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: #embeddings

当前筛选 #embeddings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 #15556 · 12.03.2026 г., 12:30

#typescript#ai#ai_agents#coding#deno#embeddings#insforge#nextjs#oauth2#pgvector#postgresql#realtime#vectors#websockets InsForge is an open-source backend platform for AI coding agents, offering easy auth, Postgres database, S3 storage, edge functions, and model gateway via a simple semantic layer. Agents fetch context, configure services, and inspect state to build full-stack apps quickly. Set up locally with Docker or use cloud deploys. It boosts agent accuracy 1.7x, speed 1.6x, and cuts tokens 30% vs. rivals, letting you prototype and ship AI-driven apps faster with less hassle and cost. https://github.com/InsForge/InsForge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14800 · 07.06.2025 г., 11:30

#java#anthropic#chatgpt#chroma#embeddings#gemini#gpt#huggingface#java#langchain#llama#milvus#ollama#onnx#openai#openai_api#pgvector#pinecone#vector_database#weaviate LangChain4j helps you add powerful AI to your Java applications by making it easy to use Large Language Models (LLMs). It provides a simple way to switch between different LLMs and embedding stores without needing to learn each one's specific API. This means you can easily experiment with different models and tools, making your development process faster and more flexible. LangChain4j also offers many examples and tools to help you build complex AI applications quickly, such as chatbots and retrieval systems. This simplifies the integration of AI into your projects, allowing you to focus on creating better applications. https://github.com/langchain4j/langchain4j

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15253 · 30.10.2025 г., 12:30

#go#agent#agentic#ai#chatbot#chatbots#embeddings#evaluation#generative_ai#golang#knowledge_base#llm#multi_tenant#multimodel#ollama#openai#question_answering#rag#reranking#semantic_search#vector_search WeKnora is a powerful tool that helps you understand and find answers in complex documents like PDFs and Word files. It uses advanced AI to read documents, understand what they mean, and answer your questions in a simple way. This tool is useful for businesses and researchers because it can quickly find information from many documents, making it easier to manage knowledge and make decisions. It also supports multiple languages and can be used privately, ensuring your data stays safe. https://github.com/Tencent/WeKnora