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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #299 · 13.04

В детстве я, как и многие мальчишки тогда, очень любил сериал «Рыцарь дорог». Но, конечно, я уже был достаточно взрослым, чтобы понимать, что это фантастика, и не бывает машин, которые ездят сами. Если бы мне тогда сказали, что в 32 года я захвачу кусочек этой технологии, я бы прослезился от счастья. Автопилот существует с нами уже какое-то время. У Tesla он по-настоящему крутой — меня как-то подвозили на Model X, и я убедился лично. Но, конечно, даже он не идёт ни в какое сравнение с полностью роботизированными автомобилями, которые сейчас испытывают многие крупные компании на тестовых трассах. Уверен, что я таки застану такси без водителя-человека. У меня в машине очень примитивный ассистент — адаптивный круиз-контроль с радаром и система сканирования полосы. Работает только на трассе, только при хорошей видимости, наличии разметки и так далее. Но даже это очень впечатляет. Наверное, такое ощущение вызвано рулём, который вращается сам — традиционно в нашем сознании магия сильно ассоциируется с самодвижущимися предметами, живыми вещами и прочим подобным. P.S. Бортовой компьютер не разрешает долго не держать руки на руле, начинает пищать. Типа небезопасно. Эх, а я уж хотел книжку почитать. #gadgets

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