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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #307 · 18.04

Дерек Кюнскен, «Квантовый Волшебник». Новый для меня автор, на которого я наткнулся, пока искал себе какое-то лёгкое чтиво в перерывах между серьёзной фантастикой. Внезапно, роман сильно превзошёл мои ожидания и оказался совсем не простым. Хотя по сюжету это что-то вроде авантюрного кино в стиле «Друзей Оушена» — герой набирает команду для совершения хитрого дела, только события происходят в далёком будущем в космосе, а в команде есть люди-мутанты со сверхспособностями. Сам центральный персонаж тоже мутант — генетически изменённый человек, которому в грудную клетку вживлены электропластины наподобие тех, что у угрей, а к органам чувств добавлены магнитосомы — специальные клетки, которые умеют улавливать электромагнитное поле и ограниченно им манипулировать. Но это не всё — способность управлять электричеством это не оружие, а механизм для модификации токов в коре головного мозга. Входя в особое состояние, мозг героя превращается в квантовый компьютер. Кстати, отдельно отмечается, что герой в этом состоянии теряет свою личность, поэтому перестаёт быть наблюдателем и не производит своим воздействием редукцию фон Неймана :) В общем, научная составляющая в книге хорошая. Она не гениальная и не без изъянов (например, сцепленные частицы в сюжете таки передают информацию), но крепкая, и не ломает лично мою приостановку неверия. Возможно, специалист по квантовой физике читал бы с меньшим удовольствием, но я прямо кайфовал. Команда тоже интересная. Автор делает своеобразную отсылку к фентези: есть аналог гномов, аналог людей-рыб, сам центральный герой это «маг», есть «воин» (девушка-солдат с усиливающими имплантами), и есть «вор» — искусственный интеллект, взламывающий замки. Короче, очень прикольно, чтиво для гиков. А конкретно я ещё и больше люблю технологический сайфай, нежели средневековое фентези. При этом текст не глупый и не легкомысленный. Диалоги отличные. Герои, конечно, несколько поляризованы, но они задаются глубокими вопросами и ведут любопытные обсуждения. Есть сюжетная арка про генетические эксперименты с религией, и она настолько ошеломительно крутая и полна неожиданно свежих идей, что я напишу как-нибудь про это отдельный пост. На английском выпущено ещё две книги, вторая в переводе выходит в этом месяце, очень жду. #fiction

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