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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #147 · 9.01

Закончил собирать самое крутое LEGO Technic в своей жизни — подаренную друзьями Lamborghini Sean 42115. Модель выделяется даже из серии Лего для взрослых: крутая премиальная коробка в стиле настоящего автомобиля, дизайн с запредельным даже для Лего уровнем детализации и повторения контуров, очень много дополнительной информации о Sean в инструкции, а ещё каждый набор снабжён уникальным номером под капотом, похожим на VIN, по которому можно оставить на сайте Лего отзыв и свои впечатления. Сборка заняла даже у меня несколько дней: внутри полноценная многоступенчатая коробка передач (она соединяет полноприводные колёса с механическим муляжом V12-двигателя), фирменные ламбо-двери с открытием вверх, изменяемая степень подъёма антикрыла, рабочая подвеска и внушительный размер — 60 сантиметров в длину. Я давний фанат дизайна Lamborghini. Мне нравится бескомпромиссная и узнаваемая форма, нравится смелость делать что-то непохожее на обычные автомобили. Даже среди суперкаров эти машины выглядят, как гости из будущего. Вряд ли когда-либо в жизни я смогу купить себе настоящую, но иметь такой проработанный и качественный экземпляр на полке очень круто. Спасибо друзьям за подарок :) #life

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