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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #677 · 3.12

Ребята из ВК, похоже, чуть-чуть прислушиваются к пользователям. Когда я написал пост про неаккуратность с переносом названий статей, эту проблему довольно быстро исправили. И вот только что я писал вам об опросах в ленте, и о том, что именно на мой взгляд в них нужно спрашивать. Сегодня мне пришло два новых опроса: "Достаточно ли в ленте записей от друзей?" (поставил минимальный балл) и "Насколько лента соответствует вашим интересам?" (поставил 2 из 5). Интересно, как именно такая статистика будет обрабатываться? Вот допустим ответят люди, что записей от друзей недостаточно, и что с этим ВК сделает? Вернёт активность пользователей? Если бы могли, то уж давно сделали бы. Но если вдруг мои посты как-то влияют на происходящее: Уберите, пожалуйста, вкладку "Клипы" в нижнем меню. А лучше вообще вынести вертикальные видео для детей в отдельное приложение. Хотел написать "Вместо этой кнопки сделайте обновляемую подборку авторских текстов"... но, пожалуй, будь я сейчас владельцем крупной соцсети, не поставил бы на тексты. Тяжело смириться с тем, что люди перестали читать, но придётся. Возможно, ВК нужно превратить в русский ютуб. А, значит, наладить систему рекомендаций. Сейчас я захожу в раздел "видео", и там какой-то телевизор для домохозяек. Где коптеры и инженерные блоги? #web

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