TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14989 · Jul 23

#c_lang#bluetooth#bluetooth_le#embedded#embedded_c#iot#mcu#microcontroller#real_time#rtos#zephyr#zephyr_rtos#zephyros Zephyr is a free, open-source real-time operating system (RTOS) designed for small, resource-limited devices like sensors, wearables, and IoT gateways. It supports many hardware types such as ARM, Intel x86, and RISC-V, making it flexible for different projects. Zephyr is modular, so you can include only what you need, saving memory and power. It focuses on security with features like memory protection and secure boot. It also offers built-in networking and tools for easy development and testing. This helps you build reliable, fast, and secure embedded systems efficiently, especially for IoT and real-time applications[1][2][3]. https://github.com/zephyrproject-rtos/zephyr

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