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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #604 · 21.10

Сегодня вышла игра Gotham Knights по комиксам DC. В самой игре, судя по всему, ничего интересного нет. Как минимум, она кооперативная — для полноценного экспириенса нужно иметь друзей, которые играют в ту же игру, и проходить её с ними по сети, выделив одновременно (!) по несколько свободных часов каждому. Ещё и чтобы были доступны сетевые сервера из тех стран, где вы все живёте. Множество невыполнимых условий, особенно для русского 30+. Но была забавная ситуация — неделю назад в Дискорде разработчики игры сказали, что она не будет поддерживать частоту больше 30 fps даже на консолях нового поколения. Из-за этого игроки начали массово отменять предзаказы, писали об этом в Твиттере, поехала цепная реакция. Как минимум несколько сотен отмен было, потом ещё и отдельный опрос на крупном форуме, который показывал, что игру не собираются покупать в том числе и те, кто до этого хотел. Лично мне загоны про fps всегда казались странными. Я вижу отличия между 30 и 60, но не сказал бы, что эта разница имеет для меня хоть какое-нибудь заметное значение. Наверное для киберспорта важно, но для получения удовольствия от казуального мультика не критично. Мне скорее стало интересно: вот эту сотрудницу Warner Bros. Montreal, после сообщения которой начались отмены предзаказов — её же наверняка боссы поругают за потерю некоторой доли прибыли, может даже премии лишат. Следовало ли ей так говорить? Да, она сказала правду, но, уверен, этот вопрос можно было бы как-то обойти. Думаю, игроки уже после запуска не особо обратили бы внимание на fps, и уж точно не такой процент людей стал бы закрывать игру, удалять её и возвращать деньги. Вроде бы принцип "Нужно быть честным и говорить о своём продукте правду" — это хорошо и правильно. Тем не менее, в реальной жизни следует учитывать ещё и, например, что ваши потребители могут быть истеричками. Отсюда и появляются все эти политически-обтекаемые ответы на вопросы, в которых на самом деле нет никакой сути. У Азимова в "Основании" описан специальный лингвоматематический набор уравнений, через которые можно пропустить любой текст так, чтобы остался только настоящий смысл этого текста без воды. И там как раз речь одного политического посла пропустили, получился на выходе пустой лист. Вот так нужно разговаривать с толпой :) #games

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