · 14. jun.

Виды девайсов В городе было установлено несколько типов re:device. Пассивные маломощные устройства по наполнению решимости и активные. Схема девайса работает следующим образом – благодаря излучению и определенной амплитуде пульсации света вы наполняетесь решимостью. Стандартное устройство работает короткими сессиями (3-5 секунд) и активируется нажатием на кнопку. А пассивное устройство, которое мы устанавливали в городском полотне, горит постоянно и не требует от пользователя активного участия. Помимо прямоугольной формы и размера, девайс отличается своей мощностью, и оно горит всегда, чтобы наполнять решимостью жителей в пассивном режиме. Для этого уровень излучение в разы ниже, чтобы не нарушить циркадные ритмы. #redev#determination#device#hitechnology

Resultater

1 lignende opslag fundet

Søg: #molmo

当前筛选 #molmo清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026, 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