TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15212 · Oct 10

#typescript#agent#agent_platform#ai_plugins#chatbot#chatbot_framework#coze#coze_platform#generative_ai#go#kouzi#low_code_ai#multimodel_ai#no_code#rag#studio#typescript#workflow Coze Studio is an easy-to-use, all-in-one platform for building AI agents and apps without needing much coding. It offers visual tools to design, debug, and deploy AI projects quickly using drag-and-drop workflows, plugins, and large language models like GPT-4. You can create smart assistants, chatbots, or custom AI apps with ready templates and manage models, knowledge bases, and plugins in one place. It supports no-code and low-code development, making AI accessible to both beginners and professionals, saving you time and effort in building powerful AI solutions tailored to your needs. It also supports multi-model integration and easy deployment. https://github.com/coze-dev/coze-studio

Results

1 similar post found

Search: #ramcrisis

当前筛选 #ramcrisis清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9235 · 12/11/2025, 05:48 PM

Кризис DRAM меняет рынок и подход к обучению современного ИИ. ✔️ Рынок захлестнул дефицит оперативной памяти и других накопителей: ИИ-гиганты выкупили огромные объёмы DRAM, HBM и NAND. Nvidia, по слухам, прекращает поставлять дистрибьюторам видеопамять в комплекте с GPU — теперь её нужно закупать отдельно. На текущий момент цены на SSD и оперативную память выросли на 50-100% по сравнению с началом года. Производители ноутбуков и смартфонов фиксируют задержки поставок, а комплект DDR5 на 64 ГБ уже стоит дороже PS5. 🤯 ✔️ Мы спросили Гигачат, как кризис повлияет на развитие нейросетей и обучение моделей. ИИ-помощник формулирует так: "Дефицит памяти — это временный дисбаланс между взрывным ростом ИИ-индустрии и производственными мощностями, которые просто не успели масштабироваться под такой спрос. Высокая стоимость памяти заставляет компании переосмыслить подходы к обучению: вместо наращивания "железа напролом" фокус смещается на эффективные архитектуры и методы.". Подробнее — в видео. @ai_machinelearning_big_data #ai#llm#ml#ramcrisis#infrastructure