Гришка у себя в канале на днях писал о том, что плохо, когда софт начинает думать за человека и выполнять действия, которые человек не подразумевал.
Вот вам пример довольно тупого автокорректора в поиске Авито. Я искал игру «Ксия: Искры покинутой звезды», и ввёл в поиск «ксия искры». Оно поменяло на «секс игры» 🗿
Смешно, конечно, но на самом деле какого хрена? Причём, Авито делает эту замену автоматически при нажатии кнопки подтверждения. А искать без замены можно только неочевидным способом — выбрав свой вариант в списке выпавших подсказок.
#web@clockstackwheels
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
#Easy#Credit#T#i#ch#nh#s
Join the Easy Credit - Tài chính số beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/B8XYxOWV
Shared by Dimitri
#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