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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #501 · 12.08

Марк Уве-Клинг, «Страна качества». Уве-Клинг в первую очередь стендап-комик и автор комедийных скетчей, что сильно повлияло на книгу. Лично мне не хватило какой-то сюжетной целостности: весь текст это как бы склейка отдельных сценок в общем мире с общими героями. Персонажи, кстати, очень архетипичны, а главный герой, наоборот, сравнительно безликий наблюдатель. Я бы даже сказал, что главный герой тут — вы, тот, кто читает произведение. Тем не менее, в едкости и интересных идеях автору не занимать. «Страна качества» это сатирическая антиутопия об обществе потребления, причем, совсем не такая, как, например, «О дивный новый мир». Если у Хаксли за основу взяты глубинные соблазны людей, и на их основе смоделировано общество, то Уве-Клинг просто взял текущие реальные тренды и выкрутил в них все ручки на максимум. Не столь далёкое будущее, центром действия становится государство под названием Qualityland. Всех людей тут зовут именем + профессией родителя того же пола в момент зачатия. Например, главный герой Петер Безработный, хотя у него самого есть работа, но у его отца в момент его зачатия не было. Есть ещё, допустим, Мартин Управляющий, Конрад Повар, Мелисса Проститутка и другие. Конечно же, не обошлось без упоминания человека с именем Ганнибал Лектор. Вообще, у автора прекрасное чувство юмора с кучей пасхалок и отсылок. В Qualityland гипертрофированное до абсурда общество потребления, а люди в основном тупы, инертны и ленивы. В большинстве модальных окон в интерфейсах есть только кнопка ОК, даже если там задан вопрос, подразумевающий возможность отказа («Хотите посмотреть рекламу?»). Ещё в этом мире было посчитано, что уникальный рисунок губ более точен, чем отпечатки пальцев, поэтому люди оплачивают покупки, целуя экран своего гаджета — очень символично. Что касается товаров, то их доставляют дроны из магазина, даже если ты сам ничего не заказывал, потому что умные алгоритмы автоматически вычисляют, что именно тебе нужно, списывают с твоего счёта деньги за это и оформляют покупку без твоего участия. Это кажется диким, если не вспоминать, что у нас в нашей объективной реальности примерно такие же взаимоотношения с информацией: соцсети и алгоритмы корпораций решают за нас, какую информацию мы хотим потреблять, и доставляют её к нам. Вообще, читая эту книгу, я сначала пребывал в слезах от абсурдности и нереалистичности происходящего, а потом пребывал в слезах от осознания того, насколько близка наша реальная жизнь к чему-то подобному. Хоть центральный сюжет, на мой взгляд, вышел у автора беззубым и скомканным, острые и едкие детали в отдельных сценах и в описании мира можно пересказывать часами. Сквозь сатиру и гротеск иногда проглядывают любопытные размышления автора о неизбежном вреде человечеству от ИИ, исторические вставки с реальными фактами и вполне правдоподобные объяснения некоторых экономических эффектов. В общем, скорее рекомендую, чем не, но читать нужно с осторожностью, заранее воспринимая роман не совсем как обычное художественное произведение. Уже есть вторая книга, начну её сегодня. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG