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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #459 · 25.07

Западные сервисы реально не умеют в техподдержку. Либо там людей так программируют, чтобы ответы были только по скриптам, либо они просто сами тупые роботы. Общался тут несколько дней с одним из сервисов. Хочу купить годовую подписку, платёж не проходит. А я купил себе Prepaid визу американского банка. Диалог на английском (по почте, поэтому на самом деле каждое сообщение это несколько дней). Я: Здравствуйте, платёж не проходит, почему? Сервис: Из-за наложенных санкций мы не можем принять платёж от вас. Я: У меня US Bank Prepaid VISA, но её ваша система не принимает, почему? Сервис: Я только что проверил, ваша карта не принимается системой. Замените карту на ту, которую система примет. Я: Так почему не принимается то? Как узнать, какую примет? Сервис: Найдите карту, которую система примет. Кстати, система не принимает Prepaid-карты. Я: А почему? Я хочу оплатить подписку сразу на год, с карты не потребуются регулярные списания. Это карта американского банка. Почему она не принимается? Сервис: Мы принимаем VISA и MasterCard. Я: Почему вы не принимаете Prepaid-карты, в чём логика этого решения? Сервис: Мы не принимаем Prepaid-карты. Я: Ок, отписываюсь. Сервис: Опишите причину, по которой отписались. Я: Не могу оплатить подписку. Сервис: Внимание, ваша подписка заканчивается через 5 дней, срочно продлите её. Ладно, две последние реплики это авто рассылка, но всё предыдущее — человек. Вот я думаю, он тупой, или ему сказано так общаться, или он умышленно так разговаривает именно с русским? #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