🚀 Tavily Deep Research: как работает новый поисковый движок Hugging Face
Tavily - это инструмент для глубокого поиска и анализа. Он не просто ищет ссылки, а собирает факты, фильтрует шум и структурирует информацию так, чтобы её мог использовать ИИ для сложных задач.
🔥 Что делает Tavily
• Ищет релевантный контент по вебу
• Отбрасывает лишнее и оставляет только важные фрагменты
• Сжимает и очищает данные перед тем, как их увидит модель
• Экономит токены и ускоряет обработку, потому что не передает «всё подряд»
🧠 Как выглядит процесс Deep Research
1. Поиск по вебу
2. Извлечение полезных частей
3. Сжатие и структурирование информации
4. Формирование финального ответа или отчета
✨ Где это полезно
• Аналитика и исследования
• Подготовка отчетов и обзоров
• Глубокие ответы, где обычный поиск слишком поверхностный
Это подход «не просто найти информацию, а переварить и подать её как исследователь».
https://huggingface.co/blog/Tavily/tavily-deep-research
Tavily - это инструмент для глубокого поиска и анализа. Он не просто ищет ссылки, а собирает факты, фильтрует шум и структурирует информацию так, чтобы её мог использовать ИИ для сложных задач.
🔥 Что делает Tavily
• Ищет релевантный контент по вебу
• Отбрасывает лишнее и оставляет только важные фрагменты
• Сжимает и очищает данные перед тем, как их увидит модель
• Экономит токены и ускоряет обработку, потому что не передает «всё подряд»
🧠 Как выглядит процесс Deep Research
1. Поиск по вебу
2. Извлечение полезных частей
3. Сжатие и структурирование информации
4. Формирование финального ответа или отчета
✨ Где это полезно
• Аналитика и исследования
• Подготовка отчетов и обзоров
• Глубокие ответы, где обычный поиск слишком поверхностный
Это подход «не просто найти информацию, а переварить и подать её как исследователь».
https://huggingface.co/blog/Tavily/tavily-deep-research
❤6👍2
Главная цель обновления - сократить отставание и усилить ChatGPT за счёт:
• более быстрых и надёжных рассуждений
• меньших задержек ответа
• лучшей управляемости через инструкции и профили
Ожидаются улучшения в скорости отклика, снижении ошибок при вызове инструментов и более предсказуемом поведении модели — то есть в тех аспектах, которые пользователи ощущают ежедневно.
📌 Источник: theverge.com/report/838857/openai-gpt-5-2-release-date-code-red-google-response
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3👍1
DeepSeek V3.2 сейчас лучшая open source-модель на Cortex-AGI: 38.2%.
Лидером остается Gemini 3.0 Pro с 45.6%.
Что такое Cortex-AGI?
- Это бенчмарк на абстрактное рассуждение и логику.
- Задачи процедурно генерируются, разбиты на 10 уровней сложности.
- Нельзя опереться на запоминание данных, модель должна реально рассуждать.
- Платформа сравнивает проприетарные модели и open source решения в одном строгом тесте.
Open source уже приближается к закрытым решениям по способности к логическому выводу. DeepSeek сокращает разрыв, а Gemini удерживает лидерство.
Лидером остается Gemini 3.0 Pro с 45.6%.
Что такое Cortex-AGI?
- Это бенчмарк на абстрактное рассуждение и логику.
- Задачи процедурно генерируются, разбиты на 10 уровней сложности.
- Нельзя опереться на запоминание данных, модель должна реально рассуждать.
- Платформа сравнивает проприетарные модели и open source решения в одном строгом тесте.
Open source уже приближается к закрытым решениям по способности к логическому выводу. DeepSeek сокращает разрыв, а Gemini удерживает лидерство.
❤12👍2🔥1
📉 Производительность и зарплаты давно разошлись - и ИИ, вероятно, только расширит этот разрыв.
До примерно 1970-х рост выпуска на работника и рост оплаты труда двигались вместе.
После производительность продолжила резко расти, а почасовая компенсация застыла. Это почти наверняка означает, что добавленная стоимость начала уходить владельцам капитала, а не обычным работникам.
ИИ усиливает тенденцию: он повышает эффективность, но выгоды могут закрепляться у тех, кто владеет технологиями и инфраструктурой, а не у тех, кто их использует.
До примерно 1970-х рост выпуска на работника и рост оплаты труда двигались вместе.
После производительность продолжила резко расти, а почасовая компенсация застыла. Это почти наверняка означает, что добавленная стоимость начала уходить владельцам капитала, а не обычным работникам.
