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 1 подобни публикации

Търсене: #researchagent

当前筛选 #researchagent清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8450 · 04.09.2025 г., 13:20

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR) UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM. Почему это важно: 🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов. 🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа. 🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи. По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс. 🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr 🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch 🟢Lab: https://nv-dler.github.io @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#UDR#UniversalDeepResearch#AI#LLM#ResearchAgent#AIAgents#DeepResearch