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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #441 · 9.07

Раньше был Букинг для аренды отелей, а теперь Островок и похожие сервисы. И там везде есть рейтинг от 0 до 10. Как я понимаю, на рейтинг сильно смотрят, когда принимают решение, какой отель взять. Ну я вот точно смотрю. По пути туда в Петрозаводске мы останавливались в Piter Inn — крутой топовый отель за много денег. У него был ожидаемо высокий рейтинг, и он этот рейтинг оправдывает. По пути обратно мы, как вы знаете, остановились нештатно. Крутые отели были заняты, и пришлось взять дешёвый. Он был ожидаемо убогонький по обстановке и оснащению, с низким рейтингом. Однако, персонал в последнем отеле общался с нами очень вежливо и выполнил нестандартные просьбы, бельё было чистое, вообще никаких претензий у нас не возникло. И я вот подумал: в рамках своей цены дешёвый отель тоже себя полностью оправдывает. Он просто существует в другом классе — дешёвые номера, чтобы быстро переночевать. Но внутри своего класса он справляется хорошо. Должен ли у него быть ниже рейтинг? С одной стороны вроде да, ведь рейтинг используется для сравнения отелей между собой, и дешёвый точно проигрывает дорогому по всем параметрам, кроме цены. С другой стороны, если у нас рейтинговая шкала абсолютная, то как вообще награждать и продвигать хорошие вещи в более дешёвых классах? Тогда 9-10 будет только у супер дорогих, а что-то попроще — даже образцовое — упрется в потолок. В такси же в экономе у водителя может быть 5 звёзд, если машина чистая, а сам он аккуратно водит. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai