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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #646 · 9.11

Посмотрел, наконец, "Кабинет редкостей Гильермо дель Торо". Вообще, мне нравится стиль монстров дель Торо. На мой взгляд, это такой Гигер, от которого не возникает рвотный рефлекс. Очень прикольные у него создания выходят, взять хотя бы обе части оригинального "Хеллбоя" (не ремейка) — можно что угодно говорить о сюжете, но в стиле этим фильмам не откажешь. Так что антологию под продюсерством дель Торо не хотелось пропустить, хотя я совсем не фанат жанра ужастиков. Но на деле ушёл скорее разочарованный. Да, стильно, и дизайны прикольные. Но в основном истории лишены смысла, нет никакой изюминки или морали, в отличие от того, как это было, например, в The Outer Limits. Сюжет развивается по схеме: "Герои сталкиваются с неведомой фигнёй, пугаются, возможно умирают", всё. Даже адаптированный рассказ Говарда Лавкрафта "Модель для Пикмана" в итоге испортили — сам по себе рассказ интереснее и загадочнее, развязка более неожиданная. Авторы же экранизации ушли куда-то в сторону и не смогли вовремя остановиться. Тем не менее, если вы хотите совсем пропустить, то рекомендую вам посмотреть третий эпизод "Вскрытие". Вот он супер крутой, с классной идеей и интересной развязкой. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #crossmodal

当前筛选 #crossmodal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