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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #740 · 25.01

Питер Уоттс, «Ложная слепота». Прочитал эту книгу по рекомендации, и оказалось в точку — очень самобытная наполненная интересными идеями твёрдая научная фантастика. Из тех, которые надолго запоминаешь, и идеи из которых хочется вспоминать и обсуждать в каких-нибудь разговорах потом. Будущее, человечество в состоянии технологической сингулярности. Уже есть репликаторы, создающие абсолютно любой предмет, уже есть бессмертие в виде загрузки сознания в сеть. Различные импланты и кибер-дополнения стали обыденностью. Семей давно не существует, а в отношения люди вступают, как правило, через виар (при этом лично тоже видятся, но в основном для совместной работы, если это необходимо). Некоторые люди сильно сплетены с искусственным интеллектом и решают различные глобальные проблемы, при этом общаться с ними остальные не могут — не понимают, слишком большой разрыв в мышлении. Для такого общения существуют «синтеты» — люди с наполовину кибернетическим мозгом, способные понимать людей-компьютеров и рассказывать простым «исходникам», как их называют, что имелось ввиду. Конкретно главный герой тоже синтет, он лишён эмпатии, а поведение, похожее на человеческое, в основном эмулирует. Ещё в этом мире есть вампиры, и это прикольный ход для твёрдой научной фантастики: по сюжету это мутация людей, параллельная ветка развития. Вампиры умнее, быстрее и сильнее человека. Но, вот незадача, в их зрительной коре есть дефект, вызывающий эпилептический припадок каждый раз, когда вампир видит большое количество прямых углов. В живой природе прямых углов нет, поэтому эволюция не помешала этому багу развиться. Можете догадаться, каким именно образом люди в итоге их победили в прошлом :) Вампиры вымерли, а потом были людьми воскрешены из раскопок и поставлены под контроль именно с помощью этого дефекта. В общем, в какой-то момент над землёй появляется куча инопланетных зондов, которые одновременно сгорают и отдают сигнал куда-то вовне. Туда снаряжают экспедицию, которая должна совершить первый контакт и разобраться, что происходит. А дальше крутая смесь детектива, ужасов и философского трактата. Отдельно порадовали моменты, в которых сначала происходит какая-то жуткая непонятная крипота, а потом у всего находится логичное и научное объяснение. Ещё много сильнейших высказываний о мышлении и природе сознания, заставляющих надолго задуматься. В каком-то смысле мне больше понравилась представленная здесь модель непознаваемого инопланетного разума, чем в «Солярисе». Следует отметить своеобразный язык: кажется что автор немного злоупотребляет научным стилем и терминами, в реальности люди (даже учёные) разговаривали бы проще, на мой взгляд, и автор в некотором смысле заигрывает с аудиторией, для которой важна эта внешняя стилистика. Тем не менее, каких-то известных мне научных противоречий я не нашёл. Всё по делу, и автор явно хорошо готовился. Если любите твёрдую НФ и, прочитав первые 20-30 страниц, привыкните к стилю, то очень рекомендую. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

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