TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Linuxgram 🐧

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Sib kontenut simili

Kanal tas-sors @linuxgram · Post #17821 · Fra 18

📰Linus T tells The Reg how Linux solo act became a global jam session Ts'o, Hohndel and the man himself spill beans on how checks in the mail and GPL made it all possible If you know anything about Linux's history, you'll remember it all started with Linus Torvalds posting to the Minix Usenet group on August 25, 1991, that he was working on "a (free) operating system (just a hobby, won't be big and professional like gnu) for 386(486) AT clones. 🔗 Source: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2026/02/18/linus_torvalds_and_friends/ #linux#gnu

Hashtags

Riżultati

3 postijiet simili nstabu

Tfittxija: #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