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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #53 · 23.06

Instagram запустил у себя ТикТок (назвал его Reels) и так же агрессивно, как ВК, впаривает пользователям: у некоторых уже заменилась самая главная кнопка — создание нового поста — на иконку Reels. Но здесь у меня меньше бомбит, чем от действий ВК. Во-первых, в инстаграме короткие видеоролики выглядят уместно. Они здесь и раньше были в основной ленте, просто теперь фактически то же самое в новом интерфейсе. «Соцсеть» с самого своего основания сконцентрирована на коротком жвачкоподобном контенте без вдумчивости. Во-вторых, инстаграм уже давно был, прямо скажем, не самым внимательным к пользователю сервисом. Некоторые люди ведут его вопреки, потому что там массовая аудитория (менее взыскательная), но плюются от неудобства и бестолковых ограничений. А кто мог терпеть всё, что там делалось, стерпит и кнопку. Куда показательнее другой момент: корпорации-монополисты могут позволить себе делать ну практически что угодно. И если в экономике монополию стараются пресекать специальными законами, но монополии различных сервисов и соцсетей живут себе спокойно. Причём, при наличии социального графа такие монополии очень прочны: вы можете вместо айфона купить себе андроид сегодня же, и ваших друзей это затронет слабо, но переехать из какого-нибудь Фейсбука в ВК так просто не выйдет. Именно поэтому мы видим ситуации, когда самым популярным становится сервис, уступающий конкурентам вообще по всем показателям, и на порядок менее удобный (например WhatsApp и Telegram). И поэтому, в числе прочего, крупные игроки строят экосистемы и пытаются создать внутри себя копии популярных решений конкурентов. Если привязать пользователя и сделать процесс ухода для него сложным и некомфортным, то потом можно ему хоть рекламой всё забивать, хоть кнопки менять, хоть глупые функции добавлять в главное меню — никуда он уже не денется, скушает за милую душу. В антиутопическом будущем по такому же принципу корпорации будут вшивать людям лишние предметы в тело, а те вместо отказа от услуг станут придумывать способы, как с этими предметами жить наиболее эффективно. Ещё и курсы откроют по обучению: «Раскрутка с топором в заднем проходе», «Как набрать первую воду в мешок на шее» и «Учимся таргетировать магнит в кишках на правильные объекты». #web

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