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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #739 · 24.01

Есть такой крупный англоязычный видеоигровой форум ResetEra — около 10 миллионов ежемесячных посетителей. И на нём запретили любые упоминания и обсуждения игры Hogwarts Legacy — недавно вышедшего высокобюджетного проекта по вселенной Гарри Поттера. Хотя проект громкий, рекламируют его много, играть в него тоже будут наверняка очень многие, и на видеоигровом форуме это должно быть одно из топовых и самых интересных для аудитории обсуждений. А запретили потому что, как вы помните, пару лет назад Роулинг высказала в Твиттере фразу, которую посчитали оскорбительной некоторые трансгендеры. И понёсся каток кансел-культуры — стало модно и репутационно-правильно в западном обществе высказываться против Роулинг, а Роулинг, в свою очередь, систематически продолжала высказывать свою позицию открыто против транс-людей. Что характерно: молодые актёры из фильмов о Гарри Поттере, которые, по сути, с этих фильмов стартовали свою карьеру и вне этих фильмов особых заслуг не имеют, высказывались резко и однозначно в сторону канселинга. А вот актёры постарше вели себя более сдержано, хотя они как раз Роулинг обязаны куда меньшим. В общем, этим форумом рулят настолько отбитые леваки, что они под угрозой бана полностью запретили любые упоминания игры, потому что игра по вселенной Гарри Поттера, а его написала "трансфобка". А все посты, где пользователи попытаются обсудить это решение администрации, будут удаляться. Свобода слова! Я не собирался покупать Hogwarts Legacy, но вот сейчас даже задумался, а не поддержать ли этот проект чисто из принципа. #games Один из самых смешных мемов по теме, что я встретил:

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