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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #521 · 30.08

Telegram изъял 70% адресов каналов, которые не проявляли активность год или более (то есть отобрал у них короткое имя, как например моё @clockstackwheels). Дуров заявил, что, дескать, эти адреса принадлежали иранским киберсквоттерам. Хотя, зная его любовь к выдаче желаемого за действительное, могу предположить, что 70% каналов просто были заброшены. И у меня даже есть идеи, почему, но, думаю, вы и сами догадываетесь. Тем не менее, независимо от истинных причин, чистить неактивные адреса я считаю правильным. Каналы созданы для того, чтобы быть живым фидом какой-то информации. Не обязательно блогом, это может быть даже технический канал с логом вашего CI/CD по работе. Издание Telegram Info запустило петицию с требованием вернуть эти адреса. Вот что они пишут: Зачастую каналы используются авторами как личные визитные карточки, каталоги, энциклопедии и публичные архивы.. Я тоже так могу: Зачастую микроскопы используются владельцами как подставки для книг, линзы для поджига костра и инструмент забивания гвоздей!. Думаю, то же самое (экспроприацию адресов) сделали бы с ботами, если бы на платформу ботов не положили огромный болт ещё несколько лет назад. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #mllm

当前筛选 #mllm清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15062 · 15.08.2025 г., 12:30

#python#mllm#point_clouds#scene_understanding#spatial_intelligence SpatialLM is a powerful 3D language model that turns complex 3D point cloud data from videos, RGBD images, or LiDAR into clear, structured 3D scene layouts showing walls, doors, windows, and objects with labels. It works without needing special equipment and can detect user-specified object categories. This helps you understand and analyze indoor spaces better, useful for robotics, navigation, and 3D design. You can run it on your data, visualize results, and even customize detection tasks easily, making 3D scene understanding more accessible and flexible for many applications. https://github.com/manycore-research/SpatialLM

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15528 · 28.02.2026 г., 12:00

#python#agent#android#app#automation#copilot#gui#mllm#mobile#mobile_agents#multimodal#multimodal_agent#multimodal_large_language_models Mobile-Agent-v3.5 is Alibaba's top GUI agent family using GUI-Owl 1.5 models (2B to 235B sizes) for automating desktop, mobile, and browser tasks like stock checks, bookings, or document creation with planning, reflection, and memory. Try free online demos on ModelScope or Bailian, or use limited-time APIs—no setup needed. It leads 20+ benchmarks for real-world use. You benefit by saving time on repetitive tasks, boosting productivity, and handling complex operations hands-free across devices. https://github.com/X-PLUG/MobileAgent

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14639 · 27.04.2025 г., 13:00

#python#agent_computer_interface#ai_agents#computer_automation#computer_use#grounding#gui_agents#in_context_reinforcement_learning#memory#mllm#planning#retrieval_augmented_generation Agent S2 is a smart AI assistant that handles computer tasks by breaking them into smaller steps and using specialized tools for each part, making it highly adaptable and efficient across different systems like Windows and Android. It outperforms other AI tools in completing complex tasks, learns from experience, and adjusts plans as needed, helping users automate digital work more reliably and effectively. https://github.com/simular-ai/Agent-S