TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #312 · 14 мар.

Из-за всем известных событий очень многие потеряли работу. Для поиска вакансий вполне можно использовать паблики в telegram. Вот несколько которые мне известны: https://t.me/django_jobs https://t.me/javascript_jobs https://t.me/workzavr https://t.me/workoo https://t.me/Workesss @g_jobbot ➡️ Чем шире о себе заявите, тем больше шансов найти нужный контакт. Поэтому предлагаю айтишникам и художникам бесплатно разместить на моём канале @pythonotes информацию о вас. Формат сообщения можно сделать примерно следующий: _______________________________ Имя Фамилия Специализация О себе - Долго думаю, быстро делаю. Кем хочу работать - Разработчик мобильных приложений Локация - Удалённо, возможен переезд в ГородНейм Знаю языки программирования - JSON - CSS - HTML Хорошо владею софтом - Maya. Ротоскопинг, трекинг - Nuke. Персонажная анимация - 3DsMax. Композитинг и кленап Где работал - Microsoft, админ лифта - Yandex, доставка пончиков - Disney, протирка шариков от мышей Контакты - Телеграм: @username - Почта: [email protected] - Полное резюме (ссылка на GoogleDoc/LinkedIn/PDF) _______________________________ Картинки не надо, смайлы без фанатизма. Текст присылайте в этот временный канал, где будем обсуждать все вопросы: ▶️@pn_work 🌼 Если найдутся желающие, вакансии тоже могу запостить 📅 Предложение актуально как минимум до лета 2022г. Если будет хоть один пост, уже не зря старался) 📌@pythonotes #offtop

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #researchagent

当前筛选 #researchagent清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8450 · 04.09.2025 г., 13:20

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR) UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM. Почему это важно: 🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов. 🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа. 🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи. По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс. 🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr 🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch 🟢Lab: https://nv-dler.github.io @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#UDR#UniversalDeepResearch#AI#LLM#ResearchAgent#AIAgents#DeepResearch