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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #69 · 10.08

На днях была интересная вещь: некий автор написал на VC текст с анализом статистики активности пользователей ВКонтакте за последние несколько лет. В нём он неправильным способом пришёл к правильному выводу: активность людей снижается. Способ неправильный, потому что сразу было видно, что сравниваются между собой разные показатели в разные моменты времени (а нужно сравнивать один и тот же показатель в разные моменты времени). Тем не менее, статья вызвала широчайший резонанс (62 тысячи просмотров, более 500 комментариев, по мерках VC это очень много). ВКонтакте сначала ответили в комментариях чем-то в духе: "Нас уже 10 лет хоронят, а мы ещё живы". А затем опубликовали материал от имени аж CEO, где привели вроде бы много цифр и графиков, но все они в основном сводились к единственному показателю из разных источников: суммарная месячная аудитория. И из графика под этим постом видно, что рост MAU, которым ВК так хвастается, замедлился как раз тогда, когда все люди пришли в интернет из-за пандемии -- второй квартал 2020. В комментариях, ожидаемо, многие пишут, что их личные наблюдения не соответствуют рассказанному в статье. Но дьявол тут именно в этом показателе: он ничего не показывает. А люди наблюдают падение активности, а не падение чисел для отчётов. На какие показатели действительно хотелось бы посмотреть: - средний возраст активной аудитории, - конверсия просмотров в лайки и комментарии, - средняя длина текста в публикации, - доля публикаций без внешних ссылок, - отношение активных подписчиков на личных страницах и в сообществах к общему количеству подписчиков - процент удалённых аккаунтов Именно в динамике посмотреть, как эти данные менялись от месяца к месяцу. И тогда уже сделать выводы. Потому что фраза "ВК умирает" не означает, что содержимое по адресу vk com перестаёт существовать. Если администрация превратит эту соцсеть в догоняющий клон тиктока, то аудитория будет. Просто не будет от ВК ничего, кроме названия. Ну и самое крутое: один из комментаторов обратил внимание на значимое явление. Генеральный директор ВК пришла писать длинную статью про ВК на другой ресурс. Потому что у самого ВК уже нет возможности показать длинный текст на большую аудиторию. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #vllm

当前筛选 #vllm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 #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