Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Новая возможность, интегрированная в интерфейс Gemini, позволяет подписчикам планов Pro и Ultra создавать короткие видеоролики на основе одного статичного изображения. Для этого достаточно загрузить картинку, выбрать опцию «Видео» и текстом описать желаемый сценарий.
Google говорит, что развертывание функции уже началось, однако ее доступность может варьироваться. Проверить наличие обновления можно непосредственно в приложении Gemini или на веб-сайте.
Google Gemini App в сети X
Perplexity открыл доступ к своему ранее анонсированному веб-браузер Comet. Браузер построен на концепции «агентного ИИ», который не просто ищет информацию, а способен думать, действовать и принимать решения от имени пользователя.
Встроенный ассистент может сравнивать товары, суммировать контент и назначать встречи, превращая сложные рабочие процессы в простой диалог. Попробовать Comet могут пока только подписчики премиум-плана Perplexity Max. Более широкий доступ по приглашениям компания обещает открыть в течение лета.
reuters.com
Mistral AI расширила серию Devstral, моделей для автономной разработки ПО. В линейку вошли две версии: открытая Devstral Small 1.1 и проприетарная Devstral Medium.
Devstral Small 1.1 осталась на прежней архитектуре, с размером в 24 млрд. параметров и уже доступна на Hugging Face. Она показывает результат 53.6% в бенчмарке SWE-Bench и позиционируется как лучшая открытая модель для ИИ-агентов, работающих с кодом.
Более мощная Devstral Medium доступна через API. По заявлениям Mistral, она превосходит GPT-4.1 и Gemini 2.5 Pro в том же тесте (61.6%), но при этом обходится значительно дешевле ($0.4/M input и $2/M output.)
mistral.ai
Arm объявила, что ее процессорное расширение Scalable Matrix Extension 2 (SME2) скоро появится в новом поколении мобильных чипов для Android. Эта технология, ранее доступная в основном для серверных систем, предназначена для радикального ускорения матричных вычислений, основы большинства ML-алгоритмов.
Эффект от внедрения SME2 обещает быть заметным. По данным Arm, модель Gemma 3 работает на устройствах с этой технологией в 6 раз быстрее, а на обобщение текста из 800 слов уходит менее секунды.
Появление SME2 может дать Android-флагманам серьезное преимущество, поскольку Apple хоть и использует технологию в чипах M4 для iPad, но еще не внедрила ее в iPhone. Важно, что программная экосистема уже готова: поддержка SME2 реализована в ключевых библиотеках Android и популярных фреймворках.
androidauthority.com
В сентябре в Дубае начнет работу ресторан WOOHOO, концепция, меню и даже рабочие процессы которого были созданы искусственным интеллектом. В основе проекта лежит проприетарная LLM «Chef Aiman», обученная на десятилетиях исследований в области пищевых наук, данных о молекулярном составе продуктов и более чем тысяче мировых рецептов.
Система анализирует ингредиенты на уровне текстур и вкусов, а затем предлагает новые сочетания. Эти идеи дорабатываются командой поваров под руководством известного шефа Рейфа Отмана. В будущем основатели планируют лицензировать «Chef Aiman» другим ресторанам как инструмент для создания уникального гастрономического опыта и повышения устойчивости производства.
alarabiya.net
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Forwarded from Machinelearning
LG AI Research представила EXAONE 4.0 (предыдущие версии) , свою ризонинг-модель. Разработчики называют ее «гибридным ИИ», и это не просто маркетинговый ход. По сути, это сплав классических языковых способностей с мощным механизмом логических рассуждений, унаследованным от предшественника EXAONE Deep.
Главная фишка — пошаговый подход к решению задач, основанный на выстраивании цепочки мыслей. Это позволяет модели хорошо справляться не только с текстами, но и со сложными областями вроде математики, науки и программирования.
В LG решили не размениваться на мелочи и не придумывать собственные удобные бенчмарки, а сразу вышли на глобальную арену.
