TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1076 · 21.02

Посудомойка это отличная вещь, но с ней есть проблема: пока она набирается, ты просто ставишь сразу туда все тарелки, но вот когда она закончила мыть, кто-то должен целиком её разобрать и переместить посуду в шкаф для хранения. До этого момента тарелки копятся в раковине или моются вручную (потому что помыть одну тарелку сильно дешевле по затрате времени, чем разобрать всю посудомойку). Подумал о том, что хорошо бы иметь две посудомойки: одна копится, из второй достаётся чистая посуда, а потом они меняются местами. Бонусом это позволяет полностью избавиться от отдельного шкафа для хранения. Но, вот беда, даже очень большой посудомойки не хватит на половину всей посуды и кухонной утвари, которая обычно нужна семье, особенно если в семье ещё и готовят. Выходит, нужно иметь N посудомоек, где N = [общий объём посуды] / [вместимость одной посудомойки]. Для нашей семьи навскидку получилось бы 3-4, что уже конечно не слишком адекватно. С третьей стороны, можно чётко разделить стратегический запас посуды (большие кастрюли, редкая утварь для выпечки, сервизы для праздников), который достаётся редко, и тактический запас посуды, используемой постоянно. В такой ситуации для описанного выше цикла должно хватить и двух машин. Останется сделать систему, которая всегда будет однозначно идентифицировать, из какой посудомойки доставать посуду, а в какую класть в текущий период времени. Наша кухня, к сожалению, таких модификаций не позволяет. Вообще, в ней и для одной машины не было предусмотрено место, мне пришлось буквально выпиливать его из одного из шкафов. Но если когда-нибудь будем переезжать и увеличивать кухню, эту мысль стоит обдумать. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mobileagents

当前筛选 #mobileagents清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8920 · 01.11.2025 г., 13:25

🆕 Новый сильный GUI-агент: UI-Ins от TongyiLab и RUC Это модель, которая уверенно работает с мобильными интерфейсами и лучше понимает намерения пользователя. Она рассматривает команду как цепочку рассуждений, а не как одно действие, поэтому справляется со сложными задачами стабильнее. Результаты UI-Ins показал 74.1% успешных действий в AndroidWorld. Для сравнения: Gemini 2.5 Computer Use - 69.7%. То есть модель чаще правильно выполняет задачи в реальных интерфейсах. Модель: - пытается понять цель, а не только текст команды - строит несколько вариантов рассуждений - выбирает подходящую стратегию перед действием - адаптируется, если состояние приложения меняется Идет в двух версиях: 7B и 32B. Если вы работаете над агентами, которые должны нажимать кнопки, заполнять формы, открывать приложения и следовать шагам в интерфейсе - UI-Ins стоит добавить в список моделей для тестов. 🤖 UI-Ins-7B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-7B UI-Ins-32B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-32B 📄arXiv: https://modelscope.cn/papers/2510.20286 @ai_machinelearning_big_data #AI#Agents#GUI#MobileAgents#AndroidWorld#LLM