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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1150 · 18.09

Выступил на DotNext сегодня, уже второй раз в жизни. Вообще, во времена хайпа ML и нейросетей было любопытно подать доклад, который рассказывает о том, как обойтись БЕЗ нейросетей и сделать всё на привычных алгоритмах. Видимо, не один я устал от ИИ, народу было достаточно, прошло вроде хорошо. Сходил на четыре других доклада, и, пожалуй, с точки зрения докладов этот год лично для меня один из лучших, потому что два прям очень зашли: увидел то, что хотел по темам, всеобъемлюще, с ответами на возникающие в процессе вопросы. Вообще, нередко авторы боятся показывать совсем азы и тривиальные вещи — возможно, чтобы доклад не казался слишком простым. Но вот мне при введении в любую новую технологию или новый подход часто не хватает как раз основ. Чтоб прям с фундамента разжевали. И тут наконец-то такое было. А вот со стендами дела похуже, имхо — из известного бигтеха только Озон и Контур. Завтра второй день, пойду подробнее посмотрю, что там. И да, снова сама конференция не предложила никакие тематические наклейки, и непонятно, что клеить на ноутбук :) #dev

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