TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15510 · Feb 20

#go#ai_agents#ai_security_tool#anthropic#autonomous_agents#golang#gpt#graphql#multi_agent_system#offensive_security#open_source#openai#penetration_testing#penetration_testing_tools#react#security_automation#security_testing#security_tools#self_hosted PentAGI is an AI-powered tool that automates penetration testing with smart agents using 20+ pro tools like nmap and metasploit in a safe Docker sandbox. It researches vulnerabilities, executes attacks, stores knowledge for reuse, and creates detailed reports via a simple web UI. Quick setup needs Docker, an LLM API key (OpenAI/Anthropic), and `docker compose up -d`. This saves you hours of manual work, speeds up secure testing, cuts errors, and helps find issues faster for better protection. https://github.com/vxcontrol/pentagi

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