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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #49 · 14.06

Мне очень нравится YouTube-канал Wintergatan. Вы, возможно, знаете его, но если нет, то наверняка видели 5 лет назад ролик Marble Machine — он тогда обошёл весь интернет (это НЕ тот ролик, который я приложил к посту, но тот вы без труда найдёте). Автор канала — шведский музыкант Мартин Молин — невероятно талантливый человек. Он не только мультиинструменталист с абсолютным слухом, но ещё и обладает прекрасным инженерным чутьём и изобретательскими навыками. Последние несколько лет он собирает у себя дома вторую версию этой самой Marble Machine — электромеханического музыкального инструмента, использующего для работы тысячи металлических шариков (marbles). Процесс сборки документируется на канале, и лично мне доставляет огромное удовольствие. Как человек с музыкальной школой и инженерным дипломом за плечами, я весьма высоко оцениваю и то, что делает Мартин по творческой части, и то, что по технической. Многие его инженерные решения просты в своей гениальности, при этом очень гармоничны и элегантны — как музыка :) Этот пример приближает меня к мысли о том, что противопоставление рациональной науки и иррационального искусства, равно как гуманитариев и технарей — не совсем верно. С какого-то расстояния и наука и искусство становятся очень похожи. Наш мир гармоничен, логичен и красив. И попытки отразить этот мир — хоть в картине, хоть в математической модели — неизбежно перенимают эти качества. https://youtu.be/b-nU21YgXTg #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #crossmodal

当前筛选 #crossmodal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