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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #358 · 26.05

Интересная настольная игра для вечеринок "Опасные Слова". В этой игре классически нужно объяснять слово своей команде, по аналогии с тем, как это делается в "Шляпе" ("Alias"). Но есть важное дополнение. Допустим, вам попалось слово "меч". Команда противника тоже знает, что у вас за слово. И она составляет список слов-ловушек, пытаясь угадать, какие слова вы можете захотеть сказать при объяснении слова меч. Вам эти слова нельзя будет произносить, иначе объяснение не засчитывается. Вы этот список сами не видите, просто знаете, что он есть. Таким образом, вы не можете заведомо исключить конкретные слова из вашего объяснения, но должны по возможности стараться не говорить всё, что вообще относится к "мечу". И вот здесь основная фишка этой игры. Как объяснить "колесо", не говоря ничего про круглое, транспорт, езду, шины итд? Через несколько раундов оказывается, что "колесо" это что-то из топологии, "носорог" это толстый аналог сказочной лошади, а "жираф" это нечто, что упоминается при описании возвратного гортанного нерва. Заставляет очень много и нестандартно думать. Формально до 8 игроков, но по факту можно играть хоть большой толпой. Категорически рекомендую. Если не найдёте, где купить (сейчас что-то с поставками туго), то можете просто скачать правила: для игры на самом деле нужен случайный источник слов и листочки с карандашами. #games

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