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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #528 · 3.09

Твиттер анонсировал редактирование твитов для платных подписчиков. Кто не знает: это предельно базовая функция, которую десятилетия просило подавляющее большинство активных твиттерян. "Редактирование твитов" было чем-то вроде высказывания "Карфаген будет разрушен" из известного фразеологизма. И вот его вроде как вводят. Только за деньги и только в первые полчаса после публикации. Здесь я хочу вспомнить об альтернативах. Позавчера был спор в Телеграме об айфонах и о том, можно ли называть монополией что-то, формально имеющее альтернативы. Так вот: отсутствие редактирования твитов причиняло многим активным пользователям феерические неудобства. Как вы думаете, ушли ли они в какую-то альтернативную соцсеть? А, может, сделали свою и довели до того же уровня популярности? На самом деле администрация твиттера могла всё это время делать с пользователями почти что угодно и причинять неудобства любого уровня. Таких случаев было немало: кропы картинок на десктопе, закрытие API для кастомных клиентов, бан Трампа и т.д. Пользователей могли ставить раком десятками способов, и они бы всё равно никуда не делись. Угадайте, почему. P.S. В январе я вам писал, а позже ещё моя знакомая Лена Савинова независимо от меня пришла к тем же выводам, что в Твиттере очень много нытья и страданий. Думаю, вместо нытья об отсутствии редактирования твитов теперь будет нытьё о платности этого редактирования. Запомните этот твит. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #easy

当前筛选 #easy清除筛选

​​Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy

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