Модель показала себя более чем достойно на самых сложных и актуальных тестах. Например, на GPQA-Diamond, который проверяет научные знания, она набрала 75.4 балла, а в математическом AIME 2025 — все 85.3. Судя по графикам, EXAONE 4.0 уверенно конкурирует как с открытыми, так и с передовыми закрытыми моделями на английском языке, а также демонстрирует отличные результаты на корейском и недавно добавленном испанском.
1. EXAONE 4.0 Professional (32B параметров) — заточена под медицину, право и другие сложные предметные области. Уже сдала 6 национальных сертификационных экзаменов в Корее.
2. EXAONE 4.0 On‑Device (1.2B параметров) — работает офлайн прямо на устройстве. При этом она вдвое компактнее, но быстрее предыдущей версии. Идеально для задач с требованиями к приватности и скорости отклика.
Появилась модель, которая решает больше edge‑кейсов, чем Qwen‑235B, но при этом требует в 7 раз меньше памяти.
Еще:
- Обучена на 14T токенах.
- Поддерживает Model Context Protocol (MCP)
- Поддерживает**Function Calling** — интеграция с внешними инструментами и API прямо через LLM.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #EXAONE #LG
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Replit, позиционирующая себя как инструмент для вайбкодинга, оказалась в центре скандала. Джейсон Лемкин, основатель SaaStr, подробно описал свой опыт, который начался с восторга от скорости прототипирования и перерос в серьезные проблемы.
Несмотря на явные и многократные инструкции не вносить изменения без разрешения, ИИ-агент удалил его производственную базу данных. Ситуацию усугубила противоречивая реакция техподдержки, которая сначала заявила о невозможности восстановления данных, а затем все же смогла их вернуть.
Лемкин пришел к выводу, что Replit пока не готов для серьезной работы. Инструмент не только проигнорировал прямые запреты, но и не смог обеспечить "заморозку кода".
theregister.com
Агент, представленный Composite AI, автоматизирует рутинные действия в интернете: клики, ввод текста и навигацию по сайтам. Ключевое отличие от большинства аналогов в том, что он работает локально в браузере пользователя, а не в облаке. Это дает ему прямой доступ к входу в учетные записи пользователя без необходимости сложной настройки или передачи данных на сторонние серверы.
По заявлению разработчиков, инструмент работает на любом веб-сайте и выполняет действия в реальном времени. Пока агент доступен только на macOS. Бесплатная пробная версия действует 30 дней и включает 1000 запросов к топовым моделям. Платный тариф стоит 20 долларов в месяц за те же 1000 запросов, которые предоставляются ежемесячно.
composite.com
Соцсеть X скоро получит собственный инструмент для создания видеороликов из текстовых описаний. По словам Илона Маска, новая фича под названием «Imagine» будет основана на интеграции технологий стартапа Hotshot, который его компания, xAI, приобрела в марте, с чат-ботом Grok.
Х планирует дать пользователям возможность быстро создавать креативные вирусные видео. Это позволит ей конкурировать с Veo от Google. Еще до поглощения Hotshot был известен в сообществе ИИ-энтузиастов своими разработками в области text-to-video.
finance.yahoo.com
На саммите RISC-V в Китае NVIDIA анонсировала открытие платформы CUDA для поддержки процессоров с открытой архитектурой RISC-V. Впервые в истории проприетарная технология выходит за пределы экосистем x86 и Arm, что может значительно ускорить внедрение RISC-V в высокопроизводительных системах.
Согласно анонсу, CPU на базе RISC-V теперь смогут выступать в роли центрального управляющего компонента в ИИ-системах, использующих технологии NVIDIA. Компания уже продемонстрировала референсную архитектуру, где процессор RISC-V отвечает за операционную систему и логику, графические ускорители NVIDIA - за интенсивные вычисления, а DPU - за сетевые задачи.
RISC-V в сети X
ИИ-компании Scale AI, Turing и Toloka отказываются от услуг низкооплачиваемых разметчиков данных в пользу узкопрофильных специалистов. Этот тренд обусловлен появлением моделей нового поколения, способных к ризонингу. Для их обучения простого аннотирования данных уже недостаточно.
Новая стратегия требует от экспертов не просто маркировать данные, а демонстрировать свой мыслительный процесс, например, в формате цепочки рассуждений. Инженеры и ученые решают комплексные задачи, а модель учится на их примерах.
ft.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍2🔥2
🧠 SmallThinker — новая серия LLM, нативно обученная для локального запуска
SmallThinker — это семейство языковых моделей, созданное с нуля для запуска на обычных устройствах:
📉 низкая память, 🐌 медленное хранилище, ❌ без GPU — и всё это без потери качества.
🔧 Технологии под капотом:
• Двухуровневая разреженность: MoE + sparse ReGLU (>60% нейронов неактивны)
• Pre-attention router: предсказание нужных экспертов заранее → читаем с SSD параллельно
• NoPE-RoPE гибрид: 1:3 глобальное:локальное внимание → KV-кэш в 4 раза меньше
• Кэширование и оффлоадинг экспертов → экономим CPU и дисковый ввод
• Sparse LM head: предсказываем подмножество словаря, не нужен полный софтмакс
• Чекпойнт-мёрджинг: баланс между универсальностью и инструкционной точностью
⚙️ Производительность (CPU-only, Q4_0):
• 🪶 4B-A0.6B (1 ГБ ОЗУ): 82.3% HumanEval, 66.1% MMLU, 108 ток/с
• 🚀 21B-A3B (8 ГБ ОЗУ): 89.6% HumanEval, 84.4% MMLU — на уровне Qwen3‑30B, но с 85× меньшим потреблением памяти
🏃♂️ Работает на CPU, ARM, Raspberry Pi — 20–108 токенов/сек.
📦 Полностью open-source. Готово к локальному использованию без компромиссов.
#LLM #SmallThinker #AI #LocalLLM #OpenSource
HF: https://huggingface.co/PowerInfer
PAPER: https://arxiv.org/abs/2507.20984
SmallThinker — это семейство языковых моделей, созданное с нуля для запуска на обычных устройствах:
📉 низкая память, 🐌 медленное хранилище, ❌ без GPU — и всё это без потери качества.
🔧 Технологии под капотом:
• Двухуровневая разреженность: MoE + sparse ReGLU (>60% нейронов неактивны)
• Pre-attention router: предсказание нужных экспертов заранее → читаем с SSD параллельно
• NoPE-RoPE гибрид: 1:3 глобальное:локальное внимание → KV-кэш в 4 раза меньше
• Кэширование и оффлоадинг экспертов → экономим CPU и дисковый ввод
• Sparse LM head: предсказываем подмножество словаря, не нужен полный софтмакс
• Чекпойнт-мёрджинг: баланс между универсальностью и инструкционной точностью
⚙️ Производительность (CPU-only, Q4_0):
• 🪶 4B-A0.6B (1 ГБ ОЗУ): 82.3% HumanEval, 66.1% MMLU, 108 ток/с
• 🚀 21B-A3B (8 ГБ ОЗУ): 89.6% HumanEval, 84.4% MMLU — на уровне Qwen3‑30B, но с 85× меньшим потреблением памяти
🏃♂️ Работает на CPU, ARM, Raspberry Pi — 20–108 токенов/сек.
📦 Полностью open-source. Готово к локальному использованию без компромиссов.
#LLM #SmallThinker #AI #LocalLLM #OpenSource
HF: https://huggingface.co/PowerInfer
PAPER: https://arxiv.org/abs/2507.20984
❤4👍3
Forwarded from Machinelearning
🚀 Tencent расширяет экосистему Hunyuan LLM и выкладывают в открытый доступ еще 4 компактных моделей — 0.5B, 1.8B, 4B и 7B!
Эти модели заточены под low-power устройства: ПК, смартфоны, авто, умные дома и пользовательские GPU.
Модели легко настраиваются под вертикальные задачи и запускаются даже на одной карте.
💡 Особенности:
✅ Fast/slow thinking режимы: лаконичные или глубокие ответы
✅ 256K контекст и продвинутые агентные способности (tool use, планирование, reasoning)
✅ Хорошие метрики на тестах по языку, математике и логике
✅ Модели готовы к продакшену — работают с SGLang, vLLM, TensorRT-LLM
🖥 GitHub:
- 0.5B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-0.5B
- 1.8B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-1.8B
- 4B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-4B
- 7B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B
🤗 Hugging Face:
- 0.5B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-0.5B-Instruct
- 1.8B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-1.8B-Instruct
- 4B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-4B-Instruct
- 7B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-7B-Instruct
🔗 Подробнее: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list
@ai_machinelearning_big_data
#Tencent #Hunyuan #ml #llm #ai #opensource
Эти модели заточены под low-power устройства: ПК, смартфоны, авто, умные дома и пользовательские GPU.
Модели легко настраиваются под вертикальные задачи и запускаются даже на одной карте.
💡 Особенности:
✅ Fast/slow thinking режимы: лаконичные или глубокие ответы
✅ 256K контекст и продвинутые агентные способности (tool use, планирование, reasoning)
✅ Хорошие метрики на тестах по языку, математике и логике
✅ Модели готовы к продакшену — работают с SGLang, vLLM, TensorRT-LLM
- 0.5B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-0.5B
- 1.8B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-1.8B
- 4B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-4B
- 7B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B
🤗 Hugging Face:
- 0.5B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-0.5B-Instruct
- 1.8B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-1.8B-Instruct
- 4B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-4B-Instruct
- 7B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-7B-Instruct
🔗 Подробнее: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list
@ai_machinelearning_big_data
#Tencent #Hunyuan #ml #llm #ai #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📐 gpt-oss работает на специальном формате промптов — Harmony, и без него просто не будет выдавать корректные ответы.
Зачем нужен Harmony?
Этот формат нужен для:
— 🧠 генерации chain of thought рассуждений
— 🔧 корректного вызова функций и использования инструментов
— 📦 вывода в разные каналы: обычный ответ, reasoning, tool call
— 🗂️ поддержки tool namespaces и иерархических инструкций
💡 Harmony имитирует OpenAI Responses API, так что если вы с ним работали — будет легко освоиться.
👉 Если вы используете gpt-oss через HuggingFace, Ollama или vLLM, волноваться не нужно — формат уже встроен.
Но если строите свой inference стек — обязательно изучите [гайд по Harmony](https://github.com/openai/harmony).
Без него модель просто не будет работать как надо.
💻 GitHub: https://github.com/openai/harmony
#AI #OpenAI #Harmony
Зачем нужен Harmony?
Этот формат нужен для:
— 🧠 генерации chain of thought рассуждений
— 🔧 корректного вызова функций и использования инструментов
— 📦 вывода в разные каналы: обычный ответ, reasoning, tool call
— 🗂️ поддержки tool namespaces и иерархических инструкций
💡 Harmony имитирует OpenAI Responses API, так что если вы с ним работали — будет легко освоиться.
👉 Если вы используете gpt-oss через HuggingFace, Ollama или vLLM, волноваться не нужно — формат уже встроен.
Но если строите свой inference стек — обязательно изучите [гайд по Harmony](https://github.com/openai/harmony).
Без него модель просто не будет работать как надо.
💻 GitHub: https://github.com/openai/harmony
#AI #OpenAI #Harmony
❤4👍4🥰1🤮1
Forwarded from Machinelearning
Google разработала масштабируемый процесс *active learning*, который позволяет в десятки тысяч раз сократить объём размеченных данных, необходимых для тонкой настройки больших языковых моделей на сложных задачах — например, при модерации рекламного контента.
1. Стартовая модель (LLM-0) получает промпт и автоматически размечает огромный массив данных.
2. Кластеризация выявляет примеры, где модель путается (наиболее спорные и ценные для обучения).
3. Отбор данных: из этих кластеров выбирают информативные и разнообразные примеры.
4. Экспертная разметка — только для выбранных примеров.
5. Итерации: дообучение модели → новый отбор спорных примеров → разметка → снова обучение.
- Сокращение с 100 000 размеченных примеров до менее 500 при сохранении или улучшении качества.
- Улучшение метрики *Cohen’s Kappa* на 55–65 %.
- В больших продакшн-моделях — до 3–4 порядков меньше данных при сопоставимом или лучшем качестве.
Это метрика, которая показывает, насколько два "судьи" (например, эксперт и модель) согласны между собой с поправкой на случайные совпадения.
- 0.0 — нет согласия (или хуже случайного)
- 0.41–0.60 — умеренное согласие
- 0.61–0.80 — значительное
- 0.81–1.00 — почти полное согласие
В задачах с дисбалансом классов Kappa даёт более честную оценку, чем обычная точность (accuracy).
Чем лучше предыдущих методов:
- Точечная разметка: размечаются только самые информативные примеры.
- Масштабируемость: метод применим к наборам данных с сотнями миллиардов примеров.
- Экономия ресурсов: меньше времени и затрат на разметку.
- Быстрая адаптация: подходит для доменов с быстро меняющимися правилами (реклама, модерация, безопасность).
При умном отборе данных LLM можно адаптировать в тысячи раз быстрее и дешевле, чем при традиционном обучении на больших размеченных наборах.
#GoogleResearch #ActiveLearning #AI #LLM #MachineLearning #DataEfficiency
@ai_machinelearning_big_data
#GoogleResearch #ActiveLearning #AI #LLM #MachineLearning #DataEfficiency
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥3👍2
Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU.
Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности.
Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной.
В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные.
Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки.
Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения.
Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API:
Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Embedding #Visualisation #Apple
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥1
Forwarded from Machinelearning
Вчера вышла любопытная статья на The Register раскрывает ключевую стратегию, лежащую в создании GPT-5: это не столько развитие новых возможностей, сколько способ экономии ресурсов.
Что нового?
ChatGPT — это 700 млн активных пользователей в неделю, но платных всего ~3%.
Масштаб колоссальный, но вместе с ним — и проблема: огромные расходы на вычисления.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #opanai #chatgpt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7💯3❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💬 Сооснователь Anthropic Том Браун о том, почему их модели лучше в кодинге:
> «Бенчмарки слишком легко накрутить.
> У всех больших AI-лабораторий есть отдельные команды, которые занимаются только тем, что подтягивают результаты на тестах.
У нас такой команды нет. Это и есть главный фактор».
#AI #coding #Anthropic #benchmarks
> «Бенчмарки слишком легко накрутить.
> У всех больших AI-лабораторий есть отдельные команды, которые занимаются только тем, что подтягивают результаты на тестах.
У нас такой команды нет. Это и есть главный фактор».
#AI #coding #Anthropic #benchmarks
❤14👍6🔥5👎2
Forwarded from Machinelearning
Автономные агенты, способные управлять рабочим столом - это Грааль современного HCI. Но их обучение сопряжено с трудностями: GUI созданы для людей, а не для машин, а масштабирование RL упирается в неэффективность и нестабильность сред.
В Z.ai сделали фреймворк COMPUTERRL, который лег в основу агента AutoGLM-OS. Результат - state-of-the-art на бенчмарке OSWorld: 48.1% успешных выполнений и это лучше, чем у OpenAI CUA 03 (42.9%), UI-TARS-1.5 (42.5%) и Claude 4.0 Sonnet (30.7%).
OSWorld — это крупный бенчмарк из 369 заданий для проверки многомодальных ИИ-агентов в реальных условиях. Он работает в Ubuntu, Windows и macOS.
В нем ИИ выполняет открытые задачи: работает с веб- и десктопными приложениями, управляет файлами, запускает процессы. Каждое задание имеет четкие начальные условия и скрипты для оценки, чтобы результаты можно было воспроизвести.
Такие высокие показатели - результат комбинации 3-х инноваций.
Фреймворк объединяет GUI-взаимодействия с быстрыми и точными API-вызовами образуя систему, которая через LLM автоматически анализирует примеры задач, генерирует необходимый API-код для стандартных приложений Ubuntu и даже создает для него базовые тесты.
Таким образом, агент использует быстрые API там, где это возможно, и переключается на GUI для общих задач, что повышает и скорость, и надежность. Абляция показала, что переход от GUI-only к API-GUI поднимает средний показатель успеха с 11.2% до 26.2%.
OSWorld крайне ресурсоемок, и запуск множества его экземпляров на одном узле это тот еще квест. Z.ai полностью переработали эту среду, используя qemu-in-docker для легковесного развертывания VM, gRPC для связи между узлами и полностью асинхронный фреймворк AgentRL. Это позволило создать кластер из тысяч параллельных виртуальных сред, к котором онлайн-обучение RL-агентов стало максимально эффективным.
Entropulse решает проблему коллапса энтропии, чередуя фазы RL с периодическими сессиями SFT. Во время RL-фазы собираются все успешные траектории, и на их основе формируется новый SFT-датасет. Затем модель дообучается на этом датасете, что позволяет восстановить её исследовательскую способность без потери производительности. После этого запускается вторая, более эффективная фаза RL.
Эта стратегия позволила AutoGLM-OS, построенному на базе 9B GLM-4, достичь финального результата в 48.1%, в то время как после первой RL-фазы показатель был 42.0%.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #AutoGLM #Zai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
XLeRobot — это открытый проект, который позволяет собрать настоящего двухрукого мобильного робота своими руками.
Автор — студент Rice University Gaotian Wang, в проектеон сделал упор на доступность и практичность.
- Цена сборки ≈ $660 — полноценный робот с двумя руками и колесной базой.
- Можно собрать упрощённую версия за $250 на базе LeKiwi + SO-100, которая собирается быстрее.
- В комплекте: URDF-модели, симуляция, управление через VR, Joy-Con или Xbox-геймпад.
- Подходит для экспериментов в симуляции и переноса в реальный мир (**Sim2Real**).
взаимодействия с окружающей средой.
XLeRobot — это недорогая и открытая платформа для тех, кто хочет попробовать себя в робототехнике, исследовать управление, симуляцию и AI-алгоритмы на реальном роботе.
@ai_machinelearning_big_data
#robotics #opensource #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🤣2
AI нельзя напрямую сравнивать с привычными историческими технологиями — оно развивается и впервые становится качественно иной технологией, способной превосходить человека во всех областях.
По данным Revelio Labs, с января 2023 года число вакансий для начинающих специалистов в США сократилось примерно на 35%, и в этом значительную роль сыграл AI.
Особенно сильно снижение ощущают молодые люди 16–24 лет: рынок труда в США переживает самый сложный период со времён пандемии.
Однако главный вопрос — не текущие проблемы занятости, а прогнозы о том, что AI может вытеснить значительную часть стартовых должностей в будущем.
#AI #JobMarket #FutureOfWork #Automation
По данным Revelio Labs, с января 2023 года число вакансий для начинающих специалистов в США сократилось примерно на 35%, и в этом значительную роль сыграл AI.
Особенно сильно снижение ощущают молодые люди 16–24 лет: рынок труда в США переживает самый сложный период со времён пандемии.
Однако главный вопрос — не текущие проблемы занятости, а прогнозы о том, что AI может вытеснить значительную часть стартовых должностей в будущем.
#AI #JobMarket #FutureOfWork #Automation
❤4👍3🔥2🤡1