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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #528 · 3.09

Твиттер анонсировал редактирование твитов для платных подписчиков. Кто не знает: это предельно базовая функция, которую десятилетия просило подавляющее большинство активных твиттерян. "Редактирование твитов" было чем-то вроде высказывания "Карфаген будет разрушен" из известного фразеологизма. И вот его вроде как вводят. Только за деньги и только в первые полчаса после публикации. Здесь я хочу вспомнить об альтернативах. Позавчера был спор в Телеграме об айфонах и о том, можно ли называть монополией что-то, формально имеющее альтернативы. Так вот: отсутствие редактирования твитов причиняло многим активным пользователям феерические неудобства. Как вы думаете, ушли ли они в какую-то альтернативную соцсеть? А, может, сделали свою и довели до того же уровня популярности? На самом деле администрация твиттера могла всё это время делать с пользователями почти что угодно и причинять неудобства любого уровня. Таких случаев было немало: кропы картинок на десктопе, закрытие API для кастомных клиентов, бан Трампа и т.д. Пользователей могли ставить раком десятками способов, и они бы всё равно никуда не делись. Угадайте, почему. P.S. В январе я вам писал, а позже ещё моя знакомая Лена Савинова независимо от меня пришла к тем же выводам, что в Твиттере очень много нытья и страданий. Думаю, вместо нытья об отсутствии редактирования твитов теперь будет нытьё о платности этого редактирования. Запомните этот твит. #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