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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #49 · 14.06

Мне очень нравится YouTube-канал Wintergatan. Вы, возможно, знаете его, но если нет, то наверняка видели 5 лет назад ролик Marble Machine — он тогда обошёл весь интернет (это НЕ тот ролик, который я приложил к посту, но тот вы без труда найдёте). Автор канала — шведский музыкант Мартин Молин — невероятно талантливый человек. Он не только мультиинструменталист с абсолютным слухом, но ещё и обладает прекрасным инженерным чутьём и изобретательскими навыками. Последние несколько лет он собирает у себя дома вторую версию этой самой Marble Machine — электромеханического музыкального инструмента, использующего для работы тысячи металлических шариков (marbles). Процесс сборки документируется на канале, и лично мне доставляет огромное удовольствие. Как человек с музыкальной школой и инженерным дипломом за плечами, я весьма высоко оцениваю и то, что делает Мартин по творческой части, и то, что по технической. Многие его инженерные решения просты в своей гениальности, при этом очень гармоничны и элегантны — как музыка :) Этот пример приближает меня к мысли о том, что противопоставление рациональной науки и иррационального искусства, равно как гуманитариев и технарей — не совсем верно. С какого-то расстояния и наука и искусство становятся очень похожи. Наш мир гармоничен, логичен и красив. И попытки отразить этот мир — хоть в картине, хоть в математической модели — неизбежно перенимают эти качества. https://youtu.be/b-nU21YgXTg #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

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