TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3885 · 18 дек.

Почему развитие в ИИ стоит начинать с изучения математики и алгоритмов Руководитель Школы анализа данных Яндекса в подкасте Machine Learning Podcast рассказывает, почему фундамент (матан, линал, теорвер, алгоритмы) — это не скучная теория, а база для работы с ИИ в 2026. Вы узнаете, как глубокое понимание математики помогает писать эффективный код, отлаживать модели и ориентироваться в разных областях ML. А ещё — почему даже опытным разработчикам полезно возвращаться к фундаментальным дисциплинам. Перейти к прослушиванию #подкаст#ML

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #molmo

当前筛选 #molmo清除筛选
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