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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #965 · 15.03

Аркадий и Борис Стругацкие, «Жук в муравейнике». Вторая книга про Максима Камерера, сюжет которой напрямую с первой частью не связан, но связан косвенно, о чём я подробнее расскажу в посте о третьей книге. Сюжет «Жука» сравнительно простой: земляне находят инопланетную капсулу с человеческими эмбрионами, решают этих людей вырастить, но постоянно ждут, что в них заложена какая-то программа. И один из этих людей в какой-то момент начинает действовать странно. Спойлерну, что ответ на вопрос, запустилась ли программа, явно так и не был дан, хотя персонально я думаю, что запустилась. Корневая идея повести напрямую высказывается одним из персонажей: даже очень рациональные люди, если их задача состоит в защите от угроз, должны предполагать всякое нерациональное и даже мистическое, а также действовать активнее, чем может того требует ситуация. «И если в нашем доме вдруг завоняло серой, мы просто не имеем права пускаться в рассуждения о молекулярных флюктуациях — мы обязаны предположить, что где–то рядом объявился черт с рогами, и принять соответствующие меры, вплоть до организации производства святой воды в промышленных масштабах. И слава богу, если окажется, что это была всего лишь флюктуация, и над нами будет хохотать весь Всемирный совет и все школяры в придачу…» Если точнее, то книга ставит вопрос: как найти баланс между разумной предосторожностью и панической истерией? Какой процент уверенности в наличии угрозы должен быть, чтобы мы начали действовать превентивно? Я встречал мнение, что, дескать, никакой: никогда нельзя действовать превентивно, никогда нельзя нападать первому, и нападающий виноват всегда. Эта простая и даже в каком-то смысле детская модель, разумеется, не выдерживает не только проверку реальностью, но и проверку вполне существующей практикой действий полиции и спецслужб во всех без исключения странах, даже максимально гуманистических (или представляющих себя таковыми). Ещё, раз уж мы говорим о фантастике, на эту же тему можно вспомнить фильм «Особое мнение», хотя в нём идею развили гораздо слабее, чем это можно было бы сделать, на мой взгляд. В остальном классическая для Стругацких недосказанность проявилась и здесь. С одной стороны, это плохо, потому что многие авторы предлагают ответы на собственные же вопросы. Фантасты, как правило, образованные интеллектуалы, и мне вот вполне интересно почитать, как бы они предлагали решать те или иные проблемы социума. С другой стороны, у Стругацких получается прям реалистично — ты будто бы новости прочитал или какой-то отчёт о реальных событиях, где нет мнения, просто изложены факты, а дальше думай сам. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #langgraph

当前筛选 #langgraph清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2701 · 28.04.2025 г., 15:03

#LangChain#LangGraph#LLM#AI#вакансии Друзья, всем привет! Ищем Автора для разработки текстового асинхронного курса по фреймворкам LangChain и LangGraph для действующих специалистов DS уровня Jun+. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сферах ИИ, дата-инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Data Scientist уровней middle и senior для создания текстового курса. Ожидания от кандидата: • Опыт работы с LLM в коммерческих проектах от 1 года; • Опыт работы в Data Science от 1,5 лет; • Высшее профильное образование; • Глубокое знание Python и интересуешься языковыми моделями и машинным обучением; • Желание делиться знаниями. Что нужно делать: • Разрабатывать уроки для курса по фреймворкам LangChain и LangGraph; • Писать текстовые материалы; • Работать в команде с тех-лидом, редактором и дизайнером. Что мы предлагаем: • Вознаграждение за один урок (3-5 страниц текста в Google Документах): 7к - 12к; • Гибкий график; • Сумма вознаграждения возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования; • Классную команду единомышленников. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @KaterinkaGl _____ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15к: при прохождении тестового 5к, еще 10к. после 2 месяцев хорошей работы. Если у тебя классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15565 · 16.03.2026 г., 11:30

#python#ai#deepagents#langchain#langgraph Deep Agents is a ready-to-use AI agent framework that comes with built-in planning, file management, and task delegation tools. It breaks down complex tasks into manageable steps, maintains context across conversations, and can spawn specialized sub-agents to handle focused work independently. You benefit from getting a working agent immediately without building from scratch, while retaining full customization options for your specific needs. The framework handles context management automatically, making it ideal for multi-step projects that traditional agents struggle with. https://github.com/langchain-ai/deepagents

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15419 · 17.01.2026 г., 09:30

#python#agent#ai#aippt#editable_pptx#langgraph#paper2slides#ppt_generator Paper2Any turns paper PDFs, images, or text into editable diagrams, technical roadmaps, experiment plots, PPT slides, and more with one click. Key tools include Paper2Figure for scientific visuals, Paper2PPT for custom decks with table extraction, PDF2PPT for layout-perfect conversions, and AI beautification. Install via GitHub on Python 3.11+, Linux preferred; try online demo or scripts. You save hours recreating figures or slides for research, talks, or reports, getting pro-quality, customizable outputs fast. https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14662 · 02.05.2025 г., 12:00

#typescript#aceternity_ui#agent#agents#ai#chrome_extension#extension#fastapi#glean#langchain#langgraph#nextjs#nextjs15#notebooklm#notion#ollama#perplexity#python#rag#slack#typescript SurfSense is a highly customizable AI research tool that helps you organize and search your personal knowledge base. It connects to many external sources like search engines, Slack, Notion, YouTube, and GitHub. You can upload various file types and interact with your saved content using natural language. SurfSense provides cited answers and supports local AI models, making it a powerful tool for research. It's also self-hostable and open-source, allowing you to control your data and customize it as needed. This helps you manage information more efficiently and privately. https://github.com/MODSetter/SurfSense