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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #443 · 10.07

Помните, тут Илон Маск собирался купить Твиттер? Пишут, что он отменяет сделку, потому что Твиттер: — Неправильно считал число фейковых аккаунтов — Не смог предоставить сведения об объёме спама — Открыто признал, что последние годы преувеличивал количество пользователей Кстати, по последнему случаю в прошлом году был крупный штраф от Твиттера собственным же инвесторам по результатам судебного иска. Твиттер заявлял о росте месячной аудитории, но скрыл тот факт, что дневная аудитория стоит на месте. Что, кстати, интересно: люди как бы реже стали в Твиттер заходить, но при этом общее количество этих людей росло. То есть, смотрите, крупная корпорация тоже, как и отдельный человек, может врать, делать хорошую мину при плохой игре, скрывать и преувеличивать и так далее. А ещё инвесторы на Западе умеют замечать такие штуки и штрафовать корпорации. Интересно, что у нас инвесторы, похоже, не умеют, иначе непонятно, почему у них не возникало вопросов к тем же публичным цифрам от ВКонтакте. Хотя в современных реалиях, видимо, ВК уже не стоит считать частным бизнесом, а скорее государственной корпорацией. Не уверен, что для Твиттера срыв сделки с Маском это прямо так уж плохо. Маск там почти силой хотел его поглотить и навести свои порядки, весьма своеобразные, в соответствии с его характером. Но репутационно, конечно, эффект не самый приятный. Хорошо, что я забил на Твиттер и перестал им пользоваться. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mincut

当前筛选 #mincut清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15518 · 24.02.2026 г., 11:30

#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in. https://github.com/ruvnet/ruvector