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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1073 · 12.02

Во втором сезоне «Игры в кальмара» показано ещё больше дворовых южнокорейских игр, о которых я раньше не слышал. Но, похоже, что любому местному это всё хорошо знакомо, а персонажи обсуждали там, как они играли в это в детстве. Интересно, что такие вещи, по-видимому, не особо проникают в чужие культуры. Я нашёл только три знакомых механики: первая игра с куклой это наше «Море волнуется раз»; игра с каруселью это наша игра с беготнёй вокруг стульев, которых меньше на один, чем игроков; а набивание какой-то мягкой фигни на ноге это «сокс» :) Пофантазировал о том, как бы мог выглядеть такой сериал на основе нашей русской традиции дворовых игр. Называлось бы «Игра в квадрат». «Вышибалы» — игроки бегают между двумя рядами ведущих. У ведущих мячи с взрывчаткой, попадание убивает игрока. «Земельки» — если игрок теряет свою землю, его сдавливают стенками пропорционально оставшейся площади. «Жмурки» — у ведущего шприц с ядом, если догнал, то игроку конец. «Классики» — над пропастью с лавой. «Резиночки» — провода под напряжением. и так далее. Финал, собственно, игра в квадрат. Кто пропускает мяч, того убивают, квадрат превращается в треугольник, потом в прямоугольник. #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