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 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