TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #2198 · 12월 31일

Bot API был обновлён до версии 5.6 Что нового: — Улучшена поддержка функций защищенного содержимого. — В методы добавлен параметр protect_content: sendMessage, sendPhoto, sendVideo, sendAnimation, sendAudio, sendDocument, sendSticker, sendVideoNote, sendVoice, sendLocation, sendVenue, sendContact, sendPoll, sendDice, sendInvoice, sendGame, sendMediaGroup, copyMessage, forwardMessage. — Добавлена поддержка «спойлеров», которые будут работать в версиях Telegram, выпущенных после 30 декабря 2021 года. Более старые клиенты будут отображать неподдерживаемое сообщение. — Добавлен новый тип MessageEntity "spoiler". — Добавлена возможность указывать объекты спойлера, используя параметры форматирования HTML и MarkdownV2. Полный список изменений на официальном сайте. #обновление#BotAPI @phpdevelopersuz | Obuna bo'ling

결과

1개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #crossmodal

当前筛选 #crossmodal清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 2025. 10. 17. AM 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