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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3880 · 14 дек.

​⚡️1х1: о мобильной разработке в Яндексе — отличное интервью с полезными советами — [11:46] Нашли максимально приятное интервью с разработчиками Яндекса, а именно — с руководителями мобильной разработки двух приложений Go и Браузера. Ощущение после просмотра такое, как будто пообщался с друзьями, сидя в кафе, так что к просмотру точно рекомендуется. Помимо настроения нашли в видео и полезные инсайты, можно сказать рекомендации к действию для молодых разработчиков, прямиком с внутренней кухни Яндекса. Коротко по тому, что ждёт внутри: В чем польза Flutter для бизнеса? Чем он отличается от React Native? Какие фреймворки используются в мобильной разработке таких супераппов, как Яндекс Браузер и Яндекс Go? Что ждет мобильную разработку через 5 лет? Перейти к просмотру #видео#как_все_устроено

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