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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1104 · 25.05

Брент Уикс, «Чёрная призма». Почти не читаю фентези, но наткнулся в сети на обсуждение книги, купил и прослушал две части. Остальные, к сожалению, на русском не вышли, и неизвестно, выйдут ли (издательство отвечает отписками). При этом история сквозная, так что сами решайте. Потому что нереальная годнота как раз для тех, кто фентези считает менее умным и серьёзным жанром, нежели обычный сайфай. В этой вселенной маги могут колдовать, создавая из света разных цветов материальную субстанцию — люксин. При этом от цвета зависят физические свойства люксина: красный, например, липкий и взрывоопасный, синий прочный как металл, из зелёного можно делать верёвки и так далее. Большинство магов извлекают люксин одного цвета, реже двух соседних. Ещё реже больше. Причём, магия вполне подчиняется обычной физике: если маг наденет очки с цветными стёклами, то ему колдуется гораздо проще. Каждый извлекатель может за жизнь совершить некоторый конечный объём магии, после чего сходит с ума, и текущее состояние на этой шкале всегда видно по степени перекрашивания глазных белков. И первый любопытный факт, что главный герой уже самый могущественный маг и правитель империи, способный неограниченно использовать все цвета. Нередко в таких произведениях герой либо скрытый избранный, внезапно обнаруживающий в себе особые способности, либо поднимающийся со дна простолюдин (вор, маленький человек итд). А тут положение героя сразу концентрирует сюжет вокруг политики, управления страной и прочих масштабных вопросов. Второй любопытный факт, что автор явно гик, так что в сюжете вы найдёте реализацию реактивной тяги на люксиновых деталях, создаваемые магами полиспасты, отсылки к оптике, строительству, и в целом очень логичный, продуманный и непротиворечивый мир. Упоминаются маги, работающие с инфракрасным и УФ-диапазоном и даже с микроволновым излучением. Отдельный респект за то, что элита и всякая пафосная знать в этом мире играет не в какой-нибудь унылый покер, который и игрой то назвать нельзя, а в настоящую ККИ, правила и геймплей которой тоже описаны с неплохой степенью подробности (думаю, писатель вдохновлялся реальной Magic The Gathering). Из недостатков могу отметить неспешный сюжет — событий происходит очень мало. Вроде как всего уже написано 5 или 6 книг, но, как я уже сказал, придётся ждать. Ещё в книге есть один раздражающий, на мой взгляд, персонаж, неправдоподобно везучий. И стоит упомянуть, что переводчики первой и второй книги разные, и они почему-то друг с другом не синхронизировались по именам. Но в остальном, пожалуй, самое интересное на мой личный вкус фентези, из тех, что я читал, если вообще такое жанровое определение применимо. Кстати, озвучку аудиокниг на русском записал профессиональный диктор Илья Дементьев, и это просто офигеть как круто звучит. Есть много хороших чтецов, но профи с 20-летним стажем поднимает чтение на какой-то нереальный уровень, как по мне. #fiction

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