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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #186 · 25.01

В прошлом году я немного поизучал движок для создания игр Godot — это опенсорсный аналог Unity, который мне посоветовали. И он мне очень понравился, гораздо больше, чем Unity. Он логичный, простой, при этом позволяет делать очень много и гибко. Его создают гики для гиков, а не маркетологи для студий. По сравнению с Unity он объективно выигрывает в легковесности сборок и субъективно выигрывает в понятности и удобстве проектирования. Ну и, конечно, он бесплатный. Однако, видно, что движок достаточно новый — документация не всегда полна, в самой системе встречаются баги. Впрочем, если вы не боитесь трудностей, или если у вас богатый опыт разработки, для игр настоятельно рекомендую. На днях вышла новая мажорная альфа-версия с кучей интересного. Поскольку я иногда делаю всякое под платформы с голосовым управлением, то здесь я купил ассеты и попробовал собрать демку — 2D-игру с боем танков в жанре "Артиллерия", по сути это современная копия TankWars аж 1990-го года. Для двух игроков на одном телевизоре или одном СберПортале: ходы по очереди, нужно подстраивать угол и силу выстрела с учётом ветра и позиции противника, чтобы попадать. В таких механиках как раз голосовой ввод оправдан и даже вполне удобен (если смотрели мою лекцию о способах ввода, то поймёте). Если у вас нет редких устройств от Сбера, то попробовать игру вы не сможете, но можете посмотреть на видео. Там старый вариант, а на скринах уже более новый, с переделанным HUD. В этом году хочу ещё какую-нибудь игру сделать. #dev#games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #vllm

当前筛选 #vllm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 #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#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