TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15199 · Oct 5

#javascript#appimage#compressor#downloader#electron#electron_app#ffmpeg#flatpak#javascript#linux#linux_app#macos#nodejs#snap#ubuntu#video#windows#youtube#youtube_dl#youtube_downloader#ytdownloader You can use ytDownloader, a modern app that lets you download videos and audio from hundreds of sites like YouTube, Facebook, Instagram, TikTok, and Twitter. It works on Windows, macOS, and Linux, offers fast downloads, supports playlists, subtitles, and video compression with hardware acceleration, and has multiple themes. It’s free of ads and trackers, making it safe and easy to use. You can install it via various methods like Flatpak, Snap, or package managers on different systems. This helps you save videos for offline viewing, enjoy faster access without ads, and keep your favorite content anytime. https://github.com/aandrew-me/ytDownloader

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