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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #397 · 23.06

Яндекс выложил в открытый доступ нейросеть YaLM 100B, которая может псевдоразумно отвечать на вопросы и вести беседу. К сожалению, попробовать её лично я не могу, потому что для запуска нужно около 200+ гигабайт видеопамяти, это приличная такая майнинг-ферма. Но по скриншотам она действительно хорошо работает. Хотя про GPT-3 тоже так говорили, а на деле очень так себе. А ещё неделю назад по сети ходила новость о том, что один из разработчиков в Google пообщался с их нейросетью и увидел в ней признаки разума. Вплоть до того, что нанял юриста защищать интересы нейросети! Его в итоге отправили в оплачиваемый принудительный отпуск, подлечиться, наверное. Разработчики знают о мысленном эксперименте "Китайская комната", но обывателю он, на мой взгляд, сложен для понимания, поэтому я попробую привести другой пример. Представьте, что у вас есть кубики с буквами, и там набор граней, которые составляют фразу "Привет, человек". Вы эти грани намазали чем-то вкусным и научили вашу собаку переворачивать кубики вкусными гранями вверх в ответ на команду "Привет, собака". В итоге, если вы говорите "Привет, собака", она переворачивает кубики так, чтобы из них сложилось "Привет, человек". Научилась ли собака при этом говорить на человеческом языке и осознанно отвечать на приветствие? Нет. Нейросеть гораздо глупее собаки (та хотя бы способна именно сознанием различать разные человеческие фразы). Это просто набор алгоритмов, которые складывают кубики, а мы уже на этих кубиках что-то читаем. Чтобы кубики складывались правильно, этих алгоритмов много, и параметров, которыми такая нейросеть оперирует, 100 миллиардов. Даже очень хороший алгоритм по подбору кубиков не является разумным фактически ни в каком смысле этого слова. Впрочем, это не значит, что он не может решать нужные нам задачи. Такую сетку вполне нормально поставить в условной службе поддержки отбиваться от дурачков, задающих банальные или глупые вопросы. Что еще посмотреть по теме: «Теорема о бесконечном количестве обезъян»; И очень крутой фантастический рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Вавилонская библиотека». В Библиотеке точно будет книга, которая станет буквально с вами разговаривать: вы задаёте вопрос (любой), переворачиваете страницу и видите там ответ на него, будто бы от разумного существа. #dev#fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #openapi

当前筛选 #openapi清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30

#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14735 · 22.05.2025 г., 11:30

#javascript#api_client#api_testing#automation#developer_tools#git#graphql_client#http_client#javascript#openapi#openapi3#opensource#rest_api#testing#testing_tools Bruno is a free, open-source API testing tool that stores your API collections as plain text files on your device, ensuring your data stays private without cloud syncing. It works across Mac, Windows, and Linux, and supports collaboration through Git or any version control system, making teamwork easier. Bruno automates API testing with JavaScript scripts, increasing efficiency, test coverage, and simplifying integration into CI/CD pipelines. This helps catch bugs early, maintain tests easily, and run regression tests smoothly, saving you time and improving API reliability compared to traditional tools like Postman. You can download it easily via multiple package managers. https://github.com/usebruno/bruno

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14911 · 03.07.2025 г., 15:30

#javascript#hacktoberfest#oas#open_source#openapi#openapi_specification#openapi3#openapi31#rest#rest_api#swagger#swagger_api#swagger_js#swagger_oss#swagger_ui Swagger UI is a tool that helps developers and users interact with APIs. It creates a visual interface from OpenAPI specifications, making it easy to understand and use APIs without needing to know the underlying code. This tool benefits users by providing clear documentation and allowing them to test API methods directly from the interface. It also supports collaboration and compliance with the latest OpenAPI standards, making it easier to develop and consume APIs efficiently[1][3][5]. https://github.com/swagger-api/swagger-ui

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14761 · 29.05.2025 г., 13:00

#python#api#async#asyncio#fastapi#framework#json#json_schema#openapi#openapi3#pydantic#python#python_types#python3#redoc#rest#starlette#swagger#swagger_ui#uvicorn#web FastAPI is a modern Python web framework for building fast, reliable APIs that is easy to learn and quick to code, making it ready for production use right away. It uses standard Python type hints, which means you get automatic data validation, fewer bugs, and great editor support with code completion and type checks. FastAPI also generates interactive documentation automatically, so you and your team can understand and test your API easily. The main benefit is that you can develop robust, high-performance APIs much faster and with less effort, while reducing errors and making your code easier to maintain[1][2][3]. https://github.com/fastapi/fastapi