TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3064 · 20 июн.

​🔍Пишем свой поисковик на Java —[1:18:32] Это запись вебинара, на котором автор подробно показывает процесс создания полноценного поисковика на Java с помощью Elasticsearch. Он будет работать с огромным массивом документов и c относительно небольшими задержками. Основные таймкоды для удобной навигации: 1. План вебинара — [0:37] 2. Структура приложения — [7:45] 3. Установка и запуск Elasticsearch — [10:20] 4. Создание индексов и поиск по ним — [17:37] 5. Асинхронные вызовы, продвинутые возможности — [1:05:30] Перейти к просмотру #видео#java

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #unifiedembedding

当前筛选 #unifiedembedding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