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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #726 · 30.12

При этом якобы пять тысяч подписчиков в VK это шум — подавляющего большинства этих людей нет, никакой активности они не проявляют никогда, и, думаю, даже не заходят читать ленту, а "подписаны" на меня в результате какого-то случайного клика. Поэтому вполне возможно, что именно небольшая живая часть подписчиков действительно выросла. Не так заметно, как в Телеграме, но прибавившаяся сотня человек по моим оценкам содержит куда бОльший процент настоящих людей, чем эти изначальные 5700. Ещё в Телеграме хорошо заметно непрерывное линейное падение с периодическими ступеньками роста (случайные репосты моих записей). Это падение вызвано серьёзным UX-просчётом, о котором я неоднократно писал: Телеграм наказывает автора за посты. Ну и, стоит отметить, что в VK всё ещё удобнее сам по себе механизм публикации. Единственное преимущество Телеграма это форматирование. У VK при этом нет тупых лимитов на длину текста и есть возможность прикреплять к посту фотографии без костылей. Я пишу этот текст именно в VK, чтобы потом скопировать в Телеграм, а не наоборот. По активности людей на удивление примерно одинаково. В умирающем VK нашёлся островок активных взрослых, которые меня читают. В среднем десятки лайков и комментариев к каждому посту, и там, и там. Кстати, этот показатель особо не изменился, и рост подписчиков на него не повлиял. Видимо, в обсуждениях участвуют в основном люди, которые уже давно меня знают. Так что, сделать однозначный выбор я не могу. VK удобнее. Но в TG взрослые. Однако, в TG абсолютно нет органического роста, если вы не пишете на одну и ту же тему или не словили хайп, набрав нужную критическую массу в удачный момент, то ваш единственный путь это неофициальный рынок платных репостов переводом на карту — говно полное, не хочу с этим связываться. Но в VK каждая новая инициатива это снова какая-то фигня либо для детей либо для отчётов и заголовков. Но в TG разработчики открыто клали хер на авторов с большой горы: годами не делают даже банальное прикрепление фото или, скажем, удобную форму ввода длинных текстов. Канал это всё ещё чат-монолог со всеми вытекающими. Но в VK неприятная атмосфера с вытеснением чего-то конструктивного в пользу одноразового контента для определённой прослойки пользователей. Видимо, пора переходить на короткие вертикальные видео. #web

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