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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #349 · 19.05

В сеть попал «Морбиус», я посмотрел, и не понимаю, почему его так хейтят. Рейтинги прям супер низкие, да и в комментариях везде в основном недовольство. А по мне так вполне нормальный. Конечно, есть недостатки, да и послевкусия почти никакого не оставляет. Но, на мой взгляд, картина вполне цельная, последовательная, с прикольным визуалом, и каст попал в точку (видеть Мэтта Смитта в необычном образе было прикольно). Да, у фильма какой-то не слишком современный ритм, если можно так выразиться. Он, как бы сказать, слишком прямой и буквальный: вот тебе, зритель, пересказ событий. Напомнило мне боевики и ужастики девяностых, конкретно даже возникли ассоциации с фильмом «Муха»: там тоже учёный в результате эксперимента над собой получил сверхсилы, но потерял человеческий облик. Отдельно мне понравилось, что герой очень логичен и действует реалистично. Он переживает о своих действиях вполне правдоподобно: сокрушаясь, но не слишком. Ещё он сразу берётся исследовать себя, вести записи и замеры — так сделал бы любой разумный человек после подобных изменений. Ну и никакие сюжетные интриги не держат долго, потому что раз зритель догадывается сразу, то и персонажи должны сообразить. В общем, таких разгромных рейтингов «Морбиус» точно не заслуживает. Я думаю даже вполне получил бы удовольствие от просмотра его в кино, если бы показывали, чего не могу сказать, например, о новом Бэтмене (про который я рад, что в кино попасть не смог). #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #researchagent

当前筛选 #researchagent清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8450 · 04.09.2025 г., 13:20

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR) UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM. Почему это важно: 🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов. 🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа. 🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи. По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс. 🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr 🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch 🟢Lab: https://nv-dler.github.io @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#UDR#UniversalDeepResearch#AI#LLM#ResearchAgent#AIAgents#DeepResearch