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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1105 · 27.05

Что-то свежий сезон Love. Death. Robots совсем тухлый, и оценки серий (на IMDB) говорят сами за себя: почти ни одной выше семи, большинство в районе 5-6. А кукольных RHCP аудитория вообще не оценила, что понятно. Претенденты на хотя бы минимально интересные серии: Девушка в паутине, Кот-захватчик, но не хватило ни масштаба, ни смысла (кто-нибудь понял концовку про девушку?). Комментаторы в сети пишут: «An echo of past seasons», лучше и не скажешь. И это после сезона, в котором была фантастически крутая Bad Traveling (про краба на корабле) и очень неплохие Swarm, Three Robots 2, Mason's Rats. Хотя пока до первого сезона авторы так и не могут дотянуться. И правда, тогда в 2019-м казалось, что половина сезона хороших серий это так себе показатель, но теперь уже хорошо если в сезон будет одна крутая серия и парочка хороших. Увы, несравнимо с первым, где можно прям навечно отложить в коллекцию и пересматривать Good Hunting (про лису), Aquila Rift (корабли застревают в паутине), Zima Blue (робот-художник), The Secret War (демоны на войне) и конечно совершенно восхитительную Sonnie's Edge (бои монстров, к которым люди подключаются телепатически). Пока можно сказать, что чётные сезоны авторам совсем не удаются. Но во втором хотя бы была серия про детей (очень вторичная относительно романа «Будущее» Глуховского) и серия про санту. В чётвёртом нет вообще ничего. Демки, сделанные обучающимися 3D-аниматорами, вот что это: местами красиво, но без сценария и смысла. При этом я не понимаю, почему авторы не могут взять за основу сюжеты тысяч офигенных научно-фантастических рассказов. У них что, Шекли кончился? Что-то серии про Страж-птицу я не увидел. А Азимов? Где моя «Профессия» в виде мини-серии? Не слишком понятно, кем и для кого снято то, что вышло сейчас. #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