TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #middleware
@djangoproject · Post #518 · 10.12.2017 г., 10:01
The library allows us to store user-specific data into a #session object. The session object has a dict-like interface (operations like session[key] = value, value = session[key] etc. are present). Before processing the session in a web-handler, you have to register the session #middleware in #aiohttp.web.Application. https://github.com/aio-libs/aiohttp-session
Hashtags
@githubtrending · Post #15043 · 09.08.2025 г., 12:30
#go#2fa#authentication#caddy#golang#middleware#nginx#selfhosted#sso#totp#traefik_middleware#typescipt Tinyauth is a simple tool that adds a login screen or OAuth login (Google, Github, etc.) to your Docker apps, making them secure easily. It works with popular reverse proxies like Traefik, Nginx, and Caddy. You can quickly set it up using their documentation and demo, and it supports basic authentication and API access. This helps protect your apps from unauthorized access without complex setup. It’s open source, actively developed, and has a helpful community on Discord for support. Using Tinyauth improves your app security with minimal effort and flexible login options. https://github.com/steveiliop56/tinyauth
@githubtrending · Post #15204 · 08.10.2025 г., 11:30
#java#cloud#coap#dashboard#iot#iot_analytics#iot_platform#iot_solutions#java#kafka#lwm2m#microservices#middleware#mqtt#netty#platform#snmp#thingsboard#visualization#websockets#widgets ThingsBoard is an open-source IoT platform that helps manage and analyze data from connected devices. It allows users to collect data, create real-time dashboards, and automate tasks using a powerful rule engine. This platform supports various protocols like MQTT and HTTP, making it easy to connect devices. Users can also define relationships between devices and assets, and trigger alarms based on specific conditions. The benefit is that it simplifies IoT project development, making it scalable and efficient for applications like smart farming, smart offices, and more. https://github.com/thingsboard/thingsboard