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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #299 · 13.04

В детстве я, как и многие мальчишки тогда, очень любил сериал «Рыцарь дорог». Но, конечно, я уже был достаточно взрослым, чтобы понимать, что это фантастика, и не бывает машин, которые ездят сами. Если бы мне тогда сказали, что в 32 года я захвачу кусочек этой технологии, я бы прослезился от счастья. Автопилот существует с нами уже какое-то время. У Tesla он по-настоящему крутой — меня как-то подвозили на Model X, и я убедился лично. Но, конечно, даже он не идёт ни в какое сравнение с полностью роботизированными автомобилями, которые сейчас испытывают многие крупные компании на тестовых трассах. Уверен, что я таки застану такси без водителя-человека. У меня в машине очень примитивный ассистент — адаптивный круиз-контроль с радаром и система сканирования полосы. Работает только на трассе, только при хорошей видимости, наличии разметки и так далее. Но даже это очень впечатляет. Наверное, такое ощущение вызвано рулём, который вращается сам — традиционно в нашем сознании магия сильно ассоциируется с самодвижущимися предметами, живыми вещами и прочим подобным. P.S. Бортовой компьютер не разрешает долго не держать руки на руле, начинает пищать. Типа небезопасно. Эх, а я уж хотел книжку почитать. #gadgets

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