ИИ усиливает тенденцию: он повышает эффективность, но выгоды могут закрепляться у тех, кто владеет технологиями и инфраструктурой, а не у тех, кто их использует.
👎5👍3🌚2😭2❤1🤔1
Проект Anthropic Interviewer - инструмент для автоматизации социологических исследований. Он позволяет проводить глубокие интервью в промышленных масштабах, делегируя роль интервьюера ИИ.
Компания опубликовала результаты первого масштабного эксперимента: массив из 1250 транскриптов бесед. В выборку попали представители массовых профессий, ученые и работники креативных индустрий. ИИ выяснял, как специалисты реально интегрируют нейросети в свои рабочие процессы и как оценивают карьерные риски. Датасет доступен на HuggingFace под лицензией CC-BY.
anthropic.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
huggingface.co
Anthropic/AnthropicInterviewer · Datasets at Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
❤3👍2
🤖 StreamVLN — новый подход к Vision-Language Navigation
github.com/InternRobotics/StreamVLN
Модель генерирует действия по непрерывному видеопотоку в режиме online, ведя многоходовой диалог.
Базируется на LLaVA-Video, но расширена для совместного моделирования зрения, языка и действий.
Что делает StreamVLN интересным:
🔹 Принимает видеопоток → отвечает действиями и репликами в реальном времени
🔹 Обрабатывает длинные последовательности без перегрузки вычислений
🔹 Имеет два уровня памяти:
1) быстрая диалоговая память — sliding-window KV cache
2) медленная долговременная память — token pruning для экономии ресурсов
📌 Итог — агент, который может смотреть, понимать и действовать онлайн, сохраняя контекст без потерь скорости.
Репозиторий: github.com/InternRobotics/StreamVLN
github.com/InternRobotics/StreamVLN
Модель генерирует действия по непрерывному видеопотоку в режиме online, ведя многоходовой диалог.
Базируется на LLaVA-Video, но расширена для совместного моделирования зрения, языка и действий.
Что делает StreamVLN интересным:
🔹 Принимает видеопоток → отвечает действиями и репликами в реальном времени
🔹 Обрабатывает длинные последовательности без перегрузки вычислений
🔹 Имеет два уровня памяти:
1) быстрая диалоговая память — sliding-window KV cache
2) медленная долговременная память — token pruning для экономии ресурсов
📌 Итог — агент, который может смотреть, понимать и действовать онлайн, сохраняя контекст без потерь скорости.
Репозиторий: github.com/InternRobotics/StreamVLN
❤1
🎨 Создание изображений с LongCat-Image
LongCat-Image — это открытая двуязычная модель для генерации изображений, ориентированная на высокую эффективность и качество. Она превосходит многие существующие модели по производительности и точности, особенно в рендеринге китайского текста и фотореализме.
🚀Основные моменты:
- 6B параметров с высокой производительностью
- Лучшая в своем классе обработка изображений
- Высокая точность рендеринга китайских символов
- Превосходный фотореализм в сгенерированных изображениях
- Полный набор инструментов для разработчиков
📌 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Image
#python
LongCat-Image — это открытая двуязычная модель для генерации изображений, ориентированная на высокую эффективность и качество. Она превосходит многие существующие модели по производительности и точности, особенно в рендеринге китайского текста и фотореализме.
🚀Основные моменты:
- 6B параметров с высокой производительностью
- Лучшая в своем классе обработка изображений
- Высокая точность рендеринга китайских символов
- Превосходный фотореализм в сгенерированных изображениях
- Полный набор инструментов для разработчиков
📌 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Image
#python
👍3🔥2❤1
⚡️ Google DeepMind представила FACTS Benchmark - новый набор тестов для оценки фактической точности LLM.
Коротко:
- DeepMind и Kaggle запустили FACTS Benchmark Suite для системного измерения фактической точности моделей в разных режимах.
- В набор входят 4 направления:
• Parametric - проверка внутреннего знания модели
• Search - ответы с использованием веб-поиска
• Multimodal - вопросы на основе изображений
• Grounding v2 - ответы на основе предоставленного контекста
- Всего 3 513 примеров; часть данных скрыта и используется только для официальной оценки и лидерборда.
- Топовые модели прошли тестирование: Gemini 3 Pro показывает лучший общий результат - 68.8% FACTS Score, значительно опередив Gemini 2.5 Pro, особенно в задачах Search и Parametric.
