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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #992 · 2.07

Деннис Тейлор, «Небесная Река». Мне прям несколько человек написали, что читают книги по моим рекомендациям, и им нравится. Очень рад, что эта часть моего бложека оказывается полезной. В числе прочего читатели положительно отзывались о «Вселенной Бобов». Некоторое время назад на русском вышла четвёртая книга — «Небесная Река». По краткому описанию кажется, будто бы это какой-то спин-офф, но на самом деле нет. Это буквально прямое продолжение, которое начинается после событий третьей части, с теми же героями, но чуть-чуть новой проблематикой. Напомню, что это серия романов о том, как разум главного героя в будущем загрузили в космический зонд и дали ему способность создавать из материи любые конструкции, в том числе свои копии. Вроде бы ничего принципиально нового. Как и предыдущие части, книга скорее развлекательная, чем заставляющая о чём-то серьёзно задумываться. Тем не менее, прочитал с большим удовольствием. События вполне себе захватывают, и повествование стало менее «рваным» — вместо десятков параллельных историй мы получили две, которые в конце сходятся. Глубже затронута проблема согласия внутри общества клонированных разумов. У автора есть понятие «репликативный дрейф», которое отвечает за то, что копии Изначального Боба приобретают какие-то изменённые черты. И чем дальше идёт цепочка копирований, тем больше расхождение. В какой-то момент расхождение становится так велико, что вызывает очень серьёзные конфликты. Ещё мне понравилась попытка вписать в этот концепт идею души и уникальности сознания. В остальном, узнал, например, новую мегаструктуру, о которой раньше не слышал. О Сфере Дайсона и Кольце Нивена слышал (Нивена даже читал, и вам рекомендовал). О Диске Алдерсона тоже знаю. А тут у автора Топополис (Topopolis) — спирально-циллиндрическая конструкция вокруг звезды. Короче, хороший развлекательно-приключенческий сай-фай с гиковыми отсылками. Если зашли предыдущие книги, то и эта зайдёт. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #vllm

当前筛选 #vllm清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG