TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14995 · Jul 25

#typescript#animation#gesture#javascript#react_native React Native Reanimated 4 lets you create smooth, high-performance animations in your mobile apps using a simple, web-like approach—now supporting CSS animations and transitions, so you can use familiar syntax and write less code for complex effects[1][2][4]. It only works with the latest React Native architecture, so you’ll need to update if you’re still on the old system, but this ensures better performance and future compatibility. Detailed docs and example apps help you get started quickly, and the library is well-supported by the community and major companies. This means you can build visually impressive, responsive apps faster and with less hassle, just like on the web[1][2][4]. https://github.com/software-mansion/react-native-reanimated

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