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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #828 · 1.06

Заблочили Medium. Я им не пользовался, но, кажется, это единственный нетематический текстовый портал в интернете. Задумался о том, почему в англоязычном мире Medium есть, а в рунете никакой аналог не взлетел. Какой-нибудь Teletype был заброшен разработчиками практически сразу после релиза. Дзен — ну вы сами знаете, мусорка. В Телеграме нет дискавери и средств оформления, и более менее заводятся, опять же, строго тематические каналы. Авторские тексты, например, в ВК убиты видосиками и продуктовыми решениями. Кстати, такой же эффект есть на Пикабу: администрация добавила возможность постить короткие вертикальные видео, и теперь вся лента в них. Я был в шоке, когда увидел. Вертикальные видео не просто разбавили тексты, а вытеснили их за считанные дни на площадке, которая всегда была про тексты и картинки. Но почему на русском языке нет живых аналогов Медиума? Вроде считается, что русский народ читающий, но вот что-то не сходится. Вот мои гипотезы: 1. Русские люди читают книги, и поэтому у них в жизни нет недостатка чтения, а от интернета они хотят чего-то развлекательного. 2. Все люди в мире в среднем не читают тексты, но небольшая горстка всё-таки читает. Поскольку Medium был англоязычный, он собирал не только англоязычных читателей, но и вообще читателей со всех стран, и в сумме получилось достаточно, чтобы он жил. 3. Бизнесам не выгодно делать текстовые площадки, потому что тем, кто читает тексты, сложнее что-то впаривать. Medium существует на инвестиции, государственные деньги, на энтузиазме и так далее. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #vllm

当前筛选 #vllm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 #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