TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1036 · 4.11

У меня в голове сложилась модель, объясняющая, в частности, почему не взлетели бизнесы типа "Доставляем сырые, но расфасованные продукты, чтобы из них быстро готовить блюдо". И в эту модель укладывается много других вещей. Всё дело в том, какой труд мы исключаем из цепочки действий для получения результата — квалифицированный или нет. Неквалифицированный труд, грубо говоря, это то, что вы можете сделать сами, чтобы сохранить деньги и не платить их кому-то. Исключение неквалифицированного труда отлично работает и превращается в новые бизнесы. Например, такси это "труд + оборудование" (доставка автомобиля к вам и разрешение переместиться на нём куда нужно). Но если исключить водителя, схема всё ещё работает: каршеринг, а за рулём вы сами. Если исключить кассира в магазине, мы получаем терминалы самообслуживания, на которые всё больше переходят сети. Если исключить риелтора, получим AirBnb, если продавца-консультанта — маркетплейсы. Без сборщиков мебели будет IKEA, без официантов — фастфуд и так далее. Кстати, добавление к чему-то неквалифицированного труда тоже генерирует новые бизнесы, но тут важная составляющая: неквалифицированный час должен стоить значимо меньше, чем ваш час, чтобы вы отдали деньги, а не время. Доставка еды или какой-нибудь клининг работает только за счёт того, что людям платят очень мало, без нормального оформления по ТК и без выплаты налогов. Так вот. Доставка продуктов для готовых блюд это исключение части квалифицированного (!) труда шеф-повара. Я заказывал такие наборы пару раз, и получалось не то чтобы плохо, но средненько, хуже, чем готовит профессионал в ресторане. Получается я плачу меньше, но адекватно заменить тот труд, за который не заплатил, не могу. Так что мне выгодно или совсем купить обычные продукты, без фасовки (это дешевле), или уже купить готовое в ресторане (это вкуснее). И любая другая попытка частично исключить квалифицированный труд не будет сходиться. Либо полностью исключать, роняя цену, либо полностью включать. Кстати, я думаю low-code по этой же причине особо не стал массовым стандартом ни для чего. Либо совсем исключать код и оставлять какой-нибудь конструктор из готовых компонентов, либо кодить. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03.11.2025 г., 12:00

#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately. https://github.com/VectifyAI/PageIndex

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding