#python#agentic_ai#agents#memory
Hindsight is a top agent memory system that helps AI agents learn over time by storing facts, experiences, and mental models like human memory, beating rivals on LongMemEval benchmarks with 91.4% accuracy. Add it easily with 2 lines of code via Python or Node.js clients, using simple retain, recall, and reflect operations for Docker or embedded setups. You benefit by building smarter, consistent agents that reduce errors, cut hallucinations, handle long-term tasks, and personalize chats—saving time and boosting performance in production.
https://github.com/vectorize-io/hindsight
Евдокимов - Фотограф-велосипедист (1913).
Прогулки и путешествия на велосипеде с фотографическим аппаратом. Практические советы и указания для любителей-фотографов.
https://archive.org/details/evdokimov_photobike
https://book.museumart.ru/mok/1m/1m/photograf-velosipedist/html5forpc.html
https://disk.yandex.ru/d/-PU2F0nmuNKe3g
#lib
Обновление 22 августа - 28 августа
Коммерция
#коммерция#технология#армирование#моделирование_кр
Опубликована новая инструкция Моделирование выпусков автостоянки сквозным неразрезным армированием
Инструкция описывает технологию моделирования выпусков автостоянки из фундаментной плиты, которые продолжаются неразрезным армированием в вышестоящих вертикальных конструкциях (пилонах или колоннах).
#коммерция#технология#lib-файлы
Опубликована новая инструкция Подготовка lib-файла к работе
❗️Обязательна к ознакомлению!
Инструкция описывает шаги, которые должен выполнить проектировщик для подготовки lib-файла перед использованием его в проекте.
#коммерция#fm#семейства_кр
Разработаны семейства к альбому технических решений КЖ2.1
Со списком семейств можно ознакомиться по ссылке.