- Самой сложной областью остаётся мультимодальная фактуальность - ни одна модель не превысила порог в 70%, что показывает, насколько далеко ещё можно улучшать точность.
Новый бенчмарк даёт более реалистичную картину того, как модели справляются с фактами в разных режимах и насколько они надёжны в реальном использовании.
https://deepmind.google/blog/facts-benchmark-suite-systematically-evaluating-the-factuality-of-large-language-models
Коротко:
- DeepMind и Kaggle запустили FACTS Benchmark Suite для системного измерения фактической точности моделей в разных режимах.
- В набор входят 4 направления:
• Parametric - проверка внутреннего знания модели
• Search - ответы с использованием веб-поиска
• Multimodal - вопросы на основе изображений
• Grounding v2 - ответы на основе предоставленного контекста
- Всего 3 513 примеров; часть данных скрыта и используется только для официальной оценки и лидерборда.
- Топовые модели прошли тестирование: Gemini 3 Pro показывает лучший общий результат - 68.8% FACTS Score, значительно опередив Gemini 2.5 Pro, особенно в задачах Search и Parametric.
- Самой сложной областью остаётся мультимодальная фактуальность - ни одна модель не превысила порог в 70%, что показывает, насколько далеко ещё можно улучшать точность.
Новый бенчмарк даёт более реалистичную картину того, как модели справляются с фактами в разных режимах и насколько они надёжны в реальном использовании.
https://deepmind.google/blog/facts-benchmark-suite-systematically-evaluating-the-factuality-of-large-language-models
❤3
Картина рынка за последние два года изменилась радикально.
Главные цифры:
- Anthropic теперь получает около 40% всех корпоративных расходов на LLM. Для сравнения: 24% год назад и всего 12% в 2023
- OpenAI за тот же период потеряла почти половину доли - с 50% в 2023 до 27% сейчас
- Google растет быстрее всех: с 7% в 2023 до 21% в 2025
Что происходит на самом деле:
- Корпоративные клиенты массово перераспределяют бюджеты в пользу Anthropic и Google
- OpenAI теряет доминирование, которое казалось недосягаемым еще два года назад
- Рынок быстро консолидируется: Anthropic, OpenAI и Google вместе занимают 88% корпоративного использования LLM API
Корпоративный ИИ перешел из фазы экспериментов в фазу прагматичного выбора. Побеждают не самые громкие модели, а те, кто дает стабильность, безопасность и предсказуемое качество на больших масштабах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3👎1
Деловое издание отметило ключевую роль Хуанга в трансформации полупроводниковой индустрии и глобальном распространении ИИ. NVIDIA оказалась в центре беспрецедентной инвестиционной программы частного сектора, что позволило ей первой в мире преодолеть рубеж рыночной капитализации в $5 трлн. и стать самой дорогой компанией на планете.
FT утверждает, что 2025 год войдет в историю как время, когда дата-центры окончательно закрепились в статусе критически важной инфраструктуры. Наращивание вычислительных мощностей для ИИ превратилась в драйвер экономики, обеспечив значительную долю роста ВВП США.
ft.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1🔥1
🧠 Skill Seeker: Автоматизация создания Claude AI навыков
Skill Seeker позволяет быстро преобразовать любую документацию в навыки для Claude AI. Инструмент автоматически извлекает, организует и улучшает контент, создавая готовые к загрузке пакеты. Это экономит время и усилия разработчиков, позволяя им сосредоточиться на более важных задачах.
🚀Основные моменты:
- Автоматический сбор данных с любых сайтов документации
- AI-улучшение для создания качественных справочных материалов
- Поддержка множества языков программирования
- Готовые шаблоны для популярных фреймворков
- Бесплатное локальное улучшение без API-расходов
📌 GitHub: https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers
#python
Skill Seeker позволяет быстро преобразовать любую документацию в навыки для Claude AI. Инструмент автоматически извлекает, организует и улучшает контент, создавая готовые к загрузке пакеты. Это экономит время и усилия разработчиков, позволяя им сосредоточиться на более важных задачах.
🚀Основные моменты:
- Автоматический сбор данных с любых сайтов документации
- AI-улучшение для создания качественных справочных материалов
- Поддержка множества языков программирования
- Готовые шаблоны для популярных фреймворков
- Бесплатное локальное улучшение без API-расходов
📌 GitHub: https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers
#python
❤6🔥2
🚀 Безкодовое будущее с LLM!
