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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #379 · 11.06

Я попробовал Whoosh с подпиской, и да: кнопка включения страховки запоминает своё положение. То есть без подписки она всегда сама переключается в активное состояние, поэтому, если забудешь её отжать (каждый раз при аренде самоката!), заплатишь лишние 35 рублей. Но с подпиской стоит один раз её выключить, она в таком состоянии остаётся. Давно ли мы стали платить деньги за отключение тёмных паттернов и за то, чтобы сервис вёл себя не по-мудачески? В новостях вовсю рассказывают про платную подписку Telegram. В премиум-функциях будет, например, удвоение размеров пересылаемых файлов. Дуров написал у себя что, дескать, это всё для поддержания инфраструктуры: на платные функции расходуется больше ресурсов, поэтому они и платные. Если функция расходует ресурсы компании, то её платность это совершенно нормально. Именно так и должны работать платные подписки. Например, отключение рекламы за деньги это вполне хорошо и справедливо: компания зарабатывает на рекламе и оплачивает с этих денег свою инфраструктуру, если вы отключаете рекламу, а инфраструктурой пользуетесь, то вы расходуете ресурсы компании, поэтому с вас логично и правильно брать деньги. До санкций я платил за YouTube без рекламы (впрочем, сейчас он без рекламы бесплатный получается). И я бы платил, например, за ВК без рекламы. Может, уже не сейчас, но в лучшие времена этой соцсети. Однако, брать деньги просто за то, чтобы перестать делать неудобно — это мудачество, если удобство не расходует дополнительных ресурсов. Дуров упомянул о поддержке инфраструктуры, но почему-то забыл сказать, что, например, 10 закреплённых чатов вместо 5 это тоже платная функция, хотя никаких дополнительных ресурсов не расходует. Закреплённость чата это, скорее всего, один бит, который и так у всех чатов уже есть, просто нулевой. Но даже если нет, дополнительные "расходы" на это совершенно ничтожны. Больше закреплённых чатов — та функция, которую много людей просили в течение последних нескольких лет. Огромной доле пользователей Телеграма неудобно с пятью чатами, но команда годами не увеличивала этот лимит, а теперь вот такая возможность войдёт в платную подписку. По сути своей это ничем не отличается от того, что Whoosh в бесплатном тарифе делает неудобную и назойливую кнопку страховки, а в платном приводит её к тому нормальному состоянию, в котором она по идее и так должна быть. #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