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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #357 · 25.05

Я до апреля к каждому посту ВКонтакте оставлял комментарий со ссылкой на свой Телеграм-канал. Но потом от администрации ВК появились намёки о том, что в соцсети готовится какое-то нововведение для авторов текстов. И я перестал. Решил: раз они предлагают что-то авторам, будет не слишком честно уводить пользователей, продолжу писать без всяких ссылок. Однако, прошло два месяца, никаких изменений нет. ВК выпустили отдельный мессенджер и, кажется, отдельное приложение с Клипами (по непонятной мне причине не убрав назойливую вкладку в основном приложении ВК). Но с классическими блогами всё по-прежнему довольно плохо. Мои посты стабильно собирают лайки и обсуждения, некоторые люди говорят мне, что им интересно читать. Однако, подписчики ВК не только не растут, а даже чуть-чуть снижаются. При этом, когда я публиковал к каждому посту ссылку на Телеграм, там аудитория увеличивалась довольно активно. Это поразительно: ВК не справляется с тем, чтобы наращивать подписчиков внутри себя, но отлично справляется с тем, чтобы наращивать подписчиков в Телеграме. Как это вообще работает? Это же противоположность от того, как следует функционировать хорошей соцсети — она должна эффективно удерживать людей внутри себя, а она эффективно отдаёт людей наружу :) Это так нелепо, на грани смеха и слёз. Один из моих подписчиков по этому поводу написал: «Сейчас такой момент, когда им бы по-хорошему провести какой-нибудь ребрендинг, обновить дизайн (привет дизайнерам инсты и её "новой" иконке), ввести фичи новые. Они вроде апгрейдят ВК, но почему-то выглядит это, как сарай, в котором поставили плазму и показывают тик-токи». На мой взгляд прям очень точная фраза. Я каждый день вижу, как люди сюда реально возвращаются, но при этом ни постов толком не пишут, ни активности никакой не ведут. ВК просто фантастически упускает шанс стать действительно основной русскоязычной блог-платформой. Судя по поведению команды Телеграма, нас не ждут в ближайшее время никакие средства дискавери или система рекомендаций. Люди из Телеграма систематически продолжают писать в ВК о своих Телеграм-каналах, потому что собственные возможности Телеграма по приведению аудитории находятся на дне. И на этой невероятно плодородной почве ВК занимается вертикальными видео для школьников. #web

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