Nokode — это веб-сервер без приложения, который использует LLM для обработки запросов. Он демонстрирует, как можно создать CRUD-приложение без написания кода, полагаясь на AI для генерации SQL, HTML и обработки пользовательских отзывов. Несмотря на высокую стоимость и медлительность, проект показывает потенциал AI в управлении логикой приложений.
🚀Основные моменты:
- Полностью безкодовая архитектура.
- Использует LLM для генерации ответов на HTTP-запросы.
- Реализует базовые CRUD-функции.
- Высокая стоимость и медлительность обработки запросов.
- Потенциал для будущих улучшений в производительности.
📌 GitHub: https://github.com/samrolken/nokode
#javascript
Nokode — это веб-сервер без приложения, который использует LLM для обработки запросов. Он демонстрирует, как можно создать CRUD-приложение без написания кода, полагаясь на AI для генерации SQL, HTML и обработки пользовательских отзывов. Несмотря на высокую стоимость и медлительность, проект показывает потенциал AI в управлении логикой приложений.
🚀Основные моменты:
- Полностью безкодовая архитектура.
- Использует LLM для генерации ответов на HTTP-запросы.
- Реализует базовые CRUD-функции.
- Высокая стоимость и медлительность обработки запросов.
- Потенциал для будущих улучшений в производительности.
📌 GitHub: https://github.com/samrolken/nokode
#javascript
GitHub
GitHub - samrolken/nokode
Contribute to samrolken/nokode development by creating an account on GitHub.
❤3🥱2👍1🤨1
👀 Занимательный подкаст про то, как устроено настоящее образование в ML — и почему оно начинается не с изучения нейросетей, а с матанализа.
Руководитель Школы анализа данных Яндекса Алексей Толстиков в Machine Learning Podcast рассказал, зачем сильным ИИ-специалистам нужен мощный математический фундамент, как в образовании сочетать теорию с актуальными задачами из индустрии и почему топовые специалисты преподают в ШАДе не только ради денег. А ещё он ответил на актуальные вопросы: действительно ли LLM заменят живого ментора и нужно ли отказаться от лекций в пользу практики.
Слушать и ловить образовательные инсайты тут
@bigdatai
Руководитель Школы анализа данных Яндекса Алексей Толстиков в Machine Learning Podcast рассказал, зачем сильным ИИ-специалистам нужен мощный математический фундамент, как в образовании сочетать теорию с актуальными задачами из индустрии и почему топовые специалисты преподают в ШАДе не только ради денег. А ещё он ответил на актуальные вопросы: действительно ли LLM заменят живого ментора и нужно ли отказаться от лекций в пользу практики.
Слушать и ловить образовательные инсайты тут
@bigdatai
❤5🔥1
🚀 4D Видео Представление с Trace Anything
Trace Anything предлагает инновационное представление видео в 4D с помощью полей траекторий. Модель эффективно оценивает траектории для любых видео и изображений, позволяя пользователям исследовать результаты в интерактивном 3D-формате.
🚀Основные моменты:
- Моделирует каждую пиксельную траекторию в 3D.
- Поддерживает любые видео и наборы изображений.
- Интерактивный 3D-обозреватель для визуализации результатов.
- Официальная реализация на PyTorch.
📌 GitHub: https://github.com/ByteDance-Seed/TraceAnything
#python
Trace Anything предлагает инновационное представление видео в 4D с помощью полей траекторий. Модель эффективно оценивает траектории для любых видео и изображений, позволяя пользователям исследовать результаты в интерактивном 3D-формате.
🚀Основные моменты:
- Моделирует каждую пиксельную траекторию в 3D.
- Поддерживает любые видео и наборы изображений.
- Интерактивный 3D-обозреватель для визуализации результатов.
- Официальная реализация на PyTorch.
📌 GitHub: https://github.com/ByteDance-Seed/TraceAnything
#python
👍4❤1🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤5🔥3
Forwarded from Machinelearning
2025 год был захватывающим годом для языковых моделей.
Они проявились как новый вид интеллекта, одновременно гораздо более умный и гораздо более глупый, чем я ожидал. Я думаю, что индустрия не реализовала хотя бы 10% их потенциала даже при нынешних возможностях.
Я одновременно верю и в то, что мы увидим быстрый и непрерывный прогресс, и в то, что впереди еще очень много работы.
Пристегнитесь.
В 2025-м стек обучения LLM дополнился новой ключевой стадией оптимизации по объективным наградам. Он заставляет модели самостоятельно находить стратегии рассуждения.
Прогресс года в том, что создание моделей стало не про увеличение размера модели, а про более длительные RLVR-прогоны.
