TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15428 · Jan 22

#cplusplus FlashMLA is DeepSeek's optimized attention library that makes AI models run faster and use less memory. It works with advanced NVIDIA GPUs to speed up how language models process information, achieving up to 660 trillion floating-point operations per second. The library supports both dense and sparse attention modes, meaning it can focus on important tokens while skipping less relevant ones, reducing computational waste. For you, this means faster AI responses, lower costs for running large language models, and better performance on tasks like chatbots and code generation. The technology is open-source and integrates with popular AI frameworks like PyTorch and Hugging Face, making it accessible for developers building next-generation AI applications. https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA

Hashtags

Results

1 similar post found

Search: #anvil

当前筛选 #anvil清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9738 · 12/09/2025, 12:05 PM

🚀Cash App перевел Android-приложение на Metro — новый DI фреймворк для Kotlin Команда Cash App (Block) успешно мигрировала своё Android-приложение с Anvil/Dagger на Metro — современный фреймворк для dependency injection, разработанный Zac Sweers. Metro — это compile-time DI фреймворк, вдохновленный Dagger и Anvil, но реализованный как Kotlin compiler plugin. Он Kotlin-first, поддерживает K2 и работает значительно быстрее традиционных решений. Вобрал в себя всё лучшее от Dagger, Anvil и Kotlin-Inject Почему перешли на Metro? - Скорость сборки — ускорение инкрементальных сборок на ~60% - Поддержка Kotlin K2 — возможность использовать новейший компилятор Kotlin - Упрощение стека — отказ от kapt и Java-ориентированных инструментов - Современный подход — Kotlin-first дизайн и улучшенный DX - Более строгая валидация DI-графа - Улучшена безопасность типов (нуллабельность) - Поддержка KMP 📊 Результаты по скорости сборки: - Инкрементальные сборки → ускорение на 58-60% - Чистые сборки → ускорение на 17% - ABI-изменения → сборка за 11.9s вместо 28.8s Миграция 1500 модулей проводилась постепенно с двойной поддержкой двух DI фреймворков для безопасного перехода. В зависимости от настройки Gradle менялся DI и генерация кода. Впервые вижу подход, когда был описан граф для 2 разных DI с целью постепенной миграции. Миграцию с Koin на Metro так не сделать, но вот с Koin Annotations на Metro вполне может получится. #DI#KMP#Dagger#Metro#Android#AndroidDev#Anvil