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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #4021 · 14 апр.

​​🎮Создание игры на Unity 5 Годный плейлист по MagicaVoxel и Unity 5, где каждый шаг создания игры-платформера объясняется максимально доступно: создание ландшафта, программирование на C#, анимирование персонажей и много другое. 1. Создаем ландшафт игры в MagicaVoxel [50:40] 2. Переносим ландшафт игры в Unity [17:39] 3. Оптимизацию моделей из MagicaVoxel [25:45] 4. Изучаем C# в контексте игр для новичков [46.58] 5. Программируем поведение персонажей [34:24] 6. Анимируем персонажей в игре [37:23] Перейти к плейлисту #видео

Hashtags

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #omniembed

当前筛选 #omniembed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