TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1003 · 19.07

Иногда какая-то проблема в сервисе или приложении кажется мне очень значительной, но для остальных людей она таковой не оказывается. А иногда наоборот, кто-нибудь пишет: "Как можно вообще использовать продукт X, если там есть проблема N?", а я о такой проблеме либо впервые слышу, либо она мне видится полной ерундой. Например, для меня невозможность использовать WhatsApp с компьютера без подключённого рядом телефона и невозможность синхронизировать чаты между устройствами на разных ОС — это не просто критический косяк, а вообще ситуация, полностью уничтожающая смысл мессенджера. Как автомобиль без колёс: в нём может быть удобный салон и мощный двигатель, но зачем он нужен без колёс? Кто захочет и станет таким пользоваться? Мне непонятно, но по какой-то причине полмира сидит в автомобилях без колёс, не трогаясь с места, потому что им, как оказалось, нужен там только кондиционер и крыша от дождя. Когда я вижу где-нибудь новый "критический косяк", который авторы сервиса не исправляют годами, я всегда усилием привожу себя к этой мысли: видимо, проблема существует только у меня и небольшого числа подобных мне. Но вот с VK Видео мне непонятно. Давайте спрошу у вас. Сейчас, если открыть в разделе видеозаписей "мои подписки", то там будут ролики вообще от всех пабликов, на которые я подписан. Этих пабликов десятки, и мне от них нужны, в основном, посты в ленте. Для меня совершенно очевидно, что подписки на видеоблоги и подписки на паблики — это две разные группы, которые не нужно смешивать. Де-факто раздел с моими подписками в VK Видео для меня абсолютно неюзабелен, потому что там тонны мусора. При этом полностью выходить из всех пабликов я тоже не хочу. На YouTube у меня страница с подписками это главная точка входа в сервис, потому что именно по ней я отслеживаю, у кого из блогеров вышли новые ролики, чтобы их посмотреть. В VK такой возможности на практике нет, и это для меня самый главный ограничитель при попытке перехода с ютуба на VK Видео. Этой проблеме уже не первый год, исправлять её даже не пытаются. Получается, что её вижу только я, всем остальным норм? #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #vllm

当前筛选 #vllm清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG