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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1192 · 24.12

А вот топы публикаций на Хабре за год, например. Рейтинг В топе по рейтингу характерно в основном UGC, и там либо очень болезненные нетехнические темы (моя про собесы, ниже про ИИ и ненормальность), либо очень интересно написанные технические. Прикольно, что топ-2 статья про 2ГИС, где я теперь работаю, и этим событием заканчивается моя статья выше про собесы. Можно читать сверху вниз, сквозной сюжет. Но про 2ГИС не моя, была ещё раньше: статья о фейковых отзывах, очень годная, вроде как наши сразу взяли в работу, как она появилась. И не могу не заметить топ-6 статью, где автор рассказывает, как его задолбала ИИ-истерия везде, и в айти особенно. Просмотры В топе по просмотрам хайповая фигня, куда либо компании льют траффик (ИИ), либо просто приходят залётные юзеры из поиска (про вотсап). Там вообще почти весь топ это вотсап и макс, скукота. Комментарии Ожидаемо политота и холиварные топики. Полит-срачи вообще очень затягивающая штука, я попадаю в них чаще, чем хотелось бы, к сожалению. И я прям иногда по рукам себя бью, чтобы не писать политически окрашенные посты в этот блог, даже если тема кажется мне прям супер однозначной и не допускающей никакой дискуссии. В целом на Хабр оказывается написали 50к материалов за год (новости + статьи). Многие дублируют туда свои личные телеграм-каналы или вообще постят любой медиа-мусор пачками. Но даже с учётом этого 50к это прям очень много. #web@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #easy

当前筛选 #easy清除筛选

​​Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy

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