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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #925 · 10.12

Я вам уже писал про цикл Азимова "Основание". Не так давно на русском языке вышли аудиокниги остальных романов серии: два приквела, начинающиеся с "Прелюдии к Основанию", и два сиквела — "Кризис Основания" и далее. Я все купил и прослушал. Сначала давайте про последние. Азимов писал сиквелы под давлением фанатов спустя почти 40 лет после завершения основной серии, и это, к сожалению, очень заметно. Дело даже не в том, что в сюжете появляется слишком много странных допущений, начиная от местной формы магии и заканчивая совершенно буквальным Богом из Машины. Главная беда в том, что вообще весь основной замысел и идея первоначальной трилогии ломается и переворачивается с ног на голову в худшем смысле этого слова. То, что было подано, как важное и сюжетообразующее — перестаёт таким быть. Персонажи, которые на протяжении многих книг являлись ключевыми, отодвигаются на десятый план — их роль в происходящем фактически обесценивается. Что удивительно, ещё через два года после сиквелов Исаак Юдович написал приквелы, которые, внезапно, возвращают всё на свои места: персонажи обратно становятся важными, первоначальная сюжетная линия ценной и значимой. Лично меня это сбило с толку. Если никогда не читать сиквелы, то приквелы + основная трилогия формируют хорошую устойчивую научно-фантастическую вселенную без особых передёргиваний. Моя теория такая: фанаты задолбали Азимова, и он написал "Кризис..." и следующий роман, в которых просто низвёл до нуля любимых всеми персонажей и сюжет. Но через какое-то время опомнился, и такой "Блин, как я мог поступить подобным образом с одним из главных трудов своей жизни?", поэтому выпустил нормальные каноничные "Прелюдия..." и "Путь...". Но даже с учётом значительных косяков я дослушал с удовольствием. Всё такие же хорошие дипломатичные диалоги, всё такие же интересно описанные миры и планеты. Книги создавались почти сразу после холодной войны, порадовала планета, которая явно отсылается к СССР в представлении типичного американца того времени: снежная, с полувоенным строем и ханжеской социальной дисциплиной, ограничением на базовые блага и так далее. Не то что святая капиталистическая демократия в США. При этом у автора человечество будущего всё равно пришло к имперской форме правления. #fiction

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