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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #587 · 7.10

The Verge пишет, что в компании Цукерберга вице-президент в середине сентября разослал сотрудникам письмо в духе: "Что-то по статистике наши разработчики сами почти не используют Horizon Worlds (VR-мир с мультяшными аватарами, который они делают, вы наверное видели в рекламе), нехорошо, начинайте использовать сейчас же!". А потом через две недели ещё одно письмо: "Коллеги, всё ещё никто не использует, буду штрафовать менеджеров. И вообще, мы начали разрабатывать план, по которому каждый обязан туда заходить хотя бы раз в неделю!". (Он писал не такими словами, это моя вольная интерпретация общего смысла, но про раз в неделю почти цитата). Есть такое понятие dogfooding (Eating your own dog food — есть еду своей собаки). Оно обозначает практику использования продукта сотрудниками компании, которая этот продукт делает. Понятно, что всегда есть исключения: бывает физическая невозможность использования (например, мужчины в фирме по производству прокладок), бывают адекватные отличия в целевой аудитории (взрослые делают продукты для детей, но сами не являются потребителями). Бывают ещё, например, продукты определённого экономического класса: владелец АвтоВАЗ не ездит на ВАЗ, и это нормально с учётом того, что ВАЗ не производит премиум-автомобили для богатых людей. У них просто нет моделей под бюджет в 5-7 миллионов рублей. Но если сотрудники компании входят в ЦА, то, конечно, возникают вопросы. Несколько лет назад был скандал: вроде бы сотрудника Samsumg уволили за использование айфона — мне это решение кажется верным. Вот ребята из JetBrains все сидят на собственных IDE добровольно и с удовольствием, потому что они реально лучшие на рынке. Ребята из VK иногда используют VK, а иногда нет. Некоторые чаты сотрудников VK создают в Телеграме. И блоги комментируют в Телеграме, даже если точно такие же есть в VK (привет :) ). Ну и ещё отдельно меня расстраивает, что сотрудники VK не ведут страницы сами. Вон раньше Дуров всем показывал пример и писал у себя на странице VK всякие новости и размышления. А сейчас он делает то же самое в Телеграме. А сотрудники VK не делают, особенно руководство. Вообще, отсутствие публичного евангелиста (главным образом среди руководителей) — важная составляющая текущей репутационной картины VK, на мой взгляд. Но, если приходится издавать указ "Заставить сотрудников под угрозой штрафа заходить в свой продукт раз в неделю", то лично я бы вернулся к основам и задумался над тем, является ли продукт нужным и интересным. #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