TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Decoding Human — Роман Пустовойт

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @decodinghuman · Post #243 · 18 авг.

Привет, у меня сегодня для вас подборка каналов. В основном — PR, но есть и интернет-маркетинг. Каналы крутые, Маша Лапук в представлении, думаю, не нуждается, но есть и интересные авторские каналы. Выбирайте на свой вкус, подписывайтесь, ставьте лайк :) 1. PR Perfect — Канал Кристины Петровой, основателя коммуникационного агентства PR Perfect. Автор пишет о том, как продвигать себя и свой бизнес, дает практические рекомендации, делится актуальными новостями сферы и полезной информацией о работе в Telegram, ведении здесь собственных каналов. Проводит прямые эфиры с приглашёнными экспертами из коммуникационной сферы и не только. 2. Все про интернет-маркетинг - WebCanape — авторский канал эксперта Яндеса по обучению и директора по маркетингу WebCanape Евгения Чуранова. 3. Отъехавшая пресс-служба — Канал Анастасии Журавлевой, которая ранее возглавляла PR в QiWI Group, а сейчас PR-директор в компании YADRO. Анастасия рассказывает о мировых трендах и современных технологиях. Также делится личными историями про PR, своим опытом и полезными исследованиями. 4. Baltic Weekend — канал того самого форума по коммуникациям. Здесь актуальные новости из мира PR, маркетинга, digital и бизнеса. Каждую неделю в прямом эфире ведут высокие разговоры о пиаре и новомодных трендах с лидерами отрасли. #BWнавсегда. 5. Vinci means PR — Новостной канал Марии Лапук, основателя PR-агентства Vinci Agency. Здесь регулярно публикуются актуальные новости в сфере PR и маркетинга, а также живо подаются интересные факты из сферы коммуникаций и бизнеса в целом.

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #crossmodal

当前筛选 #crossmodal清除筛选
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