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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #505 · 16.08

В 1930-е годы в Германии уже существовало немецкое подразделение The Coca-Cola Company. Так, например, в 1936 году Кока-Кола спонсировала Олимпийские Игры, на которых в том числе выступал Гитлер и открыто продвигал идеи нацизма, превосходства арийской расы и антисемитизма. Активно выходят газеты с нацистскими лозунгами на обложке, а на обороте в них же реклама Кока-Колы. В 1939 началась Вторая Мировая Война, но Coca-Cola не ушла из Германии и не отозвала своих сотрудников. Просто головное подразделение абстрагировалось от немецкого Coca-Cola GmbH. В 1941 году произошло нападение на Пёрл Харбор. К этому моменту США ещё не вступали официально во Вторую Мировую и спокойно продолжали поставки компонентов в Германию. Однако, после 7-го декабря США наложили на Германию санкции, в числе которых был запрет на импорт сиропа, нужного для производства Кока-Колы. Сотрудники, впрочем, всё ещё живут в Берлине и рулят местным подразделением. Гитлер потихоньку захватывает европейские страны, убивая тысячи людей. Тогда же в Coca-Cola GmbH возникает идея создать напиток из компонентов, доступных в стране. Так, например, при производстве сидра остаётся много яблочного жмыха. А в процессе сыроварения образуется побочная молочная сыворотка. Эти ингредиенты и легли в основу нового рецепта. Руководитель подразделения Макс Кайт даёт своим менеджерам команду придумать название для нового напитка, проявив при этом фантазию (Fantasie), на что менеджер по продажам Джо Книпп сразу восклицает — «Fanta!». На рынок Третьего Рейха выходит новый напиток жёлтого оттенка, который, впрочем, отличается по рецепту и вкусу от знакомого нам апельсинового. В источниках пишут, что компания Кока-Кола в Германии почти наверняка задействовала на своих заводах Фремдарбайтеров (Fremdarbeiter) и Остарбайтеров (Ostarbeiter) — военнопленных и захваченных гражданских, вывезенных из Европы с целью использования в качестве бесплатной или низкооплачиваемой рабочей силы. В 1955 году, через 10 лет после падения Гитлера, Coca-Cola перевыпускает лимонад Fanta, который активно рекламируется и продаётся в Европе, Азии, Южной Америке и Африке. Но не в США, поскольку головное подразделение заявляет, что якобы боится подорвать сильную рыночную позицию их флагманского напитка. Однако, уже через 5 лет, в 1960 году, головная компания Coca-Cola в США выкупает у немецкой Coca-Cola GmbH права на торговую марку Fanta. Напиток начинает массово продаваться, принося корпорации прибыль по сей день. Выводы предлагаю делать вам самим.#life Источники: 1. Coca Cola and the war 2. Why Do Foreigners Like Fanta So Much? 3. Fanta - Wikipedia

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #langgraph

当前筛选 #langgraph清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2701 · 28.04.2025 г., 15:03

#LangChain#LangGraph#LLM#AI#вакансии Друзья, всем привет! Ищем Автора для разработки текстового асинхронного курса по фреймворкам LangChain и LangGraph для действующих специалистов DS уровня Jun+. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сферах ИИ, дата-инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Data Scientist уровней middle и senior для создания текстового курса. Ожидания от кандидата: • Опыт работы с LLM в коммерческих проектах от 1 года; • Опыт работы в Data Science от 1,5 лет; • Высшее профильное образование; • Глубокое знание Python и интересуешься языковыми моделями и машинным обучением; • Желание делиться знаниями. Что нужно делать: • Разрабатывать уроки для курса по фреймворкам LangChain и LangGraph; • Писать текстовые материалы; • Работать в команде с тех-лидом, редактором и дизайнером. Что мы предлагаем: • Вознаграждение за один урок (3-5 страниц текста в Google Документах): 7к - 12к; • Гибкий график; • Сумма вознаграждения возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования; • Классную команду единомышленников. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @KaterinkaGl _____ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15к: при прохождении тестового 5к, еще 10к. после 2 месяцев хорошей работы. Если у тебя классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15565 · 16.03.2026 г., 11:30

#python#ai#deepagents#langchain#langgraph Deep Agents is a ready-to-use AI agent framework that comes with built-in planning, file management, and task delegation tools. It breaks down complex tasks into manageable steps, maintains context across conversations, and can spawn specialized sub-agents to handle focused work independently. You benefit from getting a working agent immediately without building from scratch, while retaining full customization options for your specific needs. The framework handles context management automatically, making it ideal for multi-step projects that traditional agents struggle with. https://github.com/langchain-ai/deepagents

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15419 · 17.01.2026 г., 09:30

#python#agent#ai#aippt#editable_pptx#langgraph#paper2slides#ppt_generator Paper2Any turns paper PDFs, images, or text into editable diagrams, technical roadmaps, experiment plots, PPT slides, and more with one click. Key tools include Paper2Figure for scientific visuals, Paper2PPT for custom decks with table extraction, PDF2PPT for layout-perfect conversions, and AI beautification. Install via GitHub on Python 3.11+, Linux preferred; try online demo or scripts. You save hours recreating figures or slides for research, talks, or reports, getting pro-quality, customizable outputs fast. https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14662 · 02.05.2025 г., 12:00

#typescript#aceternity_ui#agent#agents#ai#chrome_extension#extension#fastapi#glean#langchain#langgraph#nextjs#nextjs15#notebooklm#notion#ollama#perplexity#python#rag#slack#typescript SurfSense is a highly customizable AI research tool that helps you organize and search your personal knowledge base. It connects to many external sources like search engines, Slack, Notion, YouTube, and GitHub. You can upload various file types and interact with your saved content using natural language. SurfSense provides cited answers and supports local AI models, making it a powerful tool for research. It's also self-hostable and open-source, allowing you to control your data and customize it as needed. This helps you manage information more efficiently and privately. https://github.com/MODSetter/SurfSense