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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1089 · 5.05

Сегодня закрыли Skype после 22 лет работы, ушла эпоха. Когда-то мне приходила в голову такая мысль: если подростком вы пошли в кино на фильм с взрослыми известными актёрами, то вероятнее всего в какой-то момент прочитаете новость о смерти каждого из них. Вот и с сервисами — нашему поколению суждено читать новости о смерти того, чем мы пользовались в школе, университете, в более молодые годы. Я вот застал смерть Flash, ICQ (и QIP), ATI (видеокарты), мобильных веток Nokia и Siemens, Башорга и Лурка, НародРу, SonyEricsson, Motorola, WinAmp. Есть вещи, которые номинально существуют, но в любом значимом смысле из практического поля вышли: ЖЖ, Rambler, FlyBoard... Интересно, что десктопный софт, похоже, крепче, чем интернет-сервисы. Помню в школе начинал изучать 3D max, тогда ещё принадлежавший фирме Discreet, и вот он до сих пор живее всех живых, правда уже под эгидой Autodesk. Даже Blender его не убил, что не перестаёт меня удивлять. Или MS Office — всех нас переживёт, похоже. Microsoft в своё время сделали превосходную ставку, догадавшись оцифровать самую базовую офисную рутину. В 2025 году у нас везде ИИ и SPA с формами, но в бухгалтерию ты всё равно кидаешь docx-файл со вставленным сканом собственной подписи. Погуглил: даже Dreamweaver существует и обновляется, помните такой? Для меня он всегда будет продуктом Macromedia. Да, я был там, Гэндальф, 3000 лет назад. А эти ваши интернет-сервисы мрут, как мухи. Текстам в интернете каюк (и тексто-ориентированным соцсетям, как следствие). Фотки ещё держатся, но уже в основном на телефонах: никто не переживает от отсутствия вменяемой версии Инсты для десктопа. Видео... уверен, мы застанем ещё убийство Ютуба короткими вертикальными роликами. Возможно сайт по домену «Ютуб» будет открываться, но не такой, как сейчас. А дальше, думаю, когда смартфоны научатся посылать бессодержательный электрический импульс прямо в центр удовольствия, тогда уже и короткие видео пропадут. Сколько из того, чем я пользуюсь сейчас каждый день, сохранится через 10, 20 лет? 50? Вот и посмотрим. Skype RIP, о тебе только хорошие воспоминания, хоть и недолгие. #web

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