Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #841 · 2.07

Люди в интернете массово хоронят Твиттер. Там Илон Маск сначала закрыл твиты от незарегистрированных юзеров, а теперь вообще ввел лимиты на чтение: 600 записей в день для обычных аккаунтов и 6000 записей в день для платных. Кажется, вообще нигде нет лимитов на чтение, потому что это ограничение для собственного же способа заработка на рекламе. Соцсети наоборот стараются, чтобы люди подсаживались на них и всё больше крутили ленту, свайпали сторисы, листали клипы. Если любое событие прервет мою прокрутку ленты, то я с высокой вероятностью перестану крутить и пойду заниматься чем-то более полезным. И всё-таки, практика показывает, что значительная часть активной аудитории готова соглашаться на любые неудобства и терпеть любые унижения. Уровень привыкания к конкретным средам и интерфейсам у людей очень высокий, плюс инертность социального графа в целом. Этим, в частности, объясняется, что у Фейсбука есть пользователи, несмотря на худший в мире UI/UX, и у Инстаграма в России есть пользователи даже после всех блокировок, и много всего удивительного. Люди всерьез держат ВПН постоянным или даже включают каждый раз ради Инсты. Да чего Инста: даже какой-нибудь забитый визуальным говном неадаптированный под телефоны форум типа "ФишкиНет" с дизайном из начала двухтысячных — тоже имеет устойчивую аудиторию. Так что, я бы Твиттер не хоронил. Уверен, Илон Маск может делать с любителями Твиттера всё, что захочет, всё равно найдётся немало тех, кто будет продолжать туда писать и читать, вести там свою онлайн-жизнь, строить карьеру блогера и так далее. По этому же принципу Дуров может добавить в Телегу какую-нибудь не относящуюся к мессенджерам попсовую херню для детишек, и мы всё равно проглотим и никуда не уйдём. Oh, wait... #web

Hashtags

#web

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

Намери подобни Прегледай

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai