TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← OnePlus Guide

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trouver du contenu similaire

Chaîne source @OnePlusGuide · Post #3142 · 17 juin

🔻 NUOVE OXYGENOS OPEN BETA🔻 #OP8#OP8PRO#OP8T#OOS#BETA • OP8: 11 • OP8PRO: 11 • OP8T: 6 🔸 Download: OP8 | OP8PRO | OP8T (in arrivo) 🔸 OP Thread: OP8/8PRO | OP8T (in arrivo) Changelog Sistema • Migliorati i consumi • Aggiunta la funzione screenshot sull'AOD • Patch di sicurezza Android di giugno 2021 Telefono • Migliorato l'audio quando il telefono è connesso con OnePlus Watch o OnePlus Buds OnePlus Share • Migliorata la UI nella pagina di condivisione Rete • Risolto l'errore occasionale quando si cerca di collegarsi a una rete Wi-Fi Pierre — Il nostro canale 👉🏻@oneplusguide I nostri gruppi 👉🏻@oneplusitcommunity

Résultats

2 posts similaires trouvés

Recherche : #llava

当前筛选 #llava清除筛选
Илья AGI TV 🤖

@ilia_plasma · Post #148 · 08/10/2023 12:16

Пока весь мир ждет доступа к новой модели со зрением GPT-4V(ision), опенсорс команда (пара азитов со степенью PhD из американских вузов) уже выпустили свой аналог и бесплатную версию #LLaVA (Large Language and Vision Assistant), которая выдает результат (не) хуже GPT4V и может работать локально. Вот такая скорость развития и конкуренции в этом новом #AI рынке. 🧠LLava - вебсайт 📄WhitePaper 🧬Github code 🔋Demo для потестить на своих дикпиках 🦒Colab (для запуска у себя на серваке)

Hashtags

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