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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #34 · 31.05

Дошли руки написать про второй сезон Love.Death.Robots, который вышел 2 недели назад. Почти единогласно в сети все, кого я читаю, согласились, что планка, к сожалению, снижена. Начиная от значительно меньшего количества серий, и заканчивая содержанием. В обзорах и комментариях к сезону справедливо отмечают, что серии выглядят уж совсем как наброски. Если первый сезон рассказывал короткие, но вполне полноценные истории, то во втором чувство недосказанности и даже какой-то пустоты преследует практически после каждого эпизода. В первом были серии, вызвавшие у меня невероятный восторг, серии, которые просто понравились, и проходные на разок. Во-втором с натягом понравилась пара вещей, не более. Automated Customer Service — ужасная рисовка, по которой видно, что её авторы считают себя оригиналами. Сюжет глуповат, смеха не вызывает. Ice — занятно, посмотрел бы такую полнометражку, но сказано очень мало. Pop Squad — почему он так называется, кстати? Зарисовка на тему романа «Будущее» Дмитрия Глуховского. Сюжет обрывается на завязке, и это причиняет почти физическую боль. А так было бы круто. Snow in the Desert — единственный полноценный рассказ в сезоне, вполне понравился: и экшен, и сюжетный поворот. Такого бы побольше. The Tall Grass — ни о чём. Интрига нагнетается, а разрешение у неё банальное. All Through the House — пожалуй, лучший эпизод. Очень крутая идея, не вступающая в противоречие с реальным миром, но переворачивающая его. Life Hutch — видели это в «Чёрном Зеркале» только более подробно и более драматично. The Drowned Giant — (тут небольшой спойлер, если не хотите, пропустите абзац!) до последнего надеялся, что авторы сделают какой-то неожиданный поворот в конце. Например, что утопленник на самом деле нашего с вами размера, но нет. Закадровый голос вроде бы рассказывает много всего, но это не особо имеет отношение к фантастике и сюжету данной серии. В общем, кажется, у авторов не оправдалось то, на что они рассчитывали после первых выпусков, и поэтому то ли им дальше меньше времени/денег на этот раз, то ли они сами выдохлись и потеряли энтузиазм. И это очень грустно. По-настоящему качественной и взрослой фантастики остро не хватает. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

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