TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14902 · Jul 3

#go#tailscale#tailscale_control_server#tailscale_server#wireguard Headscale is an open-source, self-hosted alternative to the Tailscale control server, letting you create your own private VPN network using Wireguard technology. It supports key Tailscale features like node registration, DNS, file sharing (Taildrop), access control lists (ACLs), and more, making it ideal for personal or small group use. By running Headscale yourself, you gain full control over your network without relying on Tailscale’s servers, enhancing privacy and customization. You can manage access precisely with ACLs, tag devices for group policies, and use modern VPN benefits like NAT traversal and secure connections between your devices[1][3][5]. This helps you securely connect and control your devices in a private network tailored to your needs. https://github.com/juanfont/headscale

Results

1 similar post found

Search: #ramcrisis

当前筛选 #ramcrisis清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9235 · 12/11/2025, 05:48 PM

Кризис DRAM меняет рынок и подход к обучению современного ИИ. ✔️ Рынок захлестнул дефицит оперативной памяти и других накопителей: ИИ-гиганты выкупили огромные объёмы DRAM, HBM и NAND. Nvidia, по слухам, прекращает поставлять дистрибьюторам видеопамять в комплекте с GPU — теперь её нужно закупать отдельно. На текущий момент цены на SSD и оперативную память выросли на 50-100% по сравнению с началом года. Производители ноутбуков и смартфонов фиксируют задержки поставок, а комплект DDR5 на 64 ГБ уже стоит дороже PS5. 🤯 ✔️ Мы спросили Гигачат, как кризис повлияет на развитие нейросетей и обучение моделей. ИИ-помощник формулирует так: "Дефицит памяти — это временный дисбаланс между взрывным ростом ИИ-индустрии и производственными мощностями, которые просто не успели масштабироваться под такой спрос. Высокая стоимость памяти заставляет компании переосмыслить подходы к обучению: вместо наращивания "железа напролом" фокус смещается на эффективные архитектуры и методы.". Подробнее — в видео. @ai_machinelearning_big_data #ai#llm#ml#ramcrisis#infrastructure