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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #334 · 4.05

Сегодня день Звездных Войн. Из-за того, что дата May the 4th читается так же, как начало фразы May the force (be with you), которую герои этой вселенной говорят друг другу. Для меня любовь фанатов к 4-6 фильмам и не слишком хорошее принятие ими, например, первого, вышедшего спустя столько лет — это заметное проявление мировой несправедливости. Старые эпизоды более наивные и детские по сюжету, в них больше логических проблем, на порядок хуже поставлены бои (а точнее, вообще никак), и, конечно, они не могут сравниться с более новыми фильмами по эффектам и графике. Да, для своего времени это крутое и прорывное кино, но и первый эпизод для его времени был очень даже на уровне. Так что в основном впечатления фанатов складываются из того факта, что при выходе четвёртого эпизода им всем было по 10 лет, и их детские эмоции при просмотре были значительно более яркими. А я первым в своей жизни увидел именно первый фильм, так что именно он сформировал в итоге впечатление о франшизе. При всех своих недостатках вселенная очень самобытна, и, думаю, в этом изрядная доля секрета её популярности. Ну и для гика есть, где развернуться: инопланетяне и роботы существуют в одном мире с магами и боем на мечах, Тёмный Властелин в чёрных доспехах, космические пираты и так далее :) Сомневаюсь, что существуют люди, которые в принципе интересуются фантастикой, но при этом почему-то не смотрели ЗВ, так что не буду давать каких-либо рекомендаций. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #jan

当前筛选 #jan清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8255 · 12.08.2025 г., 14:32

🚀Jan-v1: локальная 4B-модель для веба — опенсорсная альтернатива Perplexity Pro 📌Что умеет - SimpleQA: 91% точности, чуть выше Perplexity Pro — и всё это полностью локально. - Сценарии: быстрый веб-поиск и глубокое исследование (Deep Research). Из чего сделана - Базируется на Qwen3-4B-Thinking (контекст до 256k), дообучена в Jan на рассуждение и работу с инструментами. Где запускать - Jan, llama.cpp или vLLM. Как включить поиск в Jan - Settings → Experimental Features → On - Settings → MCP Servers → включите поисковый MCP (например, Serper) Модели - Jan-v1-4B: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B - Jan-v1-4B-GGUF: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B-GGUF @ai_machinelearning_big_data #ai#ml#local#Qwen#Jan