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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #724 · 29.12

Уже давно преимущественно пользуюсь такси Комфорт, а тут вот несколько раз съездил Экономом (в предновогодней суете цены на такси взлетели кратно). И, как ни крути, разница заметна. Но проявляется она не столько в моделях автомобилей и, тем более, не в мастерстве водителя. Разница в том, что в Комфорте тебе буквально комфортнее: машина помытая снаружи и чистая внутри, в ней приятный запах, водитель ведет себя вежливо и соблюдает некоторый этикет. В Экономе же довезут тебя с тем же качеством перемещения, но в салоне может висеть ядрёный ароматизатор, снаружи машина любого цвета будет серой, а водитель противно чавкает, шмыгает носом или мерзко и громко хрустит костяшками. Как вообще водители переходят из одного класса в другой? Вряд ли там есть пункт "Чтобы перейти в Комфорт чаще мойте машину". И не по оценкам тоже, в обоих категориях бывают как оценки, близкие к 5, так и ниже. И уж тем более не будет пункта "Не нужно периодически громко причмокивать". Сдаётся мне, какие-то критерии есть, касаются они общей аккуратности и внимательности человека, и так уж совпало, что люди, попадающие под них, ещё и сами по себе ведут себя приятнее. Уверен, есть водители, которых от более высокой оплаты в Комфорте отделяет не невозможность купить машину дороже, а тупо нежелание за ней как следует ухаживать. И за собой. Всё взаимосвязано, а разруха таки в головах, не перестаю из года в год в этом убеждаться. #life

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