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 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