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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #682 · 7.12

Осознал, что синтаксис и устройство языка программирования могут добавлять информационный слой к обычному разговорному языку, на основе которого сделан этот язык программирования. Например в C# можно вызвать list.Count, а можно list.Count(). Первое это свойство, оно хранится непосредственно в объекте списка и просто читается из памяти. Поэтому слово Count в данном случае — существительное. Второе — со скобками — это метод расширения для всех объектов, реализующих перечисление (IEnumerable), к которым относится и список. Вызов метода — это не чтение свойства, это указание компьютеру выполнить какую-то операцию или последовательность операций (и при этом иногда вернуть результат, иногда нет). Поэтому слово Count в данном случае — глагол. Хотя под капотом, если я правильно помню, когда метод Count() находит свойство Count или Length, он ничего не считает, а возвращает это свойство, но в общем случае всё равно его выполнение это последовательность каких-то операций. Да и в любом кастомном классе легко представить себе, допустим, свойство Fill, которое вернёт текущий цвет, и метод Fill(), который будет закрашивать новым цветом. В первом случае существительное, во втором глагол, хотя разница между ними только в скобках, которые имеют смысл только в контексте языка программирования. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #researchagent

当前筛选 #researchagent清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8450 · 04.09.2025 г., 13:20

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR) UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM. Почему это важно: 🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов. 🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа. 🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи. По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс. 🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr 🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch 🟢Lab: https://nv-dler.github.io @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#UDR#UniversalDeepResearch#AI#LLM#ResearchAgent#AIAgents#DeepResearch