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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #129 · 2.01

Твиттер — самая странная соцсеть. Начнем с того, что там никто не зарабатывает. Я ни разу не слышал, чтобы в твиттере кто-то получал доход от своего десятитысячного аккаунта. Хотя раскрутить такой аккаунт не проще, чем Ютуб до миллиона, а с него уже люди вполне себе живут и на работу не ходят. Но главное не это. Там очень своеобразная аудитория. Я имею ввиду тех, кто пишет очень часто, и вообще ведёт регулярную онлайн социальную активность именно в Твиттере. Так вот, там ярко выражена квинтэссенция либерально-молодёжной повестки: люди в депрессиях и на терапиях, с прогрессивными, но не работающими отношениями, с тревожностью и неуверенностью в себе, с видимой эмоциональной нестабильностью и ранимостью, незрелые адепты инфантильных идеологий. Читаешь как "Килл Ми Плиз", очень полезно — собственные проблемы кажутся незначительными. С другой стороны, именно эта аудитория в таком её состоянии производит самые смешные шутки, и вообще создает один из наиболее интеллектуальных и остроумных русскоязычных источников контента. А ещё там прям много пишут текстов, даже длинные рассказы оформляют "тредами" — цепочками ответов на собственные твиты. Во всём остальном интернете тексты убили дети, а в Твиттере тексты живут милостью невыросших взрослых. Достаточно умных, чтобы писать клёво, но недостаточно мудрых, чтобы разобраться со своей жизнью. Не знаю, как в англоязычном мире (кажется, не так), но в Рунете Твиттер это совершенно уникальное явление. #web

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