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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #343 · 13.05

Лю Цысинь, «Задача трёх тел». Шутка про то, что из-за санкций фантастику тоже теперь читаю китайскую :) На самом деле, конечно, слышал об авторе давно. Книга принесла ему мировую известность, и вообще, как я понимаю, изрядно продвинула китайскую фантастику на международной арене. Но я добрался только сейчас. Пока прочитал только первую книгу, ещё две на очереди. Это практически целиком «твёрдая» научная фантастика: автор не только старается не противоречить известной физике, но и ожидает от читателя некоторых фундаментальных научных представлений. Вам будет интереснее читать, если вы знаете, что такое реликтовое излучение, релятивистские эффекты, машина Тьюринга и так далее. Вообще, я хочу похвалить автора за смелось: даже просто выпустить в наше время художественную книгу с названием «Задача трёх тел» это уже само по себе круто. А написать её так, чтобы она стала мировым бестселлером — что-то за гранью. Я до сих пор приятно удивлён тому, как много людей на планете нашли её для себя интересной (если, конечно, не предполагать, что изрядная доля читателей просто последовала некоторой моде и хайпу). Сюжет очень захватывающий, и этот эффект достигается интересным образом. Обычно в фантастической литературе мы заранее готовы к любого рода необъяснимым и странным вещам. Но здесь нас сначала достаточно хорошо убеждают в том, что мы имеем дело с нашим реальным настоящим миром, в котором работают обычные законы и не существует законов магических. А после этого начинает происходить необъяснимое и странное. Главное повествование начинается с того, что протагониста — китайского учёного — приглашают к себе военные и рассказывают ему о том, что за последнее время многие учёные совершили самоубийства, и это не похоже на совпадение. Его предупреждают об опасности, на что он реагирует скептически. Но, придя домой вечером... В общем, лучше не рассказывать слишком много, чтобы не испортить впечатление. События нехило держат в напряжении даже несмотря на то, что особенного «экшена» не происходит. При этом в тексте не пропущены «нудные» места: многие физические и математические вещи объясняются весьма подробно. Автор, конечно, не удержался от того, чтобы и у него квантовая запутанность передавала информацию, но за компьютер из людей я готов простить ему многое (и скорее всего вы сейчас совершенно неправильно представили себе, о чём на самом деле речь). Уже купил вторую и третью книги. Напишу короткую заметку по окончании. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai