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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #500 · 11.08

В ЛентеРу вышла статья о том, что ВК поставила рекорд по посещаемости и по просмотрам видеороликов. Давайте вместо разбора статьи я вам цитату из классики приведу. «Как будто в подтверждение его слов телекран у них над головами сыграл фанфару. Но на этот раз была не победа на фронте, а сообщение министерства изобилия. — Товарищи! — крикнул энергичный молодой голос. — Внимание, товарищи! Замечательные известия! Победа на производственном фронте. Итоговые сводки о производстве всех видов потребительских товаров показывают, что по сравнению с прошлым годом уровень жизни поднялся не менее чем на двадцать процентов. <...> Телекран все извергал сказочную статистику. По сравнению с прошлым годом стало больше еды, больше одежды, больше домов, больше мебели, больше кастрюль, больше топлива, больше кораблей, больше вертолетов, больше книг, больше новорожденных — всего больше, кроме болезней, преступлений и сумасшествия. С каждым годом, с каждой минутой все и вся стремительно поднималось к новым и новым высотам. <...> Завершив фанфарой сводку из министерства изобилия, телекран заиграл бравурную музыку. Парсонс от бомбардировки цифрами исполнился рассеянного энтузиазма и вынул изо рта трубку. — Да, хорошо потрудилось в нынешнем году министерство изобилия, — промолвил он и с видом знатока кивнул. — Кстати, Смит, у вас, случайно, не найдется свободного лезвия? — Ни одного, — ответил Уинстон. — Полтора месяца последним бреюсь.» Джордж Оруэлл, «1984» #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