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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #258 · 16.03

Вчера была новость о желании Яндекса продать «Новости» и «Дзен», и о том, что на них претендует VK. Про новости говорить нечего, с ними всё более менее понятно. Куда интереснее Дзен. Изначально он создавался с благой целью — дать Рунету недостающую площадку для длинных текстов и авторских статей. Но, как это нередко бывает, его сгубила жадность. Трэш и мусор давали лучшие метрики и лучшие доходы с рекламы. Из-за этого и на самом Дзене появилась рекомендация «Пишите как можно чаще» и читатель там установился соответствующий. С невероятной скоростью Дзен превратился в помойку из неадаптированных ссылок на внешние сайты вперемешку со статьями в духе «Десять самых крутых супергероев марвел» в разделе про кино. Содержание и форма соответствующие: неграмотные тексты от школьников, бестолковые бессодержательные комментарии от домохозяек. Его, конечно, пытались из этого болота вытянуть, а сейчас вообще стали превращать в русскую альтернативу Ютубу, но, кажется, то ли слишком поздно, то ли никаких ресурсов уже не хватает. Непонятно только, что с ним будет делать VK. Собственную текстовую платформу VK убивает уже не первый год. Даже если не брать в расчёт общую негативную репутацию соцсети — алгоритмическая лента, которая скорее вам покажет мем с котиком, чем хорошую статью, не оставляет авторам здесь особого пространства для развития. Ну и какие-нибудь совершенно дебильные «Клипы» для не слишком развитых детей делают персональной кнопкой на главном экране приложения, а тексты и статьи не делают — акцент площадки вполне ясен. Моя гипотеза: VK окончательно добьёт текстовую часть Дзена, сделав её UI/UX ещё более невыносимым, чем сейчас. И на этих костях построит себе свой Ютуб. Возможно даже в будущем этот видеодзен заменит встроенный раздел с видео тут. И может даже Клипы схлопнут с дзеновским аналогом коротких видео. #web

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