TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14848 · Jun 21

#typescript#blockchain#dapps#debugging#ethereum#javascript#smart_contracts#solidity#task_runner#tooling#typescript Hardhat is a powerful Ethereum development tool that helps you write, test, and deploy smart contracts easily and efficiently. It includes a local Ethereum network for testing without real money, advanced debugging tools to find and fix errors quickly, and a flexible plugin system to add extra features. This makes your development faster, safer, and more convenient, especially if you want to build decentralized applications. You can install it with npm, follow simple setup steps, and access many guides and plugins to customize your workflow. Hardhat is widely used by professionals to streamline Ethereum programming and improve code quality. https://github.com/NomicFoundation/hardhat

Results

1 similar post found

Search: #crossmodal

当前筛选 #crossmodal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