Это также дало новый рычаг управления: "время размышления" на инференсе. Первопроходец - OpenAI o1, а переломный момент - o3.
Интеллект LLM формируется под давлением специфических оптимизаций и на выходе мы имеем резкие всплески способностей в рядом с грубыми ошибками.
Из-за этого бенчмарки теряют смысл: под них напрямую оптимизируются, что не ведёт к созданию AGI.
Это не просто интерфейс к условной модели, а сложная оркестрация работы LLM под конкретные вертикали, c управляемым контекстом, вызовами и интерфейсом.
Cursor создаёт отдельную ценностную прослойку между LLM-лабораториями и конечными пользователями.
В отличие от облачных агентов, он использует ваши данные, контекст и инструменты для ризонинга и вызова инструментов.
Его фишка - в низкой задержке, приватности и глубокой интеграции в рабочее окружение. Это сдвиг от ИИ как «сайта» к напарнику-помощнику в вашей системе.
Я думаю, OpenAI допустили ошибку, сосредоточив свои усилия по созданию агентов в облаке и управляемых из ChatGPT, вместо localhost.
В 2025 году ИИ преодолел порог, позволяющий через текстовые инструкции создавать работающие программы.
Это демократизирует программирование, позволяя непрофессионалам писать код, а экспертам - быстро прототипировать без глубокого погружения.
Код становится эфемерным, гибким и бесплатным ресурсом.
Забавно, что я придумал термин «вайб-кодинг» в этом твите с мыслями из душа, совершенно не представляя, как далеко это зайдет :)
Взаимодействие с ИИ через чат - это аналог командной строки 80-х, неудобный для человека.
Будущее за LLM GUI интерфейсом, где ИИ общается визуально (инфографика, анимации, веб-приложения).
Nano banana - ранний пример такого взаимодействия, в ней объединены генерация текста, изображений и общие знания.
Google Gemini Nano banana — одна из самых невероятных, меняющих парадигму моделей 2025 года.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍2
💰 Список Сэма Альтмана - Как стать миллиардером.
1. Всё начинается с веры и одержимости.
Оптимизм, уверенность и личная вовлечённость запускают любые большие дела.
2. Завершают сильные команды.
Спокойствие + срочность + долгий горизонт важнее мнений «здесь и сейчас».
3. Делай сложное и важное.
Большие идеи мотивируют сильнее, чем лёгкие задачи без смысла.
4. Стимулы — это суперсила.
Неправильные стимулы ломают даже хорошие команды.
5. Фокус решает.
Меньше ставок, но с высокой уверенностью. Удалять лишнее — навык.
6. Результат важнее процесса.
Хороший процесс не оправдывает плохой итог.
7. Люди важнее структуры.
Бюрократия не должна мешать совместной работе.
8. Нанимай медленно, но смело.
Ищи тех, кто реально делает, а не просто умных.
9. Суперзвёзды дают непропорциональный эффект.
Оценивай вклад, а не средний уровень.
10. Быстро итерируйся.
Ошибаться можно — медлить нельзя.
11. Масштаб и экспоненты меняют правила игры.
Рост и накопительный эффект создают магию.
12. Бездействие — скрытый риск.
Время идёт быстрее, чем кажется.
13. Вставай и продолжай.
Упорство решает.
14. Лучшее в работе — люди рядом с тобой.
1. Всё начинается с веры и одержимости.
Оптимизм, уверенность и личная вовлечённость запускают любые большие дела.
2. Завершают сильные команды.
Спокойствие + срочность + долгий горизонт важнее мнений «здесь и сейчас».
3. Делай сложное и важное.
Большие идеи мотивируют сильнее, чем лёгкие задачи без смысла.
4. Стимулы — это суперсила.
Неправильные стимулы ломают даже хорошие команды.
5. Фокус решает.
Меньше ставок, но с высокой уверенностью. Удалять лишнее — навык.
6. Результат важнее процесса.
Хороший процесс не оправдывает плохой итог.
7. Люди важнее структуры.
Бюрократия не должна мешать совместной работе.
8. Нанимай медленно, но смело.
Ищи тех, кто реально делает, а не просто умных.
9. Суперзвёзды дают непропорциональный эффект.
Оценивай вклад, а не средний уровень.
10. Быстро итерируйся.
Ошибаться можно — медлить нельзя.
11. Масштаб и экспоненты меняют правила игры.
Рост и накопительный эффект создают магию.
12. Бездействие — скрытый риск.
Время идёт быстрее, чем кажется.
