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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #599 · 17.10

WSJ разобрал внутренние документы Meta (признана экстремистской в России) и опубликовал отчёт по виар-направлению, из которого следует, что всё плохо. Количество уникальных пользователей Horizon Worlds более чем в два раза меньше, нежели планировалось к концу этого года. Возвращаемость очень низкая. Более половины купленных VR-очков Quest пылятся на полках (у меня не Quest, но тоже пылится). Большинство миров ни разу не посещено, и только 9% посещено хотя бы пятьюдесятью людьми. Расходы рекламодателей снижаются, акции компании за год упали на 62%. Тут возможны два варианта: 1. Цукерберг гений, а падение лишь временное перед мощным скачком вверх. В какой-то момент и платформу допилят, и критическая масса людей наберётся, и мы все очень быстро переместимся в виар. 2. Цукерберг сделал плохую ставку, но не готов (пока) это признать. Виар высосет из компании ещё больше ресурсов, но никакого значимого изменения не будет. Надо сказать, что и привязка к Фейсбуку не идёт этой теме на пользу. Даже в англоязычном мире отношение к ФБ неоднозначное. Много было скандалов с воровством данных и всякими нелепыми банами. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #superagent

当前筛选 #superagent清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow