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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #398 · 24.06

Хочу немного похвалить Copilot — у него обнаружилась удивительно неплохая способность писать комментарии к коду! На этом скриншоте я написал только первые полтора слова у каждого комментария, остальное дополнила нейросеть, и в одном месте я сделал после этого небольшую правку. Во-первых, это действительно подразгружает, потому что ошибки в комментариях не так страшны, можно доверить такое дело генератору. Во-вторых, есть интересное неочевидное свойство: нейросеть может попытаться объяснить вам чужой код таким способом. Вы как бы спрашиваете компьютер о том, что написал другой человек на языке компьютера. Это довольно прикольно, и даже может быть как-то использовано в целях обучения, как по мне. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #unifiedembedding

当前筛选 #unifiedembedding清除筛选
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