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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #146 · 8.01

Контрастом к этому выступил сериал, вышедший в прошлом году на Apple TV+. Пока доступен один сезон, описывающий примерно половину первого романа. Там очень красивая и дорогая картинка: графика, декорации, костюмы и стилистика — всё это шикарно и радует глаз. Многие современные визуально-технические находки очень уместны (например, там, где в книге был проектор с записью, в сериале голограмма с ИИ). Но остальное... Окей, я готов простить то, что два центральных персонажа у Азимова это белые мужчины, а в сериале — девушки афроамериканки. Такое сейчас время: квоты, дайвёрсити, все дела. Однако, есть ощущение, что в сериале сюжет специально отупили, чтобы сделать его то ли современнее, то ли доступнее массовому зрителю. В книге хитрый дипломат, много лет занимавшейся политикой, придумывает искусное безвоенное решение конфликта. В кино этот же герой-героиня просто от рождения особенная, и эта особенность случайно приводит её к решению, причем вполне агрессивному. И такого много. Есть пара удачных сюжетных линий, придуманных авторами, но в целом: много неуместных эмоций там, где в первоисточнике всё чинно и спокойно; проще и примитивнее там, где в книге было сложно и глубоко; персонажи более одномерные и скучные, а вместо логики — нервный сумбур. В общем, отличный аргумент за то, чтобы читать книги. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #omniembed

当前筛选 #omniembed清除筛选
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