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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #620 · 30.10

История из жизни. В начальной школе у нас проводили конкурс моделей из Лего, участвовать мог каждый, у кого был этот конструктор. Требовалось заявить одну любую модель. Я тогда был под впечатлением от просмотра Фантомаса — той серии, где Фантомас улетает на автомобиле с крыльями, поэтому потратил много дней, чтобы собрать такой автомобиль. С виду совершенно обычный, но внутри был спрятан хитрый механизм на рычагах. Нужно было нажать на определённое место на крыше, чтобы из боков выдвинулись крылья. Я очень гордился этой поделкой и с радостью принёс её на конкурс, будучи уверенным, что выиграю. — Нет, — сказали мне на месте, — с готовыми моделями нельзя. Вы должны были принести конструктор и собирать модель для конкурса на месте. Так что собирай что-то другое. Это была катастрофа. У меня не было с собой всего конструктора, только те детали, которые использовались в автомобиле Фантомаса. Совсем небольшая часть весьма специфических деталей, из которых не особенно то соберёшь что-то принципиально другое. Я запаниковал. Я видел, что некоторые участники принесли с собой инструкции и собирают коробочные наборы — это было запрещено, но следили слабо, а пожилая учительница начальных классов, скорее всего, не особо понимала, что это у них за книжечки цветные такие. Ну собирают же дети что-то. Я начал по памяти воспроизводить свой коробочный набор LEGO 6550, многие детали которого были в машине Фантомаса, но быстро понял, что, во-первых, деталей всё-таки не особо хватает, а, во-вторых, не хотелось быть нарушителем и представлять не свою модель. К этому моменту я перестал нервничать и успокоился. Подумав, на что похож корпус вот этой машинки, я остановился на такой идее: пусть это будет голова динозавра. Добавил тело, хвост, лапы, челюсти. Получилось что-то вроде тирекса-робота, похожего на трансформеров-динозавров из мультика. Никаких интересных механизмов не было, вроде чуть-чуть двигались лапы, кажется даже челюсть не закрывалась. Мы расставили наши модельки на общем столе. Пригласили комиссию из учителей и... сразу отвели их к столу оценивать. Не дали презентовать модель или как-то показать её в действии, не дали ничего о ней рассказать, мы вообще стояли в стороне и не видели, что там учителя делают. Практически все модельки были автомобилями. Если бы мне разрешили оставить автомобиль Фантомаса, то для жюри это был бы просто обычный автомобиль, они никак не узнали бы, что там внутри механизм с крыльями. Зато динозавр был единственным и привлекал своим внешним видом. Выиграли в итоге двое: я и ещё один парень с космическим кораблём (тоже единственным). В награду получили по книжке-раскраске с автомобилями :) Мораль, думаю, вывести совсем не сложно: 1. Иногда проблемы это действительно новые возможности. 2. Нежелание мухлевать и сокращать путь сделает твои результаты более интересными, чем у других. 3. Всегда носи с собой все детали своего Lego :) #life

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embeddings

当前筛选 #embeddings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 #15556 · 12.03.2026 г., 12:30

#typescript#ai#ai_agents#coding#deno#embeddings#insforge#nextjs#oauth2#pgvector#postgresql#realtime#vectors#websockets InsForge is an open-source backend platform for AI coding agents, offering easy auth, Postgres database, S3 storage, edge functions, and model gateway via a simple semantic layer. Agents fetch context, configure services, and inspect state to build full-stack apps quickly. Set up locally with Docker or use cloud deploys. It boosts agent accuracy 1.7x, speed 1.6x, and cuts tokens 30% vs. rivals, letting you prototype and ship AI-driven apps faster with less hassle and cost. https://github.com/InsForge/InsForge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14800 · 07.06.2025 г., 11:30

#java#anthropic#chatgpt#chroma#embeddings#gemini#gpt#huggingface#java#langchain#llama#milvus#ollama#onnx#openai#openai_api#pgvector#pinecone#vector_database#weaviate LangChain4j helps you add powerful AI to your Java applications by making it easy to use Large Language Models (LLMs). It provides a simple way to switch between different LLMs and embedding stores without needing to learn each one's specific API. This means you can easily experiment with different models and tools, making your development process faster and more flexible. LangChain4j also offers many examples and tools to help you build complex AI applications quickly, such as chatbots and retrieval systems. This simplifies the integration of AI into your projects, allowing you to focus on creating better applications. https://github.com/langchain4j/langchain4j

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15253 · 30.10.2025 г., 12:30

#go#agent#agentic#ai#chatbot#chatbots#embeddings#evaluation#generative_ai#golang#knowledge_base#llm#multi_tenant#multimodel#ollama#openai#question_answering#rag#reranking#semantic_search#vector_search WeKnora is a powerful tool that helps you understand and find answers in complex documents like PDFs and Word files. It uses advanced AI to read documents, understand what they mean, and answer your questions in a simple way. This tool is useful for businesses and researchers because it can quickly find information from many documents, making it easier to manage knowledge and make decisions. It also supports multiple languages and can be used privately, ensuring your data stays safe. https://github.com/Tencent/WeKnora