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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #28 · 24.05

Я очень долго не покупал робот-пылесос, несмотря на свою любовь к технологиям. Не шибко верил в эти штуки, да и жил в небольшой квартире с пушистым ковром. Но теперь у нас квартира побольше и почти без порогов, а ещё кот, от которого везде остаётся шерсть. К тому же, рынок неплохо развился за эти годы, индустрия набила шишек, так что я взял Roborock S5 Max. Робот-пылесос, пожалуй, одна из самых по-настоящему умных бытовых технологий нашего времени. Посудомойка и стиральная машина все ещё требуют много дополнительной работы руками, автоматическая глажка вообще ещё в адекватном виде не появилась, 3D принтер тот вообще хочет много внимания... А робот-пылесос — недаром там в названии «робот» — запустил и забыл. S5 Max довольно дорогая модель с лидаром и хорошей программной частью. Он и правда весьма умён, свободно ориентируется в квартире, грамотно строит маршрут и понимает, где находится. В моем случае проблема возникла лишь один раз — пылесос втянул кошачью игрушку, которая застряла во вращающейся щётке. Это, кстати, приучает к порядку: если всякие рюкзаки и тапки ещё могут валяться у стен там и тут, то мелочам на полу делать совершенно нечего — ваши ступни вам потом за это спасибо скажут. В остальном Roborock прекрасно объезжает ножки стульев, перекатывается через провода и заползает на всю глубину под диван и кровать (а это недоступно даже при чистке ручным пылесосом!). При первом запуске робот объезжает всё пространство, куда способен пролезть, и строит карту квартиры, на которой позже можно разметить комнаты, невидимые стены и другие зоны, а затем, по желанию, убирать точечно. Ещё прикольная фишка — детектор ковра: машина понимает, что движется по ворсу, и сама увеличивает мощность всасывания, а затем обратно уменьшает, когда попадает на обычный пол. Но насчёт самой уборки совсем чудес ожидать не стоит. Сильный ручной пылесос тянет лучше, а робот не избавлен от всех проблем своих предков: волосы наматываются на щётку, пылесборник нужно вытряхивать и мыть. Кстати, для волос прямо под крышкой небольшой нож-лезвие, очень практично: взял и обрезал. Я бы сказал так: человек уберёт лучше, но робота вы будете запускать существенно чаще, чем стали бы пылесосить сами. Особенно если квартира большая. 30-метровую студию я в своё время обходил с вертикальным пылесосом за 20 минут. Но квартиру втрое больше — нет уж, пусть машина старается. Из серьезных для меня недостатков я бы выделил три: • Моющий режим конкретно в моей модели — полная ерунда. Он едва протирает поверхность, так что я бы скорее назвал его увлажняющим режимом. Так что не особо нужен в корпусе и контейнер для воды, и пристегивающаяся на липучках тряпка-расходник. • Робот не умеет понимать, что пылесборник заполнен, и как-то предупреждать об этом. А пыли и грязи он находит много, даже если запускать каждый день. Вот бы сам в туалет ездил выбрасывать... • Машина умеет понимать, где ковёр. Но разработчики не догадались сделать функцию «почистить в этой комнате только ковёр». А было бы очень кстати. В остальном однозначно мастхэв, одно из самых полезных вложений денег за последние много лет. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #langgraph

当前筛选 #langgraph清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2701 · 28.04.2025 г., 15:03

#LangChain#LangGraph#LLM#AI#вакансии Друзья, всем привет! Ищем Автора для разработки текстового асинхронного курса по фреймворкам LangChain и LangGraph для действующих специалистов DS уровня Jun+. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сферах ИИ, дата-инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Data Scientist уровней middle и senior для создания текстового курса. Ожидания от кандидата: • Опыт работы с LLM в коммерческих проектах от 1 года; • Опыт работы в Data Science от 1,5 лет; • Высшее профильное образование; • Глубокое знание Python и интересуешься языковыми моделями и машинным обучением; • Желание делиться знаниями. Что нужно делать: • Разрабатывать уроки для курса по фреймворкам LangChain и LangGraph; • Писать текстовые материалы; • Работать в команде с тех-лидом, редактором и дизайнером. Что мы предлагаем: • Вознаграждение за один урок (3-5 страниц текста в Google Документах): 7к - 12к; • Гибкий график; • Сумма вознаграждения возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования; • Классную команду единомышленников. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @KaterinkaGl _____ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15к: при прохождении тестового 5к, еще 10к. после 2 месяцев хорошей работы. Если у тебя классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15565 · 16.03.2026 г., 11:30

#python#ai#deepagents#langchain#langgraph Deep Agents is a ready-to-use AI agent framework that comes with built-in planning, file management, and task delegation tools. It breaks down complex tasks into manageable steps, maintains context across conversations, and can spawn specialized sub-agents to handle focused work independently. You benefit from getting a working agent immediately without building from scratch, while retaining full customization options for your specific needs. The framework handles context management automatically, making it ideal for multi-step projects that traditional agents struggle with. https://github.com/langchain-ai/deepagents

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15419 · 17.01.2026 г., 09:30

#python#agent#ai#aippt#editable_pptx#langgraph#paper2slides#ppt_generator Paper2Any turns paper PDFs, images, or text into editable diagrams, technical roadmaps, experiment plots, PPT slides, and more with one click. Key tools include Paper2Figure for scientific visuals, Paper2PPT for custom decks with table extraction, PDF2PPT for layout-perfect conversions, and AI beautification. Install via GitHub on Python 3.11+, Linux preferred; try online demo or scripts. You save hours recreating figures or slides for research, talks, or reports, getting pro-quality, customizable outputs fast. https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14662 · 02.05.2025 г., 12:00

#typescript#aceternity_ui#agent#agents#ai#chrome_extension#extension#fastapi#glean#langchain#langgraph#nextjs#nextjs15#notebooklm#notion#ollama#perplexity#python#rag#slack#typescript SurfSense is a highly customizable AI research tool that helps you organize and search your personal knowledge base. It connects to many external sources like search engines, Slack, Notion, YouTube, and GitHub. You can upload various file types and interact with your saved content using natural language. SurfSense provides cited answers and supports local AI models, making it a powerful tool for research. It's also self-hostable and open-source, allowing you to control your data and customize it as needed. This helps you manage information more efficiently and privately. https://github.com/MODSetter/SurfSense