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: #opentelemetry

当前筛选 #opentelemetry清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15055 · 13.08.2025 г., 12:00

#go#open_telemetry#opentelemetry The OpenTelemetry Collector Contrib is a collection of extra components that extend the core OpenTelemetry Collector, helping you collect, process, and export telemetry data like traces, metrics, and logs from your applications. It supports many features such as filtering sensitive data, batching, retries, and custom processing, which improve security, reliability, and performance of your observability pipeline. You can build custom distributions using these components to fit your needs. This helps you monitor complex systems more easily, reduce costs, and maintain flexibility by supporting many data formats and backends without changing your application code. It is maintained by a community of experts ensuring quality and support. https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14948 · 11.07.2025 г., 12:30

#go#logging#metrics#opentelemetry#tracing OpenTelemetry-Go is a tool for Go applications that helps you track how your software performs by collecting data like traces and metrics, then sending this information to monitoring platforms so you can see what’s happening inside your app in real time[2][3][4]. It works on many operating systems and Go versions, and you can use it by adding a few lines of code to your app and setting up an exporter. This makes it much easier to find and fix problems, understand how your app is running, and keep everything reliable and fast[2][3][4]. https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14859 · 24.06.2025 г., 11:30

#typescript#cli#clustering#concurrency#dependency_injection#effect#error_handling#javascript#observability#opentelemetry#platform#schema#typescript#workflows Effect is a powerful TypeScript framework that helps you build reliable and complex applications by managing side effects like logging, network calls, and database operations in a safe and organized way. It uses a core `Effect` type to describe workflows that are lazy, composable, and type-safe, allowing you to handle errors and dependencies explicitly. The framework is modular, with many packages for AI, CLI tools, distributed computing, SQL databases, and more, making it flexible for various needs. Using Effect improves code quality, concurrency handling, and maintainability, helping you write robust TypeScript apps efficiently[1][2][4][5]. https://github.com/Effect-TS/effect

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14691 · 10.05.2025 г., 00:00

#csharp#architecture#aspnetcore#clean_architecture#cqrs#ddd#dotnet#dotnetcore#event_driven_architecture#event_sourcing#kubernetes#masstransit#messaging#microservice#microservices#oauth2#opentelemetry#software_architecture#software_design#software_engineering#vertical_slice_architecture Migrating from a monolithic architecture to a cloud-native microservices architecture offers several benefits. It improves scalability, allowing different parts of the application to grow independently. This approach also enhances reliability by isolating faults, so if one service fails, others continue to work. Additionally, microservices enable faster deployment and updates, as each service can be developed and deployed separately. This flexibility allows teams to use the best technology for each service, making development more efficient and agile[2][3][5]. https://github.com/meysamhadeli/monolith-to-cloud-architecture