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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #157 · 12.01

На рынке удивительная ситуация с этим кризисом чипов: у людей есть деньги и желание купить товар, а у компаний есть производство и желание продать. Но товар не могут сделать и поставить. Кстати, что странно, компании даже в условиях дефицита не повышают официальную цену, хотя именно так капитализм должен был бы в норме решать эту проблему. В итоге, мы получаем паразитическую сторону капитализма — появляются перекупщики, которые делают наценку 50-100% и даже более. С автомобилями (да, новые автомобили тоже внезапно в кризисе) такая перепродажа, вероятно, не очень прокатывает. Но приставки и видеокарты попали под ситуацию очень заметно. В идеале и производителям и легальным магазинам нужно продать товар по возможности сразу целевому пользователю. Как это сделать? Магазины в России в конце прошлого года попробовали анализировать аккаунты покупателей и вручную звонить людям, попавшим под некий профиль (например, если человек купил много геймерских товаров), предлагая им PlayStation 5. Кажется, сработало это не очень хорошо. Во-первых, многие, кто очень хочет, так и остались без приставки. Люди буквально днями и неделями мониторят все возможные сайты в надежде поймать заветную «плойку». Иногда удается, но чаще нет. Во-вторых, магазины всё равно попадают на тех, кто в итоге продаст товар с наценкой. Например, два разных магазина могут продать одному и тому же человеку. Или — так было в моём случае — магазин предложил мне только дисковую версию, я её купил и продал ровно так, чтобы компенсировать наценку на бездисковую, которую на самом деле хотел. Впрочем, я купил бездисковую не у таких потерявших берега перекупщиков, какие обитают в России, а за границей, и наценка была небольшая относительно состояния рынка. И вот здесь привязка устройств к человеку по каким-нибудь идентификационным данным на самом деле могла бы сыграть в плюс. В магазине, кстати, приставку продали только при личной явке и только при предъявлении паспорта, и это после их же звонка с предложением. Но можно пойти дальше: прямо при покупке привязывать аккаунт к конкретной персоне, и так, чтобы его нельзя было отвязать, например, в течение года. Это конечно упрощённая и идеализированная модель, но суть ясна: сделать скорую перепродажу невыгодной или даже невозможной. Год назад казалось, что через год то уж точно приставки для всех будут. Я поэтому тогда и не купил. А в действительности через год стало только сложнее достать. Посмотрим, что будет ещё через год. #life#gadgets

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embeddings

当前筛选 #embeddings清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15556 · 12.03.2026 г., 12:30

#typescript#ai#ai_agents#coding#deno#embeddings#insforge#nextjs#oauth2#pgvector#postgresql#realtime#vectors#websockets InsForge is an open-source backend platform for AI coding agents, offering easy auth, Postgres database, S3 storage, edge functions, and model gateway via a simple semantic layer. Agents fetch context, configure services, and inspect state to build full-stack apps quickly. Set up locally with Docker or use cloud deploys. It boosts agent accuracy 1.7x, speed 1.6x, and cuts tokens 30% vs. rivals, letting you prototype and ship AI-driven apps faster with less hassle and cost. https://github.com/InsForge/InsForge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14800 · 07.06.2025 г., 11:30

#java#anthropic#chatgpt#chroma#embeddings#gemini#gpt#huggingface#java#langchain#llama#milvus#ollama#onnx#openai#openai_api#pgvector#pinecone#vector_database#weaviate LangChain4j helps you add powerful AI to your Java applications by making it easy to use Large Language Models (LLMs). It provides a simple way to switch between different LLMs and embedding stores without needing to learn each one's specific API. This means you can easily experiment with different models and tools, making your development process faster and more flexible. LangChain4j also offers many examples and tools to help you build complex AI applications quickly, such as chatbots and retrieval systems. This simplifies the integration of AI into your projects, allowing you to focus on creating better applications. https://github.com/langchain4j/langchain4j

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15253 · 30.10.2025 г., 12:30

#go#agent#agentic#ai#chatbot#chatbots#embeddings#evaluation#generative_ai#golang#knowledge_base#llm#multi_tenant#multimodel#ollama#openai#question_answering#rag#reranking#semantic_search#vector_search WeKnora is a powerful tool that helps you understand and find answers in complex documents like PDFs and Word files. It uses advanced AI to read documents, understand what they mean, and answer your questions in a simple way. This tool is useful for businesses and researchers because it can quickly find information from many documents, making it easier to manage knowledge and make decisions. It also supports multiple languages and can be used privately, ensuring your data stays safe. https://github.com/Tencent/WeKnora