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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #413 · 3.07

350 километров в день — хорошее расстояние для путешествия на мотоциклах, если вы не только непрерывно едете, но ещё и останавливаетесь в разных местах погулять-посмотреть. Причем, разные места могут быть как большим городом со знаковым туристическим местом, так и красивым полем посреди безлюдных пространств. Позабавило, что в крепости Орешек отдельно берут плату за трансфер на остров и отдельно за, собственно, посещение крепости, но по билетам это не очевидно. То есть вас высаживают на остров, на котором буквально с самого берега находится крепость. Хочешь внутрь — плати. Не хочешь — ну, значит, ты заплатил за то, чтобы постоять на причале. При этом, запрещено летать. Лучше бы продавали билеты на запуск коптера. Дороги в Карелии отличные, и машин мало. По крайней мере, в этой части Карелии. Дальше, вроде как, всё хуже и хуже, ну, скоро увидим. В селе Свирское, докуда мы доехали к концу дня, огромный монастырский комплекс, и сюда религиозные люди совершают паломничество. Видимо, именно это позволяет на территории существовать отличным базам отдыха и крутому ресторану с гуманными ценами, чего никак не ожидаешь посреди малозаселенной местности. #travel

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