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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #659 · 21.11

Попробовали относительно новую настолку "Космические дальнобойщики". Автор — Влаада Хватил, тот самый чех, который создал великую и нашумевшую Codenames. Конкретно Galaxy Trucker он создал ещё раньше, но в какой-то момент решил чуть-чуть доработать и выпустить переиздание. В игре вы сначала собираете из тайлов космические корабли по определённым правилам. У кораблей есть, например, пушки, защитные поля, двигатели, отсеки для грузов и экипажа. Затем летите доставлять грузы, и каждый ход тянется карта с происшествием. Это может быть что-то нейтральное (вы просто летите вперёд), что-то хорошее (вы забираете грузы, за которые потом вам заплатят) и что-то плохое (метеоритный дождь или нападение пиратов). Для того, чтобы справиться с разными проблемами, у вас на корабле должно быть подходящее оборудование, ещё и расположенное нужным образом. Прикольно сделана механика попадания метеоритов: точка удара задаётся броском кубиков, и ты реально каждый раз надеешься, что космический камень не попадёт в уязвимое место. Иногда такими ударами или, например, выстрелами пиратов сносит половину корабля, приходится дальше лететь на обломке. Игра простая, но создаёт нужный экшен. Ещё за сравнительно небольшую цену в коробке много качественных компонентов. Вполне себе неплохой вариант для завершения настольного вечера после какой-нибудь более тяжёлой евростратегии. #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