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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #43 · 8.06

Умение признавать свои ошибки — современная вежливость больших корпораций. Бывают непопулярные у народа решения, которые продиктованы бизнесом (например, Фейсбук забит визуальным мусором и не собирается это менять). Бывают решения, которые изначально приняты сознательно, потому что думали, что так будет лучше, но когда стало понятно, что решение плохое, компания не захотела показаться глупой и выдала проблемы за особую идеологию (отсутствие возможности редактировать твиты в Twitter; отсутствие возможности адекватно прикреплять картинку к посту в Telegram). Бывают решения от лени, когда какой-то момент вообще не продумывали (неправильный визуальный акцент на номера телефонов вместо имён в групповых чатах WhatsApp; отсутствие возможности отправить альбом отложенным сообщением в Telegram). Бывают решения от незнания, когда люди некомпетентны или не очень понимают, что делают (бардак на вкладке «сервисы» ВКонтакте). А бывают решения, про которые стало понятно, что они плохие, и компания их откатывает. Это большая редкость. Подумать только: компания признаёт ошибку и делает обратно как удобнее. Вы, наверное, помните ситуацию с Кинопоиском: всем включили новый интерфейс, люди стали жаловаться, и компания вернула старый интерфейс, а в новый начала перерабатывать его постепенно. Но тут глобальное изменение вызвало глобальное недовольство, был реальный риск снижения пользовательской базы. А вот вчера на WWDC показали, что Apple возвращает в iOS 15 карусель выбора времени для будильника. Изменение интерфейса этой карусели — одно из худших дизайнерских решений Apple за всё время. Выбирать время стало значительно неудобнее. В то же время это мелочь, из-за которой никто не перестал бы пользоваться айфоном. Особенно когда речь идёт об оголтелых Apple-фанатах: им можно продать даже куда более абсурдные и корявые вещи, всё стерпят. Однако же компания решила вернуть предыдущий вид карусели, очевидно более дружественный и понятный. Кажется, такие случаи в наше время — большая редкость. #gadgets

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