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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #740 · 25.01

Питер Уоттс, «Ложная слепота». Прочитал эту книгу по рекомендации, и оказалось в точку — очень самобытная наполненная интересными идеями твёрдая научная фантастика. Из тех, которые надолго запоминаешь, и идеи из которых хочется вспоминать и обсуждать в каких-нибудь разговорах потом. Будущее, человечество в состоянии технологической сингулярности. Уже есть репликаторы, создающие абсолютно любой предмет, уже есть бессмертие в виде загрузки сознания в сеть. Различные импланты и кибер-дополнения стали обыденностью. Семей давно не существует, а в отношения люди вступают, как правило, через виар (при этом лично тоже видятся, но в основном для совместной работы, если это необходимо). Некоторые люди сильно сплетены с искусственным интеллектом и решают различные глобальные проблемы, при этом общаться с ними остальные не могут — не понимают, слишком большой разрыв в мышлении. Для такого общения существуют «синтеты» — люди с наполовину кибернетическим мозгом, способные понимать людей-компьютеров и рассказывать простым «исходникам», как их называют, что имелось ввиду. Конкретно главный герой тоже синтет, он лишён эмпатии, а поведение, похожее на человеческое, в основном эмулирует. Ещё в этом мире есть вампиры, и это прикольный ход для твёрдой научной фантастики: по сюжету это мутация людей, параллельная ветка развития. Вампиры умнее, быстрее и сильнее человека. Но, вот незадача, в их зрительной коре есть дефект, вызывающий эпилептический припадок каждый раз, когда вампир видит большое количество прямых углов. В живой природе прямых углов нет, поэтому эволюция не помешала этому багу развиться. Можете догадаться, каким именно образом люди в итоге их победили в прошлом :) Вампиры вымерли, а потом были людьми воскрешены из раскопок и поставлены под контроль именно с помощью этого дефекта. В общем, в какой-то момент над землёй появляется куча инопланетных зондов, которые одновременно сгорают и отдают сигнал куда-то вовне. Туда снаряжают экспедицию, которая должна совершить первый контакт и разобраться, что происходит. А дальше крутая смесь детектива, ужасов и философского трактата. Отдельно порадовали моменты, в которых сначала происходит какая-то жуткая непонятная крипота, а потом у всего находится логичное и научное объяснение. Ещё много сильнейших высказываний о мышлении и природе сознания, заставляющих надолго задуматься. В каком-то смысле мне больше понравилась представленная здесь модель непознаваемого инопланетного разума, чем в «Солярисе». Следует отметить своеобразный язык: кажется что автор немного злоупотребляет научным стилем и терминами, в реальности люди (даже учёные) разговаривали бы проще, на мой взгляд, и автор в некотором смысле заигрывает с аудиторией, для которой важна эта внешняя стилистика. Тем не менее, каких-то известных мне научных противоречий я не нашёл. Всё по делу, и автор явно хорошо готовился. Если любите твёрдую НФ и, прочитав первые 20-30 страниц, привыкните к стилю, то очень рекомендую. #fiction

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