TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← AML

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @MachineLearningResearch · Post #75 · Jun 3

Европейские эксперты выпустили белую книгу о текущем состоянии и перспективах квантового ML Это не просто новая технология, а потенциальная смена вычислительной парадигмы Страны/регионы, которые сейчас создадут правильную экосистему (таланты + инфраструктура + стандарты + применения), получат долгосрочное технологическое лидерство Стратегические выводы из отчета: 1. Мы на пороге технологической революции • Две вычислительные революции происходят одновременно - ML и квантовые вычисления, с разными уровнями зрелости • Их синергия создаст качественно новые возможности, недоступные каждой технологии по отдельности 2. Геополитическая гонка уже началась • ЕС зажат между доминированием США и растущей ролью Китая, особенно в ML • Патенты на применение ML в квантовых вычислениях уже активно регистрируются, в основном в США • Пример #DeepSeek показывает, что инновации и открытые модели могут кардинально изменить баланс сил 3. Критическое окно возможностей: 5-10 лет • Сейчас формируются стандарты и платформы, которые определят будущее • Лидерство в этих областях определяется научным превосходством и способностью создавать интегрированные программные платформы • Кто создаст экосистему первым, тот получит долгосрочное преимущество 4. Ключевые стратегические направления: То, что уже работает-ML для улучшения квантовых систем Это создает немедленную ценность и ускоряет развитие Среднесрочная перспектива (критично для лидерства): • Гибридные квантово-классические системы • Квантовые алгоритмы для конкретных промышленных задач Долгосрочная цель (определит будущее): • Полностью квантовые ML-системы • Принципиально новые вычислительные парадигмы 5. Стратегические рекомендации: - Инвестиции должны идти параллельно в: • Фундаментальные исследования • Прикладные разработки • Инфраструктуру (квантовые компьютеры + классические HPC) - Критически важно: • Создание открытых платформ и стандартов • Подготовка специалистов на стыке квантовых технологий и ML • Баланс между открытой наукой и коммерческой конкурентоспособностью - Энергетический аспект: Необходимо оценивать и оптимизировать энергопотребление как квантовых ML решений, так и классического ML для квантовых технологий Это может стать конкурентным преимуществом Риск для отстающих- зависимость в критических областях (медицина, безопасность, материалы, энергетика) на десятилетия вперед

Hashtags

Results

4 similar posts found

Search: #embeddings

当前筛选 #embeddings清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 12/17/2025, 03:00 PM

#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 #15556 · 03/12/2026, 12:30 PM

#typescript#ai#ai_agents#coding#deno#embeddings#insforge#nextjs#oauth2#pgvector#postgresql#realtime#vectors#websockets InsForge is an open-source backend platform for AI coding agents, offering easy auth, Postgres database, S3 storage, edge functions, and model gateway via a simple semantic layer. Agents fetch context, configure services, and inspect state to build full-stack apps quickly. Set up locally with Docker or use cloud deploys. It boosts agent accuracy 1.7x, speed 1.6x, and cuts tokens 30% vs. rivals, letting you prototype and ship AI-driven apps faster with less hassle and cost. https://github.com/InsForge/InsForge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14800 · 06/07/2025, 11:30 AM

#java#anthropic#chatgpt#chroma#embeddings#gemini#gpt#huggingface#java#langchain#llama#milvus#ollama#onnx#openai#openai_api#pgvector#pinecone#vector_database#weaviate LangChain4j helps you add powerful AI to your Java applications by making it easy to use Large Language Models (LLMs). It provides a simple way to switch between different LLMs and embedding stores without needing to learn each one's specific API. This means you can easily experiment with different models and tools, making your development process faster and more flexible. LangChain4j also offers many examples and tools to help you build complex AI applications quickly, such as chatbots and retrieval systems. This simplifies the integration of AI into your projects, allowing you to focus on creating better applications. https://github.com/langchain4j/langchain4j

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15253 · 10/30/2025, 12:30 PM

#go#agent#agentic#ai#chatbot#chatbots#embeddings#evaluation#generative_ai#golang#knowledge_base#llm#multi_tenant#multimodel#ollama#openai#question_answering#rag#reranking#semantic_search#vector_search WeKnora is a powerful tool that helps you understand and find answers in complex documents like PDFs and Word files. It uses advanced AI to read documents, understand what they mean, and answer your questions in a simple way. This tool is useful for businesses and researchers because it can quickly find information from many documents, making it easier to manage knowledge and make decisions. It also supports multiple languages and can be used privately, ensuring your data stays safe. https://github.com/Tencent/WeKnora