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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #984 · 22.05

Посмотрел у Rozetked краткую выжимку с презентации Google IO, где они 90% времени хвалили свою нейросетку Gemini. И что подумал: задач для просто болтовни с ИИ в чате не так много. А вот научить робота делать за тебя всякую рутину это уже гораздо интереснее. И тут огромное преимущество Гугла над OpenAI — у Гугла уже полно очень популярных сервисов, на которые можно навесить ИИ-функциональность. В презентации так и показывали, например почта с нейросеткой — Gemini залезает в каждое ваше письмо и даже читает вложения, а затем, например, может вам сказать, сколько вы денег (по чекам в почте) потратили на определённую категорию товаров за какое-то время. Ну, пример немного вырожденный, но если нейросетки за нас научат надёжно пользоваться веб-сервисами и приложениями, это будет по-настоящему полезным применением. Я бы хотел рассказать экселю обычным человеческим языком, какая мне нужна таблица, и чтобы он её сделал. Ребята из GigaChat, тем временем, показали мне function calling — как раз попытку поженить машинный интерфейс и языковой процессор. И мне даже хочется попробовать сделать что-то простое. Можете накидать идей в комментах. Нужен какой-то сервис с API, который я смогу вызывать, либо другая формализованная машинная работа. И к ней какая-то рутинная задача, которая может быть создана из текстового запроса на естественном языке. Что бы это могло быть? #dev

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