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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #239 · 3.03

Сервисы вопросники вроде TheQuestion и Яндекс.Кью не слишком честно обращаются с экспертами. Вот ты регистрируешься как, например, программист. Тебе там сразу рассказывают о том, как много людей ждёт именно твоих ответов на их вопросы. «Наконец-то я смогу поделиться своими знаниями с миром!» — думаешь ты. На деле большинство вопросов (по крайней мере по программированию) делятся на два вида: 1. Какая-то абсолютно невежественная дичь, типа «Как взломать QR код с помощью логарифмов?» 2. Вопрос связанный с очень узкой конкретной задачей на конкретных данных спрашивающего. Всё бы хорошо, но чаще всего вопрос сформулирован очень плохо, потому что это чьё-то домашнее задание или студенческая работа. Нередко спрашивающий хочет сойти за умного и просто нагромождает термины без нужного контекста, типа «Как обрезать дерево решений?» (и всё, больше никаких подробностей в вопросе). В итоге настоящего «Поделиться знаниями» так и не происходит. Я вот получил ещё в прошлом году статус эксперта на Кью, и забил. Вопросы очень скучные. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #easy

当前筛选 #easy清除筛选

​​Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy

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