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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1187 · 11.12

Последние месяцы у меня прямо заметное количество человек в Телеграме стали постить сторисы, хотя раньше эти люди обитали в публичном поле исключительно в Инсте. Сторисы, конечно, ужасный формат, и их существование — великое горе для человечества. Но вот появление Инстаграм-инфицированных людей в публичном пространстве Телеги это хороший признак — Инста, по-видимому, перестаёт давать нужный отклик аудитории в России. Возможно, ещё не всё потеряно. Что касается остальных блокировок, то наконец-то родительские чатики, сообщества домов и общение с арендодателями квартиры вылезут из Вотсапа (хотя у меня удалён уже много лет). Природа очистится. Ну и хочу прокомментировать новый закон из Австралии, где запретили соцсети подросткам до 16 лет. Давайте так: соцсети это современный цифровой алкоголь. Его можно уметь употреблять в меру, абсолютное большинство людей так и делает. А детям мы запрещаем его, потому что более менее сошлись в оценке их способности к самоконтролю и взвешенным ответственным решениям. То есть направление мысли понятно, и оно даже отзывается во мне. Хотя я бы может поставил 14 лет. Но совершенно непонятно: 1. Как вообще технически реализовать выполнение этого закона, если устанавливать VPN современные дети учатся раньше, чем читать? 2. Что мешает получать всё то же самое из источников, формально не являющихся соцсетями? Например, в групповых чатиках в мессенджерах (в том числе в официальных школьных мессенджерах, допустим). #web@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai