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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #842 · 4.07

ВК пишет, что на самом верху перестановки: гендир соцсети Марина Краснова вместе с техническим директором и вице-президентом Александром Тоболем покидают пост, чтобы "заниматься собственным проектом". По этому поводу отлично высказалась Людмила Кудрявцева, с которой я согласен, как минимум, в двух тезисах: Во-первых, перестановку такого уровня не делают, если в компании всё хорошо. Хотя мы за годы правления Марины Красновой видели очень много громких заявлений об очередном преодолённом рубеже по пользователям, а сама соцсеть полностью игнорировала падение репутации, жалобы авторов контента, отток людей в Телеграм и так далее. Во-вторых, у соцсети фактически нет лица с момента ухода Дурова, и теперь уже официально. Ни Андрей Рогозов, ни Марина Краснова не вели внятную человеческую онлайн-деятельность с презентацией того, чем продукт живёт и куда движется, как это делал Дуров (и делает сейчас относительно Телеграма), но они всё-таки хотя бы формально занимали пост руководителя. Сейчас же даже на роль говорящей головы для сухих отчётов в СМИ никто не назначен, и нет заявлений, что подобный человек ищется. Поражает другое. Я знаком с десятками сотрудников ВК, и большинство из них — офигенно крутые, умные, интересные люди, действительно горящие своей работой и переживающие за качество и популярность продукта. При этом, что творится в топ-менеджменте, я совершенно не понимаю (вангую, что сотрудники сами не понимают). Создаётся устойчивое впечатление, будто бы ВК для топов это просто способ напилить себе бабла, чтобы потом уйти заниматься чем-то другим, что интересует их больше. Ни Марина Краснова, ни Александр Тоболь не выглядели людьми, которым есть дело до продукта в целом, а не до пары личных местечковых инициатив типа мёртворожденного NFT. Кто-то запомнил что-нибудь, что они сделали, какой-то прорыв, какой-то яркий образ в интернете может, какие-то технические достижения? Александр вот отвечал за видеоплатформу, которая до сих пор один из самых технически слабых разделов ВК, не говоря уже об отставании в продуктовых ожиданиях типа "замена ютубу". Я, кстати, у него забанен, хотя никогда ему и про него ничего плохого не писал — отличная работа с критикой. В общем, желаю ВК дальше держаться на плечах крутых сотрудников, которым не всё равно. А что до топов — видимо, не так и плохо, что никто конкретный теперь на эту роль назначен не будет. #web

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