TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← OnePlus Guide

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trouver du contenu similaire

Chaîne source @OnePlusGuide · Post #2802 · 19 sept.

🔻APP "MESSAGGI" DI ONEPLUS SUL PLAY STORE🔻 #ONEPLUS#MESSAGGI Da mesi, con le ultime versioni della OxygenOS ci sono pre-installate le app "Telefono" e "Messaggi" di Google, andando a sostituire le app proprietarie di OnePlus, scelta apprezzata da alcuni utenti, e da altri invece no. Per tutti quelli che vorrebbero riavere le app in questione firmate OnePlus, è arrivata una notizia che sicuramente farà piacere: l'app "OnePlus Messaggi" è sul PlayStore! Tuttavia, con le varie prove che abbiamo fatto risulta sempre non compatibile con i nostri device OP e di conseguenza non installabile. Nel dubbio vi lasciamo qui sotto il link del PlayStore, provate anche voi e fateci sapere! 🔸OnePlus Messaggi - PlayStore Pit — Il nostro canale 👉🏻@oneplusguide I nostri gruppi 👉🏻@oneplusitcommunity

Résultats

3 posts similaires trouvés

Recherche : #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03/11/2025 12:00

#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

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17/10/2025 10:13

⚡️ 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