TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Система Кадры

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @firstkadry · Post #1663 · 31 окт.

Как вручить сотрудникам повестки из военкомата? Отвечаем на вопросы подписчиков. Если сотруднику пришла повестка в военкомат, обеспечьте ему своевременную явку по вызову. Вызвать в военкомат работника могут на военные сборы в мирное время, для того чтобы пройти медосмотр, при призыве на срочную службу или для уточнения документов воинского учета. Независимо от причины, в день и час, который указали в повестке, освободите его от работы и сохраните за ним средний заработок. 📚Период освобождения от работы отобразите в табеле учета рабочего времени. Используйте буквенный код «Г» или цифровой код «23» — невыход на время исполнения государственных или общественных обязанностей. На время прохождения военных сборов сотрудника освобождают от работы. На это время за ним сохраняют постоянное место работы, должность и средний заработок. Расходы на выплату среднего заработка за время прохождения военных сборов возмещают военные комиссариаты по местонахождению работодателя. Какие необходимы документы и какие еще есть гарантии у сотрудников, которых проходят военных сборы, читайте в Системе Кадры через демодоступ↖️ ❗️ Напоминаем: трудовой договор с сотрудниками, которых призвали на военную службу по мобилизации, приостанавливают, но не расторгают. На время приостановки договора работодатель обязан сохранить рабочее место мобилизованного работника. #ответ 🟢 Подписаться на канал для кадровиков

Hashtags

Результаты

Найдено 3 похожих постов

Поиск: #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