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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #59 · 30.06

Несколькими постами ниже я ругал Инстаграм за приторность и за навязывание модной попсовой функции. Но помимо реалистичности контента есть и другой аспект — средний возраст авторов. Я несколько раз листал Клипы ВК и вот теперь специально полистал для сравнения Instagram Reels. И вот что скажу: в Клипах по содержанию очень подростковый контент. Почти нет авторской мысли, чего-то красивого и оригинального. 10% туповатых пранков, 20% всяких кувырков на улице и 70% — школьницы, торгующие телом (Клипы просто переполнены этим). Это прям вот типичнейшая подборка для подростков на пике гормонального буйства — почти всё связано с сексом, немножко с ощущением себя крутым (кувырки на улицах — к слову сказать здесь авторы хотя бы что-то необычное умеют делать) и щепотка весьма глупых шуток, как правило связанных с унижением другого человека. В Reels ситуация совсем другая. Там приторный Инстаграм традиционно правит балом, но при всей цветастой вылизанности контент хотя бы взрослый: красивая природа, путешествия, горы. Довольно много экспериментов фотографов. Нередко экстремальный спорт. Стоит ли говорить, что музыкальный вкус авторов в подборе саундтрека тоже на порядок лучше, чем ВК? Конечно, можно подумать, что скорее всего система рекомендаций ВК работает плохо, а система рекомендаций Инстаграма хорошо. По другим рекомендациям это тоже видно: в тематических лентах ВК в основном ерунда, а дополнительная лента Инсты сносная (с поправкой на общую приторную специфику соцсети). Но это всё взаимосвязано: из-за рекомендаций взрослые люди видят много детского трэша и сами реже хотят что-то создавать на площадке. #web

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