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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #61 · 1.07

Посмотрел дебаты Панчина и Редько, где первый топил за вакцинацию, а второй — против конкретно вакцинации от ковида в текущий момент. Панчина я знаю давно (не лично, хотя видел его пару раз), и он говорит непротиворечивые вещи, которые согласуются с моими собственными наблюдениями за тем, как устроен мир. При этом его оппонент держался не слишком уверенно, не обладал стройной речью, говорил сбивчиво и путался, использовал терминологию в стиле «Вы всё врёте» и упомянул, что смотрит Соловьева. Ну и оговорка (?) про «лохокост» тоже очень резанула уши. Для меня исход дебатов очевиден: победа Панчина с большим отрывом Точнее даже фактически дебаты толком не состоялись, потому что хорошей дискуссии я не увидел. Но, если посмотреть объективно, то оппоненты говорили о вещах, в которых я не разбираюсь, и истинность/ложность многих посылов гарантированно подтвердить не могу. То есть чисто гипотетически возможно, что это не тёмный Редько нёс ерунду, а на самом деле языкастый Панчин заговорил всем зубы. Потом я подумал, а существует ли способ, не обучая меня 20 лет на врача, относительно надежно дать мне возможность разобраться, где тут правда? И, пожалуй, ответ нет. Более того — даже обучая, всё равно нет. А проблема тут в том, что люди отрицают даже вполне объективные вещи, если только их нельзя строго научно обосновать. Если можно -- тоже отрицают, но с такими людьми можно ни в какие дебаты не вступать. А вот если не было проведено исследование о том, что вода мокрая, то спуск по дереву абстракции до этого аргумента всё равно не позволит надёжно свой постулат подтвердить и оппоненту и слушателям. А есть исследование, что вода мокрая? Можно ли доверять этому исследованию? А мне знакомый гидролог сказал, что не мокрая. И у моего друга не мокрая. И вообще, вы же понимаете, лёд это тоже вода, а он не совсем мокрый. Я это на своей сфере остро чувствую. В чатах разработчиков, допустим, теоретически все являются компетентными специалистами, а по факту всё равно всерьёз возникают заявления о том, что, например, система типов в JavaScript -- логичная и предсказуемая, что абстрактные классы не нужны, что не обязательно ставить пробелы вокруг операторов, что отсутствие array-helper'ов в Go это благо и так далее. Впрочем, в комментариях под дебатами на ютубе справедливо раскритиковали, что ведущей следовало сделать хотя бы минимальный факт-чекинг по результатам. А то дебатирующие просто обвиняли друг друга во лжи, и в общем случае произвольному слушателю надёжно понять, кто из них прав, было нельзя. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai