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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1045 · 5.12

Я веду блог одновременно в ВК и в Телеграме, и всегда для набора текста открывал именно ВК. Потому что в Телеграме набирать длинный текст очень неудобно, даже в десктопной версии. О мобильной вообще не говорим. Причина в фиксированной (и небольшой) высоте поля ввода в Телеге, которое в ВК расширялось. А вот вам свежий апдейт от ВК. На декстопе! Блок для картинки занимает 80% площади этой модалки, а текстовая подпись где-то там стыдливо прячется внизу. При наборе длинного текста, к счастью, скроллится содержимое модалки целиком, а не только поле под дроп-зоной, и это всё ещё удобнее Телеги, но уже максимально не тексто-ориентировано. Я не первый год пишу, что интернет планомерно убивает тексты, и вот очередная веха этого процесса. Иронично, что сегодня обсуждали случай, когда человек либеральных взглядов лайкнул в инсте не слишком либеральный текст, а потом оказалось, что лайкал он картинку, и о наличии под ней текста особо не подумал. Потому что да, UI/UX инсты он вообще не про тексты, и попытка отдельных людей, охочих до дешёвой (во всех смыслах) аудитории, вести там текстовые блоги выглядит, как забивание гвоздей микроскопом. Тем не менее, всё ещё не хочу переходить на какой-нибудь видео-формат. Хорошее видео это дорого, плохое не хочется. Вертикальное тем более не хочется. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid