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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #146 · 8.01

Контрастом к этому выступил сериал, вышедший в прошлом году на Apple TV+. Пока доступен один сезон, описывающий примерно половину первого романа. Там очень красивая и дорогая картинка: графика, декорации, костюмы и стилистика — всё это шикарно и радует глаз. Многие современные визуально-технические находки очень уместны (например, там, где в книге был проектор с записью, в сериале голограмма с ИИ). Но остальное... Окей, я готов простить то, что два центральных персонажа у Азимова это белые мужчины, а в сериале — девушки афроамериканки. Такое сейчас время: квоты, дайвёрсити, все дела. Однако, есть ощущение, что в сериале сюжет специально отупили, чтобы сделать его то ли современнее, то ли доступнее массовому зрителю. В книге хитрый дипломат, много лет занимавшейся политикой, придумывает искусное безвоенное решение конфликта. В кино этот же герой-героиня просто от рождения особенная, и эта особенность случайно приводит её к решению, причем вполне агрессивному. И такого много. Есть пара удачных сюжетных линий, придуманных авторами, но в целом: много неуместных эмоций там, где в первоисточнике всё чинно и спокойно; проще и примитивнее там, где в книге было сложно и глубоко; персонажи более одномерные и скучные, а вместо логики — нервный сумбур. В общем, отличный аргумент за то, чтобы читать книги. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

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