⚡️CS50 на русском
Computer Science 50 — вводный курс о компьютерных технологиях, который сделает вас настоящим программистом.
И, что самое классное, это не скучные лекции с монотонно читающим оратором. Здесь преподаватели делают всё с юмором и максимально понятно. Отличный старт для новичков и продолжение для мидлов.
1. Основы программирования: Легендарный Гарвардский курс CS50 — [0:42]
2. Баги, код, человеческий фактор — [47:16]
3. Основы С++ — [1:04:15]
4. Продолжаем изучать C++ — [50:17]
5. Решаем интересные задачи — [53:09]
Перейти к плейлисту
#видео#теория
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)
#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