#python#android#android_emulator#google_apps#kernelsu#magisk#magiskonwsa#magiskonwsalocal#subsystem#windows#windows_10#windows_11#windows_subsystem_android#windows_subsystem_for_android#windows10#windowssubsystemforandroid#wsa#wsa_root#wsa_with_gapps_and_magisk#wsapatch
Windows Subsystem for Android (WSA) support ended on March 5, 2025, and the Amazon Appstore was removed from the Microsoft Store, but you can still manually install and use WSA on Windows 10 or 11 via unofficial builds like WSABuilds from GitHub. These builds include options with Google Play Services and root access (Magisk). If you face issues with apps crashing or not starting after recent Windows updates, try using older or "NoGApps" builds as workarounds. Backing up your data before uninstalling or updating WSA is recommended. This lets you keep running Android apps on Windows despite official support ending.
https://github.com/MustardChef/WSABuilds
#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval
PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately.
https://github.com/VectifyAI/PageIndex
⚡️ 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