🛠️ Улучшаем отладку с пользовательскими типами

Этот репозиторий помогает отображать пользовательские типы и контейнеры в отладчике LLDB, делая их более понятными. С помощью кастомных функций и синтетических провайдеров вы сможете легко видеть значения ваших объектов и контейнеров.

🚀Основные моменты:
- Поддержка пользовательских типов и контейнеров в LLDB.
- Использование Python для настройки отображения.
- Примеры для классов и контейнеров, таких как example::date и example::span.
- Удобное взаимодействие с отладчиком через .lldbinit.

📌 GitHub: https://github.com/codeinred/lldb_user_types

#python

🚀 Мощные мультимодальные модели LLaVA-OneVision-1.5

LLaVA-OneVision-1.5 — это открытая платформа для обучения мультимодальных моделей, демонстрирующая выдающиеся результаты при низких затратах. Модели обучаются на высококачественных данных и обеспечивают превосходную эффективность.

🚀 Основные моменты:
- Полностью открытый исходный код и данные для обучения
- Высокое качество и разнообразие обучающих данных
- Эффективная структура для экономного обучения
- Поддержка современных технологий, таких как MoE и FP8
- Оптимизированный код для масштабируемости

📌 GitHub: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-1.5

#python