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: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid