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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #977 · 30.04

В технологической стартап-среде появился новый тренд: ИИ-гаджеты. Больше всего внимания на текущий момент привлекли два проекта. Humane AI Pin (справа) — коробочка размером с футляр для TWS наушников, вешается на одежду, имеет на борту камеру, микрофон и мини-проектор (высвечивающий простенькое монохромное меню на ладонь). Подразумевается, что ты можешь нажать кнопку и дальше либо задать устройству любой вопрос, в том числе требующий изображения с камеры (например "Что за модель автомобиля передо мной?"), либо попросить устройство сделать что-то, что просят у человека-ассистента: отправить почту, поставить напоминание и так далее. Понятно, что запросы через интернет уходят куда-то в GPT-подобную модель. Rabbit R1 (слева) — коробочка размером с пачку Беломора, имеющая дисплей, кнопку, камеру с микрофоном и скролл-колесо. Разработчики заявляют, что придумали нечто под названием Large Action Model (LAM) — специальную нейросетку, которой можно скормить интерфейс любого приложения, и она за тебя сможет в этом приложении выполнить любой набор действий, как если бы ты попросил об этом человека. Ну и функциональность ответов на вопросы тоже присутствует, конечно. Опять же, через симку с выходом в сеть. Так вот, примечательно то, что эти устройства, судя по всему, такой же маркетинговый фейк, как и почти всё, что связано с ИИ за последний год-два. Во-первых, они вышли чудовищно сырыми: оба уже продаются и оба содержат 5% от ожидаемых функций, да и те выполняют крайне плохо. Во-вторых, что важнее, они то себя позиционируют совсем не как краудсорсинговые проекты под возможное будущее развитие. Humane, например, привлёк и потратил почти $300 млн на обещаниях инвесторам, но продукт до сих пор неюзабелен, и ему нужно ещё больше денег и больше времени. R1 так вообще, по косвенным признакам, либо не содержит никакой LAM, либо она у разработчиков не завелась, поэтому они просто написали руками скрипты автоматизации действий для четырёх приложений, работающие очень топорно. Причём, и там и там идея то на самом деле нормальная: полноценный ИИ-ассистент, который может многое, для чего раньше использовали ассистента-человека. И у больших языковых моделей типа GPT вполне достаточно степени понимания речи, чтобы обладать потенциалом для реализации этой функции. Но правила капиталистического рынка диктуют необходимость начать рекламу и продажи раньше, чем гипотеза подтвердится. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

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

#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