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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #723 · 28.12

GamesIndustry подвели итоги рынка видеоигр за 2022 год. Любопытно и то, что рынок в целом упал на 4.3% относительно прошлого года, и некоторые детали. Например, внезапно выросли PC-игры на фоне падения консолей и мобилок. И уход консолей из России не мог так сильно повлиять, как ни крути. Это какая-то более общая тенденция. С чем такое может быть связано? Людям надоели однообразные ААА-тайтлы, и они стали больше играть в инди? Предсмертная агония крипты наводнила рынок дешёвыми видеокартами? Интересно, что будет ещё через год, неужели нас ждёт реинкарнация ПК-гейминга? Я последние годы был лютым сторонником консолей, но ситуацию с ними для русских вы и сами знаете, так что вот я обзавёлся 4090 и собираюсь с консолей потихоньку уходить. Прикольно, если и остальной мир (по другим причинам) тоже начнёт возвращаться на ПК. Ещё кстати зацените разрыв между продажами игр на дисках и в цифре. Диски для ПК вообще нет никакого смысла выпускать, только впустую материалы тратить. У меня в последних трёх или четырёх компьютерах не было привода даже. С консолями сложнее, конечно: там игры дорогие, и многие обмениваются дисками. Ну и нельзя не посетовать очередной раз на 50% мирового дохода с мобилок. Это как если бы продажи алкоголя превышали продажи всей остальной еды вместе взятой. Впрочем, просадка мобильного рынка почти самая большая, возможно, у этого человечества ещё есть шанс. Источник. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid