nyris-Embedding-Modelle auf Platz eins in allen Benchmarks für visuelle Produktsuche und Teileidentifikation
Die Embedding-Modelle von nyris belegen den ersten Platz in sämtlichen Benchmark-Datensätzen für visuelle Produktsuche und Teileidentifikation. Sie übertreffen Modelle von Google, Meta, Cohere, Jina AI und Nomic AI, von der Ersatzteilsuche bis zur Produkterkennung. Und das mit 768-dimensionalen Embeddings, kompakter als jedes getestete Konkurrenzmodell.
.jpg)
Field Service und Aftersales Trends: 10 Entwicklungen, die 2026 prägen werden
Wir haben hunderte Stunden an Keynotes und Panel-Diskussionen zu Field Service und Aftersales ausgewertet. Das Ergebnis: die zehn Trends und Herausforderungen, die die Branche 2026 formen werden.
Die Suchleiste trügt.
Warum kostet Sie die Identifizierung von Teilen so viel Zeit und Fachwissen? Nicht etwa, weil Ihre Kunden oder Servicetechniker faul sind. Sondern weil Sie sie dazu zwingen, eine visuelle Realität in Schlüsselwörter zu übersetzen.
Wie kann man die visuelle Suche außerhalb der Fertigung einsetzen?
Eine Untersuchung zum Einsatz der visuellen Suche in der Pflanzenindustrie.
nyris-Embedding-Modelle auf Platz eins in allen Benchmarks für visuelle Produktsuche und Teileidentifikation
Die Embedding-Modelle von nyris belegen den ersten Platz in sämtlichen Benchmark-Datensätzen für visuelle Produktsuche und Teileidentifikation. Sie übertreffen Modelle von Google, Meta, Cohere, Jina AI und Nomic AI, von der Ersatzteilsuche bis zur Produkterkennung. Und das mit 768-dimensionalen Embeddings, kompakter als jedes getestete Konkurrenzmodell.