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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #384 · 16.06

Сегодня был первый день конференции #DotNext, пока в онлайне (но офлайн тоже будет, в Петербурге 27-го июня, я пойду). Конференция для разработчиков на .NET, в первую очередь C# и связанные технологии. Особенно понравилась лекция про историю C#. Вот ниже схема, где стрелками обозначено влияние одного языка на другой в некоторых аспектах (хотя не во всех: например, Kotlin тоже взаимно повлиял на C#, скажем, датаклассы из него заимствованы, в C# это тип record). Ещё я не знал, что C# создал Андерс Хейлсберг — тот самый, который в своё время сделал Delphi. Это удивительно. Я когда-то начинал свой путь разработки именно с Delphi, сделал на нём много первых шагов. А теперь вот пишу на C# от того же автора, круг замкнулся. Ещё Хейлсберг один из авторов TypeScript: в общем, умеет мужик в языки! В ходе этой лекции было любопытно узнать или вспомнить, как всё-таки плохо во многих других языках с удобством совершенно типовых действий, начиная от обобщённого программирования и заканчивая ленивой обработкой или генерацией бесконечных множеств. Понятно, что человек ко всему привыкает, но переходить на другой язык после C# было бы болезненно, мне кажется. По крайней мере, для энтерпрайз разработки, где важна архитектура и статический анализ. Завтра второй онлайн-день, посмотрим, что будет там.#dev

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