静态网站悖论
个人网站的两种不同实现方式：一种是复杂的内容管理系统（CMS），另一种是简单的静态 HTML 文件。文章指出，尽管大多数普通用户倾向于使用复杂的解决方案（如 WordPress），但实际上，只有少数专业软件工程师能够选择更简单的静态网站。
via HackerNews 2024 10 09
前两天刚好听朋友说 square space 已经涨到了近乎搞笑的 $25 月费，做不用来盈利的个人博客实在难以 justify。这篇文章中吐槽得很在点子上：
normal users are stuck with a bunch of greedy clowns that make them pay for every little thing, all while wasting ungodly amounts of computational power to render what could have been a static website in 99% of cases.
普通用户被困在了一群屁大点功能都要收费的贪婪小丑手里，与此同时浪费着人神共愤额度的算力来渲染 99% 的情况下都可以作为静态的网站。
当然原文中说的“只有少数专业软件工程师才能选择更简单的静态网站”略微夸张并不认同，因为静态站至少是比 self-host 的动态 CMS 少太多维护了。我的 backlog 里也一直躺了篇安利新手用静态站并拉踩 WP 的文，不过网上这种文已经有无数了也还是拦不住前赴后继往各种 CMS 的坑里冲的新手，觉得写了又有什么意义呢就还搁着没写。（当然迟早会像以前反复造的无数轮子一样被废话欲战胜的 but not today）
#indieblog#newletter
#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
⚡️ 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