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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #569 · 25.09

Недавно в сеть слили утекшие материалы GTA 6: видео с игровым процессом (сырым и с сырой графикой, конечно). Пишут, что вроде как это результат одного из взломов Rockstar со стороны хакеров. Как, вероятно, думал хакер: игру все ждут, а проклятая студия скрывает подробности разработки. Покажу всем фанатам, чтобы они хоть какую-то инфу получили! Что получилось на деле: студия, вероятно, вынуждена будет переделывать некоторые куски, которые уже слиты, чтобы оставить в сюжете и механиках интригу. К тому же, дополнительные ресурсы сейчас ещё и уйдут на усиление внутренней безопасности, поиск кротов и так далее. Атмосфера в командах разработки из-за этого тоже ухудшится. Срок выхода игры отодвинется. Неизвестно, надолго ли, но точно это на срок повлияет. Фанатам игры, которые её ждут, станет хуже. Впрочем, всегда есть вероятность, что хакер просто ненавидит корпорации, на игру ему плевать, он просто хотел сделать плохо Rockstar. Кстати, если бы, грубо говоря, фанаты договорились не смотреть видео и не пересылать его друг другу, ущерб студии был бы куда меньше, и игра вышла бы скорее. Эта идея в несколько другой форме была в самой первой серии первого сезона Black Mirror (да, про свинью). #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