TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15091 · Aug 24

#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

Results

1 similar post found

Search: #openness

当前筛选 #openness清除筛选

Маленький преданонс. В августе-ноябре 2018 года мы в Информационная культура и Ассоциация участников рынка данных, а конкретно я лично проводили обследование открытых интерфейсов государственных информсистем и иных информационных систем под госрегулированием на предмет раскрытия из них персональных данных пользователей. Только на основе общедоступной информации. Результаты не были публичными, их направили в Минсвязь, Роскомнадзор, Генпрокуратуру, что-то всё ещё в работе, а многое уже исправлено. Около половины найденного - это сведения из удостоверяющих центров, государственных и не очень. И как раз в их случае большая часть найденного уже исправлена, а остальные не исправят пока их явно не "пнешь" похоже. Лично я долго думал что делать с найденным. Можно ли делать общедоступными результаты этого исследования? Можно ли рассказывать о путях вылова раскрытия перс. данных в информационных системах. В итоге ту часть исследования которая касается удостоверяющих центров мы будем делать общедоступной. Это подробный анализ систем с конкретными путями воспроизведения и скриншотами по 17 УЦ в которых выявлена эта история (из примерно 50% существующих которые мы проверили). Сейчас есть развилка: 1. Сделать это в виде собственного доклада, после перепроверки и дополнения информацией о том что было исправлено в итоге после чего рассылать пресс-релиз. 2. Поделиться с одним из крупных федеральных изданий под то что у них будет 1-2 журналиста готовых проверить то что тогда было выявлено и что исправлено и написать об этом качественный материал сославшись на Инфокультуру и Ассоциацию. Может быть даже провести это исследование повторно охватив 100% УЦ. Если есть идеи и предложения как это лучше сделать - пишите мне на [email protected] #openness#investigations#gis#personaldata