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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #884 · 5.10

Роскосмос пару дней назад опубликовал отчёт о том, почему упала "Луна-25". Там конечно канцелярит, но можно примерно понять, что двигатель коррекции получил неверные данные от акселерометра: из-за возможного попадания в один массив данных команд с различными приоритетами их исполнения прибором Это очень похоже на программную ошибку, а это моя сфера, и я решил над ситуацией поразмыслить. Хейтеры сразу стали строчить комментарии в стиле "Ололо, наняли каких-то идиотов, которые простейшие тесты не провели". Тут обычно справедливо вспоминают аварию с европейской ракетой Ариан-5 в 1996 году. Там буквально из-за пары строчек кода в результате неправильного приведения числовых типов ракета за 7 млрд баксов развалилась на куски в воздухе. Бывает. Что касается Роскосмоса, при всей его сомнительной репутации, объяснение "Дураки не провели тесты" звучит лично для меня неправдоподобно. На мой личный взгляд возможны два варианта: 1. Если в описании ошибки слово "приоритет" обозначает какой-то признак внутри объекта команды, значит, на входе в приёмный модуль эти команды не были отфильтрованы. Выглядит как грубая ошибка, целый логический блок упущен. Вряд ли этот блок вообще не написан, скорее всего он не выполнился. Такое бывает, если в тестовой среде есть какое-то условие, которого нет в рабочей, и именно это условие отвечает за выполнение участка кода. Сталкивался с таким миллион раз. Самое дикое из последнего: код парсит эксель-таблицу с числами. Разработчик написал, запустил проверил, прогнал тесты, всё ок. Отправляем в прод — все числа будто бы рандомно меняются на другие. Запускаем снова — у всех разработчиков функционирует нормально, а в проде на сервере нет. Таблица одна и та же. Можете подумать, почему так. Ответ: у разработчиков стоит русская локаль и десятичный разделитесь это запятая, а на проде в докере точка. При парсинге на проде запятая уже интерпретируется как разделитель тысячных разрядов. 2. Куда вероятнее, что слово "приоритет" в описании ошибки обозначает время, а, значит, список команд просто не был отсортирован, и в обработчик уже после актуальных значений попали какие-нибудь начальные нулевые данные, сбившие логику. По косвенному описанию проблемы очень похоже именно на это. Значит, на тестах всегда порядок возникновения команд соответствовал порядку их прихода, а в реальности перестал соответствовать. Вообще, работать с железом очень сложно. Какую-нибудь схемку заглючило от холода, она задержала ответ от датчика на миллисекунду, и всё. Никто не знал, что такая проблема возможна, пока она не возникла. Мне рассказывали о таком случае: юзер логинится на сайт и иногда логин проходит, а иногда нет. Логин и пароль те же самые. Просто в случайные моменты времени ему возвращают токен авторизации, а в другие моменты времени ошибку 403. Никакой закономерности нет вообще. Нет зависимости от времени суток и даты. Сервер точно работает стабильно и не падает все 100% времени. Почему так может быть? Ответ: у сервиса авторизации два инстанса, перед которыми балансировщик нагрузки. В одном инстансе данные для авторизации есть, в другом нет. Балансировщик при примерно одинаковой нагрузке включает просто случайный выбор между ними. В общем, программисты иногда допускают такие косяки, что какая-то мелочь может привести к серьёзной аварии. Это я вам говорю как программист, который пишет для атомных станций :) #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03.11.2025 г., 12:00

#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately. https://github.com/VectifyAI/PageIndex

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding