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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #762 · 17.02

Я просто не могу понять, на мой взгляд ВК систематически продолжает принимать максимально плохие продуктовые решения. С моей точки зрения это выглядит, будто бы какая-то компания выпускает ложку с дырой посередине, и дыру всё увеличивают. В мою картину мира просто не укладывается: какая аудитория и при каких условиях может использовать ложку с дырой посередине. ВК выпустили обновление ленты рекомендаций "Для вас", и это и по интерфейсу и по контенту просто максимально плохо. Причем, если почитать комментарии под этой новостью вообще где угодно, то люди точно так же, как я, массово офигевают. Я знаю, что мои вкусы не универсальны, и что я не владею всей информацией. Меня бесит Инстаграм, но я понимаю причины его популярности. Меня бесит ТикТок, и вообще истерия современного интернета по поводу коротких вертикальных видео — их пихают абсолютно везде, даже там, где они не пришей кобыле хвост — но и такое явление не выходит совсем уж за пределы моего представления об устройстве мира. Даже люди, которые всерьёз используют Фейсбук, находятся где-то на границе понимания для меня. Но какой продуктовый менеджер и для какой именно аудитории может выкатить стену неструктурированного визуального мусора, нарушающую даже самые банальные UI/UX-принципы, и усиливающую недостатки и без того отвратительно работающей системы рекомендаций? Обрезанные мемы, фотографии случайных предметов без важного контекста, максимально тупые клипы для имбецилов (да, слева вверху мужик с женскими трусами на голове), ещё и с автовоспроизведением. И это всё двухмерной простынёй в интерфейсе, который во всех остальных местах используют для быстрого визуального поиска чего-то заранее известного, чтобы специально ни на чём не фокусировать взгляд и не задерживать внимание. Я не понимаю, как и зачем это делается. Почему никто из сотрудников ВК не рассказывает своим внутри о том, что этот экран вызывает только желание немедленно его закрыть и больше никогда не видеть? Почему никто из сотрудников ВК не читает комментарии людей под новостями о нововведениях? Я знаю, что хейтить ВК это уже пошлятина. Но найдите мне одного человека, которому правда нравится, и пусть он мне объяснит свой взгляд на вещи. Потому что я не могу отойти от шока: какая-то важная часть понимания мира ускользает от меня. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #llamacpp

当前筛选 #llamacpp清除筛选

👥 KoboldCpp | 本地大模型一站式工具 刚开始在本地跑大模型,往往要折腾环境依赖、库文件兼容,体验极其繁琐。后来虽然有了 Ollama、llama.cpp 这类工具简化部署,但功能单一。KoboldCpp 在此基础上走得更远:既继承了 llama.cpp 的高效推理,又保持了 Ollama 式的简单易用,只需下载一个可执行文件,就能直接运行 它不仅支持 CPU/GPU 双模式,还额外集成了 图像生成、语音识别、文字转语音 等多模态 AI 功能,并且兼容 OpenAI、Ollama 等主流 API,能无缝接入现有服务。跨平台支持 Windows、macOS、Linux,真正做到了开箱即用,对想要体验多功能本地大模型的用户来说非常友好 😎小编有话说:装环境那套折磨人,这玩意儿就是“懒人直装版” 👩‍💻KoboldCpp 标签:#KoboldCpp#大模型#本地部署#llamacpp#Ollama#AI 🗓@xiuerSearch 搜索历史资源 ✈️频道 | 💬群聊 | 📱中文包

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64634 · 09.04.2026 г., 12:14

🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments. Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic. The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads. #AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14907 · 03.07.2025 г., 13:30

#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5]. https://github.com/llmware-ai/llmware