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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #576 · 30.09

Google объявила о закрытии проекта Google Stadia — своего облачного игрового сервиса. Кто не знает, идея у этих вещей такая: где-то далеко ставят мощный компьютер, а ты со своего слабого компьютера через интернет к нему подключаешься и можешь играть в требовательные игры, за что платишь деньги (но меньше, чем при покупке мощного компьютера себе). Хотя несколько таких сервисов продолжают существовать, кажется, глобально модель не завелась. Во-первых, я слышал инсайды о том, что мало где распространён достаточно быстрый и стабильный интернет, делающий подобную игру комфортной. Это мы с вами в России привыкли к 500 Мбит оптоволокну за 200 рублей в месяц. Не секрет, что в США и Европе в среднем ситуация с интернетом хуже, в основном с мобильным, но и стационарный зачастую оставляет желать лучшего. Во-вторых, так и не возникла в медиа среде какая-то популярность у облачного гейминга. У меня абсолютно никто из знакомых, даже заядлых геймеров, не пользуется такими сервисами систематически (максимум — пробовали непродолжительное время). А ведь у меня даже есть знакомые, которые всерьёз сидят на виаре или, например, играют в нинтендо. В-третьих, думаю, экспансия игровых приставок внесла свой вклад в уменьшение количества людей, которые играют на компьютере. В-четвёртых, сейчас купить мощное железо, способное сносно тянуть 99% игр, не слишком накладно даже в России под санкциями. Ну и, в-пятых, игровая индустрия в кризисе идей. Идёт агрессивная монополизация: крупные студии скупают мелкие десятками и сотнями. В монополиях ради прибыли делают много штампованных однообразных продуктов, поэтому и геймеры тоже заскучали. Во-всяком случае, у людей стало меньше желания покупать в момент выхода супер новый ААА-тайтл, требующий видеокарты по цене самолёта. Мне интуитивно сразу казалось, что облачный гейминг — мертворождённая тема. Впрочем, я и про виар так думаю, а вон Цукерберг свою вселенную строит. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #vllm

当前筛选 #vllm清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

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