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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #440 · 8.07

Посты про путешествие вызвали самый большой отток подписчиков в Телеграме за всё время существования канала. При этом ВКонтакте, наоборот, активность повысилась в эти дни. Всё чаще подтверждается, что от Телеграма ждут всё-таки некоторой единой тематики. То есть человек подписывается не на блог такого-то автора, а на блог про такие-то штуки. А я вот так и не остановился ни на какой единственной теме: хочется писать про разное. Но да, я и сам не люблю трэвел-блоги. На мой взгляд они какие-то очень уж одинаковые. Хотя вот смотрел на ютубе про мотопутешествия и про чувака на товарных поездах. И там и там именно формат путешествия был интересен. В остальном же: если место тебе не нравится, то смотреть не хочешь. А если нравится, то обычно до него сложно добраться, и ты понимаешь, что вероятнее всего никогда в жизни там не окажешься. Но я всё равно сужать тематику блога не стану. У меня ещё кстати много съёмок, в том числе с коптера, займусь монтажом, как время освободится. #web

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