🗞🇨🇺☀️ ¡Buenos días! Les compartimos las primeras notas de este viernes, que se pueden leer con VPN desde Cuba:
✈️ El Congreso hondureño tumba el acuerdo aéreo firmado por Xiomara Castro y el régimen cubano https://bit.ly/3YmNbV3
☝🏼 Obama compara los discursos de Trump con los de Fidel Castro y lo acusa de "dividir" EE UU https://bit.ly/3BFEMTH
🌀 El huracán Milton deja una senda de muerte y destrucción a su paso por Florida https://bit.ly/3YnOza0
⚖️ Evo Morales es citado para declarar en un caso de presunta "trata de personas" y "estupro" https://bit.ly/3BwAlKW
🏆 Nobel de la Paz a una organización japonesa contra el uso de las armas nucleares https://bit.ly/3Y0dZJm
🔊#Podcast Reinaldo Escobar: ‘Como lo viví’ del 11 de octubre de 2024 https://bit.ly/4dQULMc
📰 Como todos los viernes, les compartimos nuestra versión en PDF para que lean lo mejor de la semana en 14ymedio https://bit.ly/48b6tA0
🎙 El Cafecito Informativo con Yoani Sánchez https://bit.ly/3Nlxnvd
👋 ¡Hasta más tarde!
#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