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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #912 · 19.11

И ведь верно, если подумать, мы уже находимся в смешанной реальности. Вот эти все люди с топовыми айфонами, живущие в облезлых стенах, или водители, паркующие Теслу с автопилотом в луже посреди двора. Люди получают зарплату на карту с помощью высокотехнологичной электроники, а затем стоят в огромной очереди к банкомату, чтобы снять бумажки. Мы летаем в космос и лечим вирусные заболевания, но экстрасенсы и инфоцыгане купаются в деньгах, не зная отбоя в клиентах. И не надо думать, что так только в России. В Сан-Франциско бомжи ночуют под пятиполосным шоссе для спорткаров. В Берлине 15 лет назад уже были крутые сквозные поезда метро, по которым, однако, ходили люди-контролёры и проверяли наличие бумажного проездного. Я помню свой первый день в Тайланде: купил в аэропорту симку с мобильным интернетом. Интернет офигенного качества, скорость и покрытие в разы лучше, чем в Европе. Но затем я вышел на улицу и увидел опоры ЛЭП, провода на которых, судя по их виду, монтировал пьяный инвалид — настолько убого, небезопасно и неаккуратно это было сделано (поищите в картинках "провода в Тайланде", поймёте, если не видели). Так что с точки зрения сеттинга "Кибердеревня" это просто русский "Трансметрополитен" — технологии пришли, а разруха много где осталась: как в головах, так и в клозетах. Сериал, кстати, с лёгкостью в одном кадре критикует произвол полиции, а в соседнем продактплейсит вполне государственную СБП. Можно поблагодарить авторов за то, что им удалось не скатиться ни в клюквенную критику России и всего русского, ни в ватную пропаганду. Это просто отражение реальности, в которой есть хорошие вещи, которые нужно хвалить, и плохие, которые нужно ругать. Ну, и вишенкой на торте идут пасхалки, шутки, приколы, мелочи в кадре. Местами они слишком буквальные, местами хочется ставить на паузу, чтобы рассмотреть кадр. Причём, картина в равной степени регулярно отсылается как к советской киноклассике, так и к современным видеоиграм и фантастике. И это любопытно, потому что уловить все такие пасхалки может очень небольшая прослойка людей: наши с вами родители не поймут подмигивания в сторону "Дюны" и "Бегущего По Лезвию 2049", а наши с вами дети не оценят копии сценок из "Белое Солнце Пустыни" и "Любовь и Голуби". Именно поэтому, кажется, будто бы сериал не для всех, и авторы невольно сделали целевую аудиторию довольно узкой. Впрочем, вполне может быть, что верно обратное: детям понравится хайтек, голограммы и роботы, а старшее поколение поностальгирует по былым временам. #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