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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #705 · 18.12

Марта Уэллс: "Отказ всех систем", "Искусственное состояние" и другие книги серии, я закончил на "Сетевой эффект" (больше на русском нет). Очень странные впечатления: серия получила кучу престижных наград, и о ней много положительных отзывов, но персонально про себя я бы сказал, что мне скорее не понравилось, и рекомендовать бы не стал. Хотя и бросить желания не было. Далёкое будущее, корпоративная антиутопия (мегакорпорации стали де-факто государствами), аугментация, человечество давно расселилось по другим мирам. Главный герой — искусственно созданный киборг, предоставляемый в аренду страховой компанией для защиты людей, например, в условиях работы на незаселённых планетах с потенциально враждебной фауной. Повествование ведётся от его лица. Изначально в этих киборгов встраивают специальный управляющий модуль, который причиняет боль органической части при неповиновении и других нарушениях (то есть фактически он раб). Но именно главный герой этот модуль взламывает, получает свободу воли, и не нападает на людей, как можно было бы подумать, а пытается интегрироваться в человеческое общество. Завязка довольно банальная. К тому же, каких-то уникальных идей или необычных поворотов в сюжете особо нет. Повествование строится вокруг эмоций, исследования взаимоотношений (как людей между собой, так и людей с машинами и машин между собой). Поскольку события передаются от первого лица, мы "слышим" мысли героя, и они, на мой субъективный взгляд, переполнены эмоциями, зачастую противоречащими последующим действиям и решениям. У меня даже есть полушутливая гипотеза, что автор-женщина просто перенесла на бумагу образ мышления женщин. По сюжету обычно происходит какая-то беда, из которой главный герой всех спасает, но попутно кто-то ещё и спасает его. Впрочем, не сказать, что это как-то скучно или избито — сами истории вполне захватывающие, следить за развитием интересно. И всё-таки, это какая-то нестандартная фантастика. Основные события как бы понижены в значимости: герой не сталкивается с по-настоящему серьёзными внешними трудностями, он легко взламывает абсолютно все внешние системы, выдерживает десятки попаданий из ракетницы, а между миссиями может полностью восстанавливаться в супер продвинутом роботизированном космическом корабле, с которым дружит. Автор явно хотела рассказать об эмоциональном становлении, поиске себя, доверии и контакте с другими, но почему-то выбрала для этого сеттинг войны киборгов в космосе. Имеет право, и, возможно, у неё даже получилось хорошо, просто эта книга совсем не для меня, и конкретно мои ожидания скорее не оправдались. #fiction

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