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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #2421 · 4월 26일

TON hamyonining Telegram mijoziga integratsiyasi WebApp-botlari tufayli @wallet xizmati hamyonni Telegram mijozlari investitsiyalariga integratsiyalashni amalga oshirdi. Endi siz Toncoin kriptovalyutasini foydalanuvchilarga bevosita messenjerdan o‘tkazishingiz mumkin. Uzoq hamyon manzillarisiz, komissiyalarsiz va tranzaksiyani tasdiqlashni kutmasdan. Avvalroq @tginfoyozganidek, ehtimol, butun veb-bot platformasi TON Coin'ning Telegram bilan integratsiyalashuvi uchun maxsus yaratilgan. Hamyonni integratsiyalash: t.me/wallet?attach=wallet TonCoin haqida batafsil: @toncoin_uz #ton#wallet#kriptovalyuta 💚@TGraphUz | YouTube

결과

3개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 2025. 11. 03. PM 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 · 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