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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1221 · 11.03

Бизнесы и некоторые блогеры сейчас кинулись делать каналы в ВК (да, такие есть). У меня практически каждый день приходит уведомление то от очередного издательства настолок, то от какого-нибудь независимого автора, что типа вот смотрите, теперь вам в личку ВК будем спамить. Я, конечно, отклоняю. Безотносительно того, что сам ВК мёртв, каналы там кажутся одной из наименее жизнеспособных идей, потому что они берут из Телеграма единственный ключевой недостаток — неструктурированную подачу информации, склонную к порождению большого числа очагов мусора (и как следствие точек контроля, если вы занимаетесь информационной гигиеной). Получается, что каналы ВК это если взять каналы в Телеграме и оставить у них только серьёзные телеграмные проблемы UX, но не добавить, например, телеграмное доверие людей к площадке и телеграмный же акцент на понятной core-функциональности, позволяющий приложению быть относительно минималистичным (с поправкой на тягу Дурова к рюшечкам для детей). Взяли только самое плохое. Зачем? Тем не менее, вопрос о том, куда переходить бизнесам, и тем людям, которым неудобен впн 24/7, остаётся. В максе, прости господи, (даже если представить, что им кто-то начал пользоваться), слишком странные правила по созданию каналов. Я, например, могу туда прийти только как ИП Пешехонов Денис, а короткий адрес канала у меня будет сгенерированным, что-то типа user12345. Пора поднимать ActivityPub-сервер, получается? #web@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mincut

当前筛选 #mincut清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15518 · 24.02.2026 г., 11:30

#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in. https://github.com/ruvnet/ruvector