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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #587 · 7.10

The Verge пишет, что в компании Цукерберга вице-президент в середине сентября разослал сотрудникам письмо в духе: "Что-то по статистике наши разработчики сами почти не используют Horizon Worlds (VR-мир с мультяшными аватарами, который они делают, вы наверное видели в рекламе), нехорошо, начинайте использовать сейчас же!". А потом через две недели ещё одно письмо: "Коллеги, всё ещё никто не использует, буду штрафовать менеджеров. И вообще, мы начали разрабатывать план, по которому каждый обязан туда заходить хотя бы раз в неделю!". (Он писал не такими словами, это моя вольная интерпретация общего смысла, но про раз в неделю почти цитата). Есть такое понятие dogfooding (Eating your own dog food — есть еду своей собаки). Оно обозначает практику использования продукта сотрудниками компании, которая этот продукт делает. Понятно, что всегда есть исключения: бывает физическая невозможность использования (например, мужчины в фирме по производству прокладок), бывают адекватные отличия в целевой аудитории (взрослые делают продукты для детей, но сами не являются потребителями). Бывают ещё, например, продукты определённого экономического класса: владелец АвтоВАЗ не ездит на ВАЗ, и это нормально с учётом того, что ВАЗ не производит премиум-автомобили для богатых людей. У них просто нет моделей под бюджет в 5-7 миллионов рублей. Но если сотрудники компании входят в ЦА, то, конечно, возникают вопросы. Несколько лет назад был скандал: вроде бы сотрудника Samsumg уволили за использование айфона — мне это решение кажется верным. Вот ребята из JetBrains все сидят на собственных IDE добровольно и с удовольствием, потому что они реально лучшие на рынке. Ребята из VK иногда используют VK, а иногда нет. Некоторые чаты сотрудников VK создают в Телеграме. И блоги комментируют в Телеграме, даже если точно такие же есть в VK (привет :) ). Ну и ещё отдельно меня расстраивает, что сотрудники VK не ведут страницы сами. Вон раньше Дуров всем показывал пример и писал у себя на странице VK всякие новости и размышления. А сейчас он делает то же самое в Телеграме. А сотрудники VK не делают, особенно руководство. Вообще, отсутствие публичного евангелиста (главным образом среди руководителей) — важная составляющая текущей репутационной картины VK, на мой взгляд. Но, если приходится издавать указ "Заставить сотрудников под угрозой штрафа заходить в свой продукт раз в неделю", то лично я бы вернулся к основам и задумался над тем, является ли продукт нужным и интересным. #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