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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #657 · 19.11

Лет десять назад мне очень нравилось всё, что делает и пишет Тёма Лебедев. Я с удовольствием читал "Ководство" и "Бизнес-линч". Мне импонировали его подходы к дизайну и к организации работы своей студии. Ещё я считал его человеком очень прямолинейным, который называет вещи своими именами и не боится высказываться не по шаблону. Когда я первый раз зашёл на сайт Студии Лебедева, увидел там слоган "Долго. Дорого. Ох**нно.", подумал ещё: "Ого, чувак прямо на своём официальном бизнес-сайте пишет не приторным рекламным языком, а что-то такое дерзкое." Потом на время перестал за ним следить, переключившись на другие источники. И вот в этих новых источниках в какой-то момент появился дискурс "Тёма Лебедев сошёл с ума и несёт какую-то ересь". Источники были в основном либерально-прозападные, я очень сильно им доверял и всецело без каких-либо сомнений принимал ту картину мира, которую они преподносят. Поэтому, не став вообще ничего смотреть и читать, что говорит Лебедев, я тоже совершенно чётко и однозначно принял для себя тезис "Лебедев сошёл с ума и несёт чушь". Если бы вы меня год назад спросили про Лебедева, я бы вам сказал: "Но ведь совершенно очевидно же, что Лебедев свихнулся и несёт херню". Это было частью объективной реальности вокруг меня, наряду с утверждениями "вода мокрая" и "солнце жёлтое". Как это совмещалось с тем, что прежде мне нравилось то, что делает и говорит Тёма? Никак. Кац, которого я активно смотрел, даже в одном из своих видео подробно пытался ответить на вопрос "Почему в целом неглупый Лебедев несёт чушь и высказывает какие-то нелиберальные и незападные идеи?". И ответом Каца было что-то в духе: "Это необъяснимо, скорее всего он один раз пошутил и сказал что-то пророссийское, шутка затянулась, теперь уже продолжает так говорить, чтобы сохранить лицо". Так себе объяснение, но я и его принял. За этот год на фоне известных событий мои взгляды претерпели много изменений. Я рефлексировал в себе этот вопрос, и когда-нибудь может напишу вам более подробно. Но Каца смотреть перестал почти сразу где-то в марте. Как минимум, либеральная идеология оказалась для меня несовместима с решением остаться в России, а я уезжать совсем не хочу. Тогда я для интереса посмотрел несколько роликов Лебедева и с удивлением обнаружил, что, во-первых, я согласен с 90% того, что он говорит. Ну вот прям дословно по некоторым пунктам (типа взгляды на взаимоотношения Европы с мигрантами или взгляды на ЛГБТ). И вообще у него удивительно близкая к моей система ценностей и представление о том, как люди должны себя вести. Во-вторых, он всё так же выглядит для меня просто чуваком, который прямым текстом называет вещи своими именами и открыто высказывает своё мнение по тем или иным вопросам, независимо от того, попадает ли это мнение в какую-либо идеологию или нет. Ну то есть я лет пять на полном серьёзе считал чела городским юродивым и был абсолютно уверен, что он задвигает безумную хрень, а чел всё это время говорил нормальные и правильные вещи (с моей точки зрения). Вместо того, чтобы самому сходить посмотреть на канал Тёмы, я посмотрел реакцию Каца на канал Тёмы и удовлетворился этим. Не будьте мной в этом вопросе. Независимо от вашей позиции на идеологическом компасе и от вашего отношения к упомянутым персонажам: формируйте своё мнение самостоятельно. P.S. Политические споры под этой записью запрещены, сразу бан. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG