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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #215 · 10.02

Росатом, где я работаю, участвует в проекте под названием Rhisotope. Браконьеры очень сильно сокращают популяцию носорогов, потому что рог на чёрном рынке хорошо продаётся. Есть даже направления альтернативной медицины, основанные на порошке из рога носорога. Несколько учёных додумались вводить носорогам в рог специальный изотоп, который чуть-чуть фонит. Самому носорогу это не причиняет вреда, зато такая метка светится на сканерах в аэропортах. Уже установлено 11 000 таких сканеров. Полагается, что это осложнит перевозку рогов, а значит снизит и поток контрабанды. План у проекта пометить минимум 1000 носорогов за первые три года. Кстати, раньше людям приходилось отрезать живым носорогам рога, чтобы спасти их от убийства. Рог отрастает за 1.5 года, но с точки зрения природы даже его временное отсутствие неестественно. На мой взгляд, в дополнение к этой инициативе нужно отлавливать самих браконьеров и вводить им изотопы с более сильным излучением. #life

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