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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #605 · 22.10

Посмотрел, наконец, Cyberpunk: Edgerunners. Ну такое, очень подростково. Всякие издания понаставили ему высоких оценок, а я вот не впечатлился. Сюжет и персонажи очень простые, без глубины, но при этом всё слишком гипертрофировано: если у кого-то проблема, то исключительно уровня "он умирает или умрёт". Если конфликт, то сражение с кровью и расчленёнкой. Если оружие, то супер-пупер технология, позволяющая в одиночку разгромить армию. Даже романтическая линия катит лет на 14, что очень забавно для мультика с рейтингом 18+. Тот же Arcane во всём лучше: и персонажи глубже, и сюжет не такой примитивный, и картинка техничнее. Хотя, учитывая сроки (и, вероятно, стоимость) производства, сравнивать не слишком честно. Но не скажу, что прям хотелось бросить или заставлял себя досматривать. Нормально, местами интересно. Может только последнюю серию заставлял, т.к. совсем уже трэш, и примерно было понятно, что случится. Мир у CDPR всё-таки довольно неплохой получился, даром что в игре его не смогли хорошо использовать. Некоторые звуки из игры во мне прям отозвались воспоминаниями, всё-таки я в ней несколько недель провёл. Но в целом нормальных пасхалок именно на сюжет и персонажей игры почти нет. Видел что в игру добавили приблуду как у героя мультика (хотя работает она ожидаемо в разы скучнее). Но возвращаться пока не хочется. Сомневаюсь, что там исправили стрельбу и другие моменты. Может быть на пенсии перепройду. #fiction#games

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