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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #56 · 27.06

Одно из весьма подходящих применений 3D-принтера — органайзеры компонентов для настольных игр. Редко в каких настолках сразу в коробке хороший органайзер. Готовые же маленькие коробочки почти всегда будут подходить не оптимально к размерам и количеству компонентов конкретной игры. Вот напечатал органайзер для Brass, о которой писал вам раньше. Моделировал не я, но я чуть-чуть подправил под свои нужды (благо, автор оригинальных файлов с thingiverse приложил исходник в формате OpenSCAD). Теперь и лежит аккуратнее и — что самое главное — стартовый сетап игры будет значительно быстрее. #games

Hashtags

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