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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1192 · 24.12

А вот топы публикаций на Хабре за год, например. Рейтинг В топе по рейтингу характерно в основном UGC, и там либо очень болезненные нетехнические темы (моя про собесы, ниже про ИИ и ненормальность), либо очень интересно написанные технические. Прикольно, что топ-2 статья про 2ГИС, где я теперь работаю, и этим событием заканчивается моя статья выше про собесы. Можно читать сверху вниз, сквозной сюжет. Но про 2ГИС не моя, была ещё раньше: статья о фейковых отзывах, очень годная, вроде как наши сразу взяли в работу, как она появилась. И не могу не заметить топ-6 статью, где автор рассказывает, как его задолбала ИИ-истерия везде, и в айти особенно. Просмотры В топе по просмотрам хайповая фигня, куда либо компании льют траффик (ИИ), либо просто приходят залётные юзеры из поиска (про вотсап). Там вообще почти весь топ это вотсап и макс, скукота. Комментарии Ожидаемо политота и холиварные топики. Полит-срачи вообще очень затягивающая штука, я попадаю в них чаще, чем хотелось бы, к сожалению. И я прям иногда по рукам себя бью, чтобы не писать политически окрашенные посты в этот блог, даже если тема кажется мне прям супер однозначной и не допускающей никакой дискуссии. В целом на Хабр оказывается написали 50к материалов за год (новости + статьи). Многие дублируют туда свои личные телеграм-каналы или вообще постят любой медиа-мусор пачками. Но даже с учётом этого 50к это прям очень много. #web@clockstackwheels

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