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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #657 · 19.11

Лет десять назад мне очень нравилось всё, что делает и пишет Тёма Лебедев. Я с удовольствием читал "Ководство" и "Бизнес-линч". Мне импонировали его подходы к дизайну и к организации работы своей студии. Ещё я считал его человеком очень прямолинейным, который называет вещи своими именами и не боится высказываться не по шаблону. Когда я первый раз зашёл на сайт Студии Лебедева, увидел там слоган "Долго. Дорого. Ох**нно.", подумал ещё: "Ого, чувак прямо на своём официальном бизнес-сайте пишет не приторным рекламным языком, а что-то такое дерзкое." Потом на время перестал за ним следить, переключившись на другие источники. И вот в этих новых источниках в какой-то момент появился дискурс "Тёма Лебедев сошёл с ума и несёт какую-то ересь". Источники были в основном либерально-прозападные, я очень сильно им доверял и всецело без каких-либо сомнений принимал ту картину мира, которую они преподносят. Поэтому, не став вообще ничего смотреть и читать, что говорит Лебедев, я тоже совершенно чётко и однозначно принял для себя тезис "Лебедев сошёл с ума и несёт чушь". Если бы вы меня год назад спросили про Лебедева, я бы вам сказал: "Но ведь совершенно очевидно же, что Лебедев свихнулся и несёт херню". Это было частью объективной реальности вокруг меня, наряду с утверждениями "вода мокрая" и "солнце жёлтое". Как это совмещалось с тем, что прежде мне нравилось то, что делает и говорит Тёма? Никак. Кац, которого я активно смотрел, даже в одном из своих видео подробно пытался ответить на вопрос "Почему в целом неглупый Лебедев несёт чушь и высказывает какие-то нелиберальные и незападные идеи?". И ответом Каца было что-то в духе: "Это необъяснимо, скорее всего он один раз пошутил и сказал что-то пророссийское, шутка затянулась, теперь уже продолжает так говорить, чтобы сохранить лицо". Так себе объяснение, но я и его принял. За этот год на фоне известных событий мои взгляды претерпели много изменений. Я рефлексировал в себе этот вопрос, и когда-нибудь может напишу вам более подробно. Но Каца смотреть перестал почти сразу где-то в марте. Как минимум, либеральная идеология оказалась для меня несовместима с решением остаться в России, а я уезжать совсем не хочу. Тогда я для интереса посмотрел несколько роликов Лебедева и с удивлением обнаружил, что, во-первых, я согласен с 90% того, что он говорит. Ну вот прям дословно по некоторым пунктам (типа взгляды на взаимоотношения Европы с мигрантами или взгляды на ЛГБТ). И вообще у него удивительно близкая к моей система ценностей и представление о том, как люди должны себя вести. Во-вторых, он всё так же выглядит для меня просто чуваком, который прямым текстом называет вещи своими именами и открыто высказывает своё мнение по тем или иным вопросам, независимо от того, попадает ли это мнение в какую-либо идеологию или нет. Ну то есть я лет пять на полном серьёзе считал чела городским юродивым и был абсолютно уверен, что он задвигает безумную хрень, а чел всё это время говорил нормальные и правильные вещи (с моей точки зрения). Вместо того, чтобы самому сходить посмотреть на канал Тёмы, я посмотрел реакцию Каца на канал Тёмы и удовлетворился этим. Не будьте мной в этом вопросе. Независимо от вашей позиции на идеологическом компасе и от вашего отношения к упомянутым персонажам: формируйте своё мнение самостоятельно. P.S. Политические споры под этой записью запрещены, сразу бан. #life

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