https://core.telegram.org/bots/serverless ir yra jau
Telegram Serverless
Telegram Serverless lets you run backend code for your bot and Mini App directly on Telegram's infrastructure — no servers…
Perskaityta
- 🤯1
Šis puslapis nėra tiesioginis — žinutės atnaujinamos pagal tvarkaraštį. Paskutinį kartą atnaujinta . Kito atnaujinimo laukiama apie . Laikas rodomas Vilniaus laiku (EET).
Telegram Serverless
Telegram Serverless lets you run backend code for your bot and Mini App directly on Telegram's infrastructure — no servers…
Perskaityta
AI aprašymas Vaizduojamas programos naudojimo langas, kuriame matomas mygtukas „Claim credit“ ir informacija apie 250 dolerių vertės debesų sesijos kreditų gavimą.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
AI aprašymas Vaizdas rodo debesies sesijų kreditų informacijos langelį, kuriame nurodoma, kad įtrauktas 250 dolerių kreditas, galiojantis iki lapkričio 5 d., ir kad liko 250 iš 250 dolerių.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
That crazy bastard Zuck did it. • Price: $1,299 • Available Spring 2027 • Weight: 100 grams, about the weight of a deck of cards • Separate puck houses the processor, battery and storage. • 5K… | Chris Heatherly | 23 comments
That crazy bastard Zuck did it. • Price: $1,299 • Available Spring 2027 • Weight: 100 grams, about the weight of a deck of cards • Separate puck houses the processor, battery and storage. • 5K display with micro-OLED panels • Pixel density: 37 pixels per degree • Dolby Vision • Dolby Atmos • Qualcomm Snapdragon Reality Elite chip • 3 hours battery life • Full-color passthrough cameras | 23 comments on LinkedIn
LinkedInPerskaityta
AI aprašymas Ekrano nuotraukoje matomas darbo eigos valdymo sąsaja, kurioje peržiūros etape išvardyti trys agentai, skirti prieigos saugai, duomenų apdorojimui ir veikimams testuoti, o patikros etape numatytas faktų tikrinimo agentas.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
AI aprašymas Vaizduojamas programos sąsajos ekrano fragmentas, kuriame rodoma informacija apie modelio naudojimo limitų atstatymą ir paaiškinama, kad šiuo metu atstatymų nėra.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Šios dienos apžvalga paskelbta kanale - čia jos nekartojame. Skaityti apžvalgose →
AI aprašymas Tai tekstas, kuriame kritiškai analizuojamas kitas įrašas, teigiant, kad jame slėpiamas rimtas argumentas apie dirbtinio intelekto kognicijos teorijas, religinius ir filosofinius įsipareigojimus bei matematikos vaidmenį, nors pats tekstas yra chaotiškas ir ironiškas.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Laya — 33ms Multilingual System 1 Decision Engine
Evaluates typed decisions (choice, score, noul) over 100+ languages in a single forward pass with calibrated probabilities. Outperforms TypeSafe Jev.
PaveikslelisPerskaityta
Jev in 25 lines of Python - NobodyWho
Everyone is talking about Jev - here it is in 25 lines of Python.
NobodyWhoPerskaityta
From System 1 to System 2: A Survey of Reasoning Large Language Models
Achieving human-level intelligence requires refining the transition from the fast, intuitive System 1 to the slower, more deliberate System 2 reasoning. While System 1 excels in quick, heuristic decisions, System 2 relies on logical reasoning for more accurate judgments and reduced biases. Foundational Large Language Models (LLMs) excel at fast decision-making but lack the depth for complex reasoning, as they have not yet fully embraced the step-by-step analysis characteristic of true System 2 thinking. Recently, reasoning LLMs like OpenAI's o1/o3 and DeepSeek's R1 have demonstrated expert-level performance in fields such as mathematics and coding, closely mimicking the deliberate reasoning of System 2 and showcasing human-like cognitive abilities. This survey begins with a brief overview of the progress in foundational LLMs and the early development of System 2 technologies, exploring how their combination has paved the way for reasoning LLMs. Next, we discuss how to construct reasoni
arXiv.orgPerskaityta
Rodoma paskutinė surinkta leidžiama būsena; pašalinimų suderinimas nebaigtas. Visas pokalbis — Telegram grupėje.