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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #508 · 19.08

Традиционно полёт на коптере сравнивают с птицей или, например, подъёмом на высокое место и обзором оттуда. Пока я летал в горах, мне пришло в голову другое сравнение — выход из тела. Это ощущение есть именно в FPV-очках — твоё физическое тело как бы теряет материальность, потому что, помимо зрения, которое теперь идёт из камеры коптера, ты ещё и концентрируешься на управлении, из-за чего чувствуешь только кончики пальцев на стиках. Это очень любопытно: технологии позволяют вполне реально переживать то, что до этого было описано, как эзотерическая практика, весьма далёкая от науки и объективности. Постарался сделать это видео расслабляющим. Переключите плеер в высокое качество и не забудьте звук. #drone#travel#hobby https://www.youtube.com/watch?v=Prz2c3z73tE&r=3

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #unifiedembedding

当前筛选 #unifiedembedding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