13. Вставай и продолжай.
Упорство решает.
14. Лучшее в работе — люди рядом с тобой.
❤9🤡7👍6🤣5🔥1
LLaDA2.0 — способ превратить обычные LLM в diffusion-модели без обучения с нуля.
Что делают:
существующую autoregressive модель «перепрошивают» через 3-фазное обучение, сохраняя все знания, но меняя способ генерации текста.
Что это даёт:
- параллельный вывод вместо токен-за-токеном
- выше скорость и эффективность
- лучшее качество на больших масштабах
Результаты:
- LLaDA2.0-mini — 16B
- LLaDA2.0-flash — 100B
Обе модели превосходят предыдущее поколение по качеству и производительности.
Почему это важно:
это шаг к быстрым LLM без главного узкого места autoregressive генерации.
Paper: https://github.com/inclusionAI/LLaDA2.0/blob/main/tech_report.pdf
HuggingFace: https://hf.co/collections/inclusionAI/llada-20
Что делают:
существующую autoregressive модель «перепрошивают» через 3-фазное обучение, сохраняя все знания, но меняя способ генерации текста.
Что это даёт:
- параллельный вывод вместо токен-за-токеном
- выше скорость и эффективность
- лучшее качество на больших масштабах
Результаты:
- LLaDA2.0-mini — 16B
- LLaDA2.0-flash — 100B
Обе модели превосходят предыдущее поколение по качеству и производительности.
Почему это важно:
это шаг к быстрым LLM без главного узкого места autoregressive генерации.
Paper: https://github.com/inclusionAI/LLaDA2.0/blob/main/tech_report.pdf
HuggingFace: https://hf.co/collections/inclusionAI/llada-20
❤4👍1🔥1
🚀 Эффективный фреймворк для сетевых приложений на C++23
asyncio — это фреймворк для создания сетевых компонентов с использованием корутин C++20 и событийного цикла libuv. Он упрощает взаимодействие между задачами через каналы, обеспечивая высокую производительность и простоту в использовании.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка корутин для асинхронного программирования.
- Использует события libuv для обработки сетевых операций.
- Легкая интеграция с другими библиотеками через vcpkg.
📌 GitHub: https://github.com/Hackerl/asyncio
#cpp
asyncio — это фреймворк для создания сетевых компонентов с использованием корутин C++20 и событийного цикла libuv. Он упрощает взаимодействие между задачами через каналы, обеспечивая высокую производительность и простоту в использовании.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка корутин для асинхронного программирования.
- Использует события libuv для обработки сетевых операций.
- Легкая интеграция с другими библиотеками через vcpkg.
📌 GitHub: https://github.com/Hackerl/asyncio
#cpp
👍2
Построена на базе Wan I2V, но расширена motion-контролем через latent trajectory guidance — можно задавать траектории движения на уровне точек и объектов.
Код, веса и MoveBench для оценки качества движения доступны публично (Apache-2.0).
🔹 Подходит для генерации анимаций,, визуализации идей и исследований в области controllable video generation.
https://huggingface.co/Ruihang/Wan-Move-14B-480P
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🤖 Симулятор Интеллектуальных Роботов (IR-SIM)
IR-SIM — это легкий симулятор роботов на Python, предназначенный для навигации, управления и обучения с подкреплением. Он предлагает простой интерфейс для моделирования роботов и окружений с поддержкой обнаружения столкновений, что делает его идеальным для учебных и исследовательских целей.
🚀Основные моменты:
- Моделирование различных платформ и сенсоров роботов.
- Легкая настройка сценариев с помощью YAML.
- Визуализация результатов симуляции для отладки.
- Поддержка обнаружения столкновений и настраиваемых политик поведения.
- Подходит для многопользовательского обучения с подкреплением.
📌 GitHub: https://github.com/hanruihua/ir-sim
#python
IR-SIM — это легкий симулятор роботов на Python, предназначенный для навигации, управления и обучения с подкреплением. Он предлагает простой интерфейс для моделирования роботов и окружений с поддержкой обнаружения столкновений, что делает его идеальным для учебных и исследовательских целей.
🚀Основные моменты:
- Моделирование различных платформ и сенсоров роботов.
- Легкая настройка сценариев с помощью YAML.
- Визуализация результатов симуляции для отладки.
- Поддержка обнаружения столкновений и настраиваемых политик поведения.
- Подходит для многопользовательского обучения с подкреплением.
📌 GitHub: https://github.com/hanruihua/ir-sim
#python
👍5