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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #559 · 19.09

Первые три сезона "Лучше звоните Солу" — один из самых антигероических сериалов, что я видел. Там нет совсем тяжёлой драмы как "Во все тяжкие", нет череды жестоких смертей как в "Игре престолов". Но весь сюжет о том, как герой постоянно пытается делать хорошие вещи, исправлять свои ошибки и помогать людям, и каждый раз из-за этого получает какой-то серьёзный ущерб: то лишится денег, то в тюрьму попадёт, то физически пострадает. Можно было бы смело использовать лозунг "Делай добро и беги". С четвертого сезона, правда, направление сюжета меняется (возможно, это связано с покупкой сериала Нетфликсом). Но вот до этого: прямо чёткая антиреклама честности и раскаяния. Кстати, уже третий сериал про юристов смотрю (ещё был Suits и How to Get Away with Murder). И не устаю поражаться тому, как много абсурда и отсутствия здравого смысла в юриспруденции. Допускаю, что это всё художественный вымысел для пущего эффекта, но основано то хоть в какой-то степени на реальных законах. Например, сторона, которая не права, может угрожать затягивать дело годами, и сторона, которая права, пойдёт на не слишком справедливую сделку. Или можно найти какую-то мелочь, которая чисто формально меняет ситуацию целиком. Вот такую аналогию придумал: представьте дверь с надписью "не входить". Ты берёшь и въезжаешь туда на роликах. С точки зрения здравого смысла очевидно, что ты нарушил указанный на двери запрет, потому что он говорит о необходимости не допустить присутствия человека в помещении. Но формально ты не вошёл, а въехал, и условный суд может не признать тебя виновным. Читал много лет назад про случай: покупатель засудил производителя холодильников, потому что в инструкции не было написано, что холодильник нельзя таскать на себе, а покупатель попытался и словил травму. Реально выиграл суд. "Кринж", как сейчас говорят. Не сомневаюсь, что достаточно хитрые люди паразитируют на этой кривой системе очень лихо. По крайней мере, США это страна очень вычурной и формализованной юстиции, и в США адвокаты в основном дорогие, их обучение полу-закрыто-элитарное (и тоже очень дорогое), и вообще у них там своя тусовка (если я правильно понял, за преступление адвоката судит тоже не обычный суд, а спец комиссия). Американцы, конечно, порой и сами стебутся над своим кверулянтством: вспомните хотя бы город юристов из "Трасса 60". Можно ли создать какую-то хорошую, но не такую абсурдную систему, при этом работоспособную? Всё-таки, там суды хотя бы работают, в отличие от, скажем так, некоторых других стран. И случаи победы простого человека над гигантской корпорацией или над государством действительно бывают. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid