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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #447 · 14.07

Закончил третью книгу Лю Цысиня «Вечная жизнь смерти». Да, все три книги очень разные, и третья отличается от первых двух сильнее, чем вторая от первой. Интересно, что масштабы событий от книги к книге значительно увеличиваются, причём сейчас этот скачок ещё больше. Если первая книга концентрировалась вокруг человека и группы людей, вторая уже вокруг человечества и солнечной системы, третья охватывает ни много ни мало всю Вселенную, причём, в течение весьма продолжительного срока её жизни. Всё ещё много крутых идей, очень многое запоминается и хочется обсуждать. У автора крутейшие описания завораживающих космических городов. А ещё автор попытался в деталях рассказать, как выглядит четырёхмерное пространство, и это очень смело, на мой взгляд: пытаться описывать то, что невозможно описать и невозможно представить. Пожалуй, после завершения трилогии у меня только одна претензия: события развиваются так, что это обесценивает предыдущие события. И увеличение масштабов повествования и особенно концовка последней книги такие, что на их фоне всё уже пройдённое ощущение незначительным. Наверное, по-другому закончить и нельзя было, учитывая охват, но всё-таки. Тем не менее, это одно из лучшего, что я читал в области фантастики вообще за всю жизнь. Сейчас вроде как снимается кино: очень жду его. #fiction

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