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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #840 · 30.06

Целых две недели ничего не писал, потому что была большая загрузка по работе. Только недавно вернулся с AtomSkills этого года. Про чемпионат для профессионалов AtomSkills я вам уже рассказывал год назад. Тогда мы выиграли золото, поэтому поехать участником я не мог по правилам, так что поехал членом жюри. Было классно посмотреть изнанку. В нашу задачу входила разработка задания, определение критериев проверки, составление сценария проверки и, собственно, сама проверка с выставлением баллов. Напомню, что на обычном хакатоне можно сделать неработоспособный продукт на моках и выиграть одной презентацией с хорошими скринами. А вот на AtomSkills есть строгие критерии проверки: работу каждой команды деплоят с нуля на чистую машину и вручную прогоняют по сценариям, давая баллы за то, что программа позволяет реализовать нужные бизнес-процессы. Разработка способа справедливо и быстро оценить довольно разные работы — не самое простое дело. Да еще и в этом году были рекордные 12 команд. Сразу стали видны ошибки, которые мы, например, допустили при формировании задания; сразу понадобилась способность быстро договориться и выработать какой-то общий подход к спорным моментам. В общем, как и в любом деле, тут нужен опыт. Но было интересно, чемпионат раскрылся для меня с несколько новой стороны. Ещё не мог не обратить внимание на то, как быстро команда жюри нашла контакт друг с другом, и как согласовано работала. Да и вообще, от общения с ребятами получил много удовольствия: и на уровне деловых взаимоотношений, и на уровне шуток и приколов, и на уровне гиковых бесед — было прям очень круто. Подумал о том, что это связано с совпадением людей сразу в нескольких аспектах. Во-первых, все айтишники, и это уже какая-то первичная выборка, показывающая общие интересы. Во-вторых, все работают в похожем режиме: на постоянке в корпорации, имея сотрудников в подчинении и так далее. Потому что, например, айтишник без работы по графику уже не во всём поймёт айтишника работающего, я был в обеих ролях и знаю, о чём говорю. В-третьих, что тоже немаловажно, в жюри никого не заставляют ехать, туда попадают люди, которым интересен чемпионат, интересна организация какой-то движухи, интересно помогать коллегам в развитии и совершенствовании. Тоже нужно обладать определёнными жизненными целями и ориентирами. Посмотрим, удастся ли поехать через год, и в какой роли. #dev

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