Посмотрел уже четыре серии нового научно-фантастического сериала Peripheral: в недалёком будущем героям попадается VR-гарнитура, которая перемещает их в супер реалистичный симулятор Лондона на сто лет вперёд, но всё, конечно же, оказывается не так просто.
Смотрю вполне с удовольствием. Не сказал бы, что хочу бросить или перемотать. Но вот подметил такую вещь: и здесь, и во многих других фантастических проектах последних лет авторы очень круто смоделировали мир (либо домоделировали уже существующий мир: например, в сериалах по Звёздным Войнам). Офигенная работа с деталями, дорогая картинка, интересные особенности вымышленной вселенной. А вот с сюжетами как-то не очень клеится. Если убрать интересный мир, за которым хочется наблюдать, то сам по себе сюжет что здесь, что в других проектах, очень средненький. Даже в киноадаптации Азимовского "Основания" в итоге выкинули реально классный книжный сюжет и придумали свой унылый, лишь бы повесточку показать. Пожалуй, за событиями и персонажами хочется следить только в каком-нибудь Андоре (на удивление неплохо вышел, лично для меня даже интереснее Мандалорца). Вот там и без ЗВ-атрибутики было бы захватывающе. Ну и, конечно, первый сезон Westworld вполне тащил (остальные не тащили: мир всё ещё цепляет, а сюжет уже нет). С Игрой Престолов вон тоже: пока был книжный первоисточник, было интересно, а когда стали писать свой Дом Дракона, то (судя по отзывам) картинка классная, но следить скучно.
Я не думаю, что это связано с каким-то кризисом идей или недостатком хороших писателей/сценаристов. Видимо, рынок и общественное мнение становятся своеобразной цензурой: то же "Основание" упростили и сделали более примитивным наверняка для расширения потенциальной аудитории. Expanse едва не закрылся из-за падения рейтингов, и был спасён практически лично Безосом, как одним из фанатов, поэтому смог до конца остаться достаточно умным. Но не знаю, увидим ли мы в наше время что-то уровня Battlestar Galactica или Firefly.
#fiction
#python#agents#graph#llms#rag
Graphiti helps AI systems handle constantly changing information by building real-time knowledge graphs that track relationships and historical data, allowing them to integrate user interactions, business data, and external sources seamlessly. Unlike traditional methods, it updates information instantly without needing full recomputations, enabling precise historical queries and efficient hybrid searches. This helps AI applications stay context-aware, automate tasks effectively, and manage complex, evolving data with minimal delay.
https://github.com/getzep/graphiti
#typescript#csv#diagrams#graph#json#nextjs#react#tool#visualization#yaml
JSON Crack is a free, open-source tool that instantly turns complex JSON, YAML, CSV, XML, or TOML data into clear, interactive graphs, making it easier to explore and understand your information. It lets you convert between formats, validate data, generate code (like TypeScript interfaces), run queries, and export visuals as images—all while keeping your data private since everything processes locally on your device[1][2][5].
https://github.com/AykutSarac/jsoncrack.com
#cplusplus#arduino#cansat#csv#embedded#graph#ground_station#iot#microcontroller#network#projects#qt#serial#serial_studio
Serial Studio is a free, easy-to-use tool that lets you visualize real-time data from devices like microcontrollers via serial ports, Bluetooth, or network connections. It works on Windows, macOS, and Linux, and offers customizable dashboards with various widgets to monitor sensor data, debug info, or telemetry. You can quickly plot data, export it as CSV for analysis, and even use advanced features like checksum validation and JavaScript data processing. It supports hobbyists, educators, and professionals by simplifying data monitoring and debugging, saving you time and effort in understanding your device’s output. Pro versions add commercial use and extra features[1][4][5].
https://github.com/Serial-Studio/Serial-Studio
#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm
RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in.
https://github.com/ruvnet/ruvector