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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #346 · 16.05

Недавно Илон Маск написал, что у Нетфликса проблемы с доходами из-за повесточки. Удивительно, что такое пишет американец — я был уверен, что американцы как раз довольно слепы к тому, насколько абсурдной выглядит вездесущая повестка. И что скорее у русских людей пригорает: редко когда на русскоязычных ресурсах под любым новым релизом фильма или сериала нельзя найти комментарии разной степени язвительности о расах и ориентациях персонажей. А тут и у Маска пригорело, оказывается. Повестку действительно трудно не замечать, ей прямо тычут в лицо, если не в фильмах, то в современных американских сериалах практически повсеместно. Проникновение в кино пока меньше, хотя тоже есть, и, судя по анонсам, будет усиливаться: новый Джеймс Бонд это чернокожая девушка, новый Железный Человек это чернокожая девушка, я вообще не понимаю, как белых мужчин в принципе ещё пускают на съёмочную площадку. Слово "обратный" в термине "обратный расизм" или, например, "обратная дискриминация" — не совсем подходящее, но хорошо отражает суть: давайте осознанно и умышленно быть расистами и сексистами против людей, которые до этого долгое время были расистами и сексистами. И я даже не говорю о том, что принцип "око за око" может быть не только спорным сам по себе, но и порождать потенциально бесконечные качели. Мне просто весь подход кажется очень формальным и искусственным: примерно как попытка на выходных выспаться за всю неделю. Если просто взять и принудительно в сверх-форсированном режиме показывать по 10 представителей меньшинств в каждой серии каждого нового сериала, это не исправит десятилетия и столетия притеснений, но при этом и качество сериала уронит, и вызовет некоторое раздражение у людей. На мой взгляд бороться со столетием притеснений нужно вот как: следующие сто лет показывать представителей меньшинств в нормальной репрезентации. Вот по статистике что-то около 2% геев — ну и сделайте 2% персонажей геями случайным образом, а не 20% просто ради демонстрации. Аналогично с расами, полами и так далее. Может ли быть Джеймс Бонд чернокожей девушкой? Конечно. И Железный Человек может. Но вот чтобы одновременно: вероятность уже ниже. А чтобы ещё в десяти фильмах и сериалах ВНЕЗАПНО значимые роли достались меньшинствам — это прямо совсем какое-то магическое совпадение. Вместо мысли "геи это нормально" закрепляется мысль "геи это навязчиво и раздражающе" (да простят меня геи, которые это читают). Что-то мне кажется, лет через десять мы не очень будем жалеть об уходе из страны американского кино, даже при том, что американская киноиндустрия де-факто является на текущий момент крупнейшей в мире, и во многих жанрах просто нет никаких хоть сколь бы то ни было качественных альтернатив. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #adk

当前筛选 #adk清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15039 · 08.08.2025 г., 13:00

#python#adk#agent_samples#agents The Agent Development Kit (ADK) offers ready-made sample agents in Python and Java to help you quickly build AI-powered agents for various tasks, from simple chatbots to complex multi-agent workflows. It supports flexible design, letting you combine multiple specialized agents, use diverse tools, and create adaptable workflows. ADK also includes developer tools for easy testing, debugging, and deployment, and works well with Google’s AI models and other large language models. Using these samples can save you time and effort by providing practical examples and a strong foundation to develop your own intelligent agents efficiently. This helps you focus on your agent’s logic while ADK handles orchestration and scaling. https://github.com/google/adk-samples

AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7129 · 26.03.2026 г., 07:45

Google DeepMind 发布 Gemini API 开发者技能:用 Agent Skills 弥合模型知识鸿沟 Google DeepMind 于 3 月 25 日发文介绍其构建的 Gemini API 开发者技能(gemini-api-dev),旨在通过 Agent Skills 规范弥合大语言模型的知识鸿沟。测试显示,Gemini 3 系列模型在启用该技能后,代码生成正确率从不足 7% 大幅提升至接近 100%,但前提是模型需具备强大的推理能力。 ⚙️ 技能内容 该技能包含四部分: - API 高级功能集概览 - 当前模型和各语言 SDK 说明 - 各 SDK 基础示例代码 - 文档入口点列表(作为真实信息源) 技能已开源在 GitHub,支持通过 Vercel skills 和 Context7 两种方式安装: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-api-dev 📊 评测结果 - 评测集:117 个 prompt,覆盖 Agent 编码、聊天机器人、文档处理、流式内容等场景 - 失败标准:生成的代码使用了旧版 SDK - Gemini 3.0 Pro/Flash:基线仅 6.8%,启用技能后大幅提升 - Gemini 3.1 Pro:基线 28%,启用技能后几乎全部通过 - Gemini 2.5 系列:也有提升,但远不如 3.x 系列——强推理能力是关键 - SDK Usage 类别通过率最低(95%),部分失败来自明确要求使用 Gemini 2.0 模型的 prompt 📎 相关链接 原文:https://developers.googleblog.com/closing-the-knowledge-gap-with-agent-skills/ GitHub:https://github.com/google-gemini/gemini-skills Agent Skills 规范:https://agentskills.io Google ADK Skills 文档:https://google.github.io/adk-docs/skills/ #Google#AI#AgentSkills#GeminiAPI#ADK#开发者工具