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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #844 · 17.07

Закончил трилогию Денниса Тейлора "Мы — Легион. Мы — Боб" (плюс две другие книги серии). Автор программист, нерд, гик и любитель фантастики, в 57 лет на спор решил написать книгу. Как это часто бывает, несколько издательств послали его с порога. Но потом он заключил контракт с крупным сайтом аудиокниг, и книга сразу вошла во все топы, принеся кучу денег. По сюжету главный герой по имени Боб — нерд, гик, программист и любитель фантастики, подписывается на криоконсервацию, но в будущем ему дают не новое тело, а перекачивают сознание в компьютер, установленный на небольшом космическом корабле. У этого корабля есть околосветовой (но не сверхсветовой!) двигатель, а также 3D-принтер, позволяющий печатать что угодно, если найти сырьё. Изначальный план людей был в том, чтобы зонд отправился в соседнюю звёздную систему и построил там космическую станцию, но, волей случая, Боб оказывается сам по себе. Другая важнейшая часть сюжета — способность героя полностью копировать себя. То есть построить второй такой корабль и сделать копию сознания, чем он и занялся в первую очередь. Копии начинают немного отличаться друг от друга. Из-за квантовых флуктуаций в характерах разных Бобов превалируют разные его черты: кто-то больше любит исследования и науку, кто-то занимается организацией, кто-то инженерией. Бобы создают сверхсветовую связь и "расселяются" по галактике сотнями копий, при этом сохраняя что-то вроде внутреннего общества и продолжая коммуникации с человечеством. Тейлор, судя по всему, не стремился написать роман, который станет модным и будет обсуждаться, а просто кайфовал и сочинял фантазию для себя самого. Главный герой очевидно списан с автора практически полностью, и можно сказать, таким образом писатель устроил себе мини-приключение в космос. Из-за этого текст, хоть и простой с виду, вышел очень стройным, эмоционально насыщенным, я бы даже сказал душевным. Миллион отсылок к фантастической поп-культуре, забавные шутки в диалогах, даже имена себе Бобы выбирают по персонажам космоопер. Поскольку Бобов много, автор переключается между ними и между хронологическими ветками, что позволяет ему параллельно рассказывать несколько историй: о войне, о дружбе, о потери, об исследовании, об одиночестве, о политике, о семейных конфликтах... Причем, рассказ всегда идёт от первого лица: в одном месте книги "я" это один Боб, в другом месте книги уже другой — немного с другим характером, находящийся в другой части галактики и переживающий совсем другие события. В статьях говорят, что Тейлор, как истинный программист и нерд, даже написал себе софтину для отслеживания сюжетных цепочек. В общем, гик написал приключение для себя, но оно оказалось интересным и близким для огромного количества других гиков. В книгах не слишком много философии или уникальных фантастических идей, но под конец ты почти плачешь из-за необходимости расставаться с героями. В конце-концов, они бессмертны, а ты — всего лишь эфемер. На русском языке я настоятельно рекомендую аудиокниги в исполнении Кирилла Радцига: во-первых, у чтеца ровно такой голос, какой мы представляем себе для человека по имени Боб, а, во-вторых, это один из лучших русских чтецов в современном аудиокнижном пространстве. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #omniembed

当前筛选 #omniembed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