TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #502 · 13.08
Несколько дней назад студия Тёмы Лебедева опубликовала свою нейросеть по созданию логотипов «Николай Иронов» на сайте Product Hunt. Product Hunt это англоязычная площадка для демонстрации своих продуктов, в основном в цифровой и технологической сфере. Пользователи площадки могут ставить продуктам оценки и пояснять их с помощью тегов и комментариев. Вопрос «зачем пропагандист Лебедев полез на фактически американскую площадку со своим продуктом сейчас» оставим за скобками. Но факт в том, то оценку «Николаю Иронову» довольно быстро уронили с комментариями в стиле: «Не буду поддерживать продукт, чей автор поддерживает Путина». Саму нейросетку при этом комментирующие даже особо не смотрели. С одной стороны, особенности ведения бизнеса в США действительно на чисто формальном уровне стараются связать между собой репутацию компании и её продукты. На том же Product Hunt есть даже такой тег: «Negative company mission», и люди его ставят, объясняя свою низкую оценку. Продукт может быть замечательный, но если у компании заявлена некоторая Negative mission, то всё. К реальным действиям компании это имеет мало отношения. Facebook может сколько угодно проигрывать суды по воровству персональных данных, но если в его публичном слогане розовые пони и радуги, то это с точки зрения американского (и во многом европейского) потребителя — хорошая добрая компания с позитивной миссией. С другой стороны, Porsche делала танки Гитлеру, но это никого не волнует, и автомобили концерна высоко ценятся по всему миру, люди их любят и покупают. Танки были не очень, как мы помним, наши ИСы и Тэшки их разбирали только так. Но вот автомобили и правда крутые, быстрые, комфортные. Подумаешь, компания выжила на кровавые деньги. С третьей стороны, Тёма так далеко зашёл с высказыванием своей "особенной" позиции, что рано или поздно ему должно было за это откуда-то прилететь. Так что, ситуация в целом, конечно, далека от справедливости, но доля этой самой справедливости в ней есть. #web
Hashtags
Търсене: #filesystem
@sudo_recast · Post #484 · 02.11.2022 г., 03:09
LXC https://linuxcontainers.org/lxc/manpages//man7/lxc.7.html Overlay #Filesystem https://www.kernel.org/doc/html/latest/filesystems/overlayfs.html https://wiki.archlinux.org/title/Overlay_filesystem #til#container
Hashtags
@githubtrending · Post #14657 · 01.05.2025 г., 14:30
#c_lang#embedded#filesystem#microcontroller LittleFS is a file system designed for small devices like microcontrollers. It helps keep your data safe even if the power goes off suddenly. This is because it uses a "copy-on-write" system, which means it doesn't overwrite old data until the new data is safely stored. LittleFS also helps extend the life of your storage by spreading out writes across different areas, a process called wear leveling. This makes it very reliable and efficient for devices with limited memory and storage. https://github.com/littlefs-project/littlefs
@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025 г., 13:00
#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs
@githubtrending · Post #15561 · 14.03.2026 г., 12:30
#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+. https://github.com/volcengine/OpenViking