TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14847 · Jun 20

#java#bedrock#bedrock_edition#bedrock_to_java#bungee#fabric#geyser#geysermc#hacktoberfest#java#java_edition#minecraft#minecraft_bedrock_edition#packet#pe#protocol#proxy#spigot#translator#velocity Geyser is a free tool that lets you play Minecraft across different versions by connecting Minecraft Java Edition servers. It works by translating data between the two game versions, enabling cross-platform play on devices like Windows, iOS, Android, and consoles. You can install it as a plugin or standalone, and it supports recent Minecraft versions. This means you can join Java servers even if you only have Bedrock Edition, expanding your multiplayer options without needing a separate Java account if you use the Floodgate plugin. It’s great for seamless crossplay but may have some minor limitations due to game differences[1][2][5]. https://github.com/GeyserMC/Geyser

Results

1 similar post found

Search: #unifiedembedding

当前筛选 #unifiedembedding清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 10/17/2025, 10:13 AM

⚡️ 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