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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1012 · 20.08

Зимой СМИ писали, что за полгода спрос на умные колонки в России вырос в 1.5 раза. Девайс всё сильнее проникает в народ, и это приятно. Одна из самых интересных и меняющих жизнь технологий лично для меня за всё новое время. Сильнее и значительнее, чем эти ваши генеративки, во всяком случае пока. В детстве я смотрел фантастические фильмы, где герой разговаривает с ИИ, встроенным в дом, автомобиль, космический корабль, просит его открывать двери, отвечать на вопросы и так далее. Мечтал, что когда-то тоже так буду, и вот оно уже почти. Сегодня половину всех операций со светом выполняю голосом, практически перед каждым выходом узнаю погоду, иногда прошу что-нибудь подсказать, активно использую таймеры и отложенное выполнение. Утром захожу в кабинет и командую Алисе запустить рабочий режим: закрываются шторы, включаются два системных блока, выключается свет, если он был — чем не фантастика? В квартире в общей сложности семь Станций разного формата, даже в ванной поставил: удобно слушать музыку или аудиокнижку, пока купаешься, спрашивать время и так далее. Никаким другим адекватным образом с мокрыми мыльными руками устройством не поуправлять. Да, параноики любят кричать про Большого Брата, и это конечно очень смешно. Ведь без всяких устройств всё равно за нами наблюдают инопланетяне из космоса, воздействуя своими лучами на разумы, чтобы мы не догадались, что Земля плоская. На даче, в гостях, в отеле в командировке я периодически ощущаю недостаток всех этих возможностей. Бывало, что обращаюсь к Алисе по привычке, а её и нет. Хотя друзья всё чаще уже ставят и себе тоже. Тут во всю проявляются недостатки: если ты не знаешь, как у конкретного друга называется комната или светильник, не знаешь его сценарии, то и управлять не сможешь. Всё-таки даже с подключением YaGPT это не стало полноценным машинным разумом с памятью, контекстом, умением принимать решения. Ждём, думаю, застанем. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #filesystem

当前筛选 #filesystem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14657 · 01.05.2025 г., 14:30

#c_lang#embedded#filesystem#microcontroller LittleFS is a file system designed for small devices like microcontrollers. It helps keep your data safe even if the power goes off suddenly. This is because it uses a "copy-on-write" system, which means it doesn't overwrite old data until the new data is safely stored. LittleFS also helps extend the life of your storage by spreading out writes across different areas, a process called wear leveling. This makes it very reliable and efficient for devices with limited memory and storage. https://github.com/littlefs-project/littlefs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025 г., 13:00

#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15561 · 14.03.2026 г., 12:30

#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+. https://github.com/volcengine/OpenViking