Обновить

Состоялся выпуск открытого музыкального проигрывателя Fooyin 0.5. Проект нацелен на предоставление широких возможностей по настройке и адаптации программы под свои предпочтения.

В Fooyin на выбор пользователя предложен набор виджетов с реализацией различных режимов для управления музыкальной коллекцией и воспроизведения музыки. Дополнительные возможности могут подключаться в форме плагинов.

Для настройки интерфейса в Fooyin предлагается специальный режим редактирования раскладки элементов на экране.

Исходный код проекта написан на языке С++ с использованием библиотеки Qt и распространяется под лицензией GPLv3.

Готовые пакеты Fooyin сформированы для Fedora, Debian и Ubuntu.

Проект поддерживает воспроизведение файлов в формате FLAC, MP3, MP4, Vorbis, Opus, WavPack, WAV, AIFF, Musepack и Monkey's Audio, извлечение сведений о порядке и длительности звуковых треков из CUE-файлов, воспроизведение без пауз (gapless), импорт и экспорт списков воспроизведения в форматах M3U/M3U8.

В интерфейсе Fooyin предусмотрена фильтрация содержимого музыкальной библиотеки по любым полям, есть опции: древовидное представление коллекции, редактирование тегов, создание и управление списками воспроизведения, визуализация при помощи спектрограмм, навигация на уровне каталогов в файловой системе с возможностью прямого воспроизведения выбранных файлов.

Источник: OpenNET.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации