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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #835 · 10.06

Вы наверняка уже видели ролики и статьи про Apple Vision Pro: сейчас о них судачит весь интернет. Супер дорогие очки дополненной реальности, которые Эпл начнет продавать в следующем году. Надеваешь очки, и у тебя посреди комнаты начинают летать экраны, на которых можно кино смотреть, интернет читать, с людьми переговариваться и так далее. При всей моей нелюбви к Эплу глупо отрицать, что они задают тренды на рынке. Эплу удалось создать из своих покупателей такую преданную религиозную общину, что многие другие компании пытаются копировать те же решения, чтобы получить хотя бы примерно такие же цифры продаж. Понятно, что слепое копирование выглядит не слишком умным, но в каком-то ограниченном пространстве это работает. Иногда тренды, которые задает Эпл, очень удачные и переворачивают индустрию. Так было с первыми iPhone, и, в частности, двумя ключевыми вещами: емкостным экраном и магазином приложений. Именно эти две фундаментальные вещи образовали текущий рынок по-настоящему классных смартфонов. Иногда тренды тупые, и копируют их совершенно бездумно. Так было с монобровью. Она подарила нам одно-два поколения бестолковых уродских аппаратов от всех топовых компаний, пока они, наконец, не отказались от этой идеи (по крайней мере на флагманах) в пользу камеры-точки или даже подэкранной. Так вот, независимо от того, насколько реально люди будут покупать AR-очки за $3500, я почти уверен, что это новый тренд, и в ближайшие пару лет бы будем то и дело видеть очередное устройство на эту тему. Ждем от Xiaomi. #gadgets

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