TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15052 · Aug 12

#python#audiobook#audiobooks#content_creation#content_creator#epub_converter#kokoro#kokoro_82m#kokoro_tts#media_generation#narrator#speech_synthesis#subtitles#text_to_audio#text_to_speech#tts#voice_synthesis Abogen is a user-friendly tool that quickly converts ePub, PDF, or text files into natural-sounding audio with synchronized subtitles, perfect for creating audiobooks or voiceovers for social media and other projects. You can customize speech speed, choose or mix voices, generate subtitles by sentence or word, and select various audio and subtitle formats. It supports batch processing with queue mode and lets you save chapters separately or merged. Installation is straightforward on Windows, Mac, and Linux, with options for GPU acceleration. This saves you time and effort in producing high-quality audio content from text files efficiently. https://github.com/denizsafak/abogen

Results

1 similar post found

Search: #fp8

当前筛选 #fp8清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 10/08/2025, 06:50 PM

✔️Ling-1T - новая модель от inclusionAI с 1 триллионом параметров Модель на 1 трлн, из них ≈ 50 млрд активны на токен (MoE-архитектура). Она обучена на 20 трлн+ токенов, специально отобранных для задач логического мышления и рассуждений. Контекст: 128 000 токенов. Построена на базе Evo-CoT (Evolutionary Chain of Thought) и Linguistics-Unit RL - нового метода обучения для масштабируемых рассуждений. При помощи Evo-CoT модель постепенно улучшает баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. То есть с каждым шагом она пытается делать рассуждения «глубже», но не слишком дорого по ресурсам. Моделька демонстрирует сильные результаты в задачах кода, математики, логики и фронтенд-генерации. В архитектуре задействованы Mixture-of-Experts (1/32 активация), MTP слои и маршрутизация экспертов. Ling-1T показывает, что огромные модели можно сделать не только мощными, но и экономичными. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T @ai_machinelearning_big_data #Ling1T#AI#ML#OpenSource#Reasoning#TrillionScale#FP8