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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #11 · 15.04

Новый универсальный дрон DJI Air 2S Пожалуй, я буду разбавлять длинные статьи небольшими заметками из мира технологий, а то канал ощущается тяжеловесным. Но, чтобы не быть бестолковым агрегатором новостей, буду дополнять собственным мнением и/или опытом, связанным с темой. Компания DJI только что выпустила новый квадрокоптер — DJI Air 2S. Складное и достаточно компактное устройство весом 600г, является своеобразным гибридом линеек Mavic Mini и Mavic Air. Кстати, обратите внимание на отсутствие слова Mavic в названии. Хотя на офсайте дрон находится в разделе Mavic, но теперь это просто DJI Air, что намекает на полностью отдельную линейку. Из важных особенностей: дюймовый сенсор, который по заявлению производителя может чисто снимать даже в темноте. По личному опыту могу сказать, что в темноте дроны отрабатывают лучше, чем от них ожидаешь, приложу ниже свой снимок Петропавловки с DJI Mavic Air первого поколения. Ещё формально заявлен 8-кратный зум, но это ерунда, потому что он цифровой — тот же эффект получится, если растягивать картинку в видеоредакторе. И второй важный момент — акцент на автоматизацию. В предыдущих моделях тоже были полуавтоматические режимы — дрон облетает вокруг тебя или, например, сам подлетает в точку над тобой и начинает подниматься, смотря вниз. Я почти никогда этими режимами не пользовался, потому что вручную всегда снимешь лучше, если уметь. Но это показывает характерную тенденцию — способность быстро получать сгенерированный контент для условных соцсетей. В своё время телефоны вытеснили с потребительского рынка большие фотокамеры не только из-за того, что телефон у каждого с собой, но и из-за простоты получения результата, который годится для демонстрации широким массам. В отдельной камере ты можешь долго возиться с настройками и фотошопом, а затем получить крутой результат. В телефоне ты можешь нажать одну кнопку и получить сносный результат, который отправишь в Инстаграм. С учётом того, что время жизни контента в интернете сокращается, идёт переход на форматы вроде Историй и коротких роликов — тенденция очевидна. Здесь добавили режимы, благодаря которым дрон сам летает вокруг тебя несколько минут в разных позах, а затем сам же склеивает из этого типа кинематографичное видео. Это гораздо хуже, чем снимать самому, если ты умеешь, но гораздо лучше, чем могут (и хотят!) делать 90% людей. Чтобы внедрить эту функцию, DJI якобы улучшили определение препятствий и режим слежения за движущимся объектом. По опыту могу сказать, что и то и другое — полный отстой, даже у лучшей в мире дроно-компании. Хвалёное определение препятствий полностью бессильно перед ветками и проводами — то есть тогда, когда оно действительно нужно. Потому что стену и ствол дерева я без проблем замечу сам. Что касается ActiveTrack (слежение за целью), то, опять же, оно работает нормально только при полном отсутствии препятствий. Вот как в рекламных роликах по ссылке, которую я привёл — если ты едешь по чистому полю или берегу моря. В реальных условиях даже небольшой ряд кустов вокруг дороги делает функцию неюзабельной. И вторая проблема — общая низкая скорость этих дронов. Здесь заявляют около 70 км/ч в спортивном режиме в безветрие. По факту получается 40-50 км/ч, даже для слежения за велосипедом скорости маловато, а слежение за автомобилем или мотоциклом адекватно организовать не получится. Тем не менее, при всех недостатках новая модель выглядит, как крутой универсальный дрон на все случаи жизни, и в особенности для путешествий (если вы не боитесь, что в аэропорту заставят его выкидывать). Обычная версия стоит $999, а расширенный комплект $1299, что по меркам качественных дронов не дорого. #gadgets#tech

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #longcontext

当前筛选 #longcontext清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9395 · 19.01.2026 г., 07:10

✔️ Sakana AI придумали, как LLM самим сортировать контекст по важности Обычные языковые модели читают текст как одну длинную ленту. Что ближе к началу внимания - то “важнее”. Что дальше - то модель видит хуже. И тут появляется проблема: если важный факт спрятан где-то далеко среди шума, модель может его просто не использовать. Она тратит внимание на всё подряд, вместо того чтобы сосредоточиться на главном. Sakana AI предложили решение - RePo (Context Re-Positioning). Идея очень понятная: модель получает модуль, который позволяет динамически “перепозиционировать” контекст. Примерно как человек: ты читаешь длинный документ, понимаешь, что важная часть была 20 страниц назад - и мысленно перечитываешь её, а лишнее игнорируешь. Что делает RePo - подтягивает важные куски информации ближе - отодвигает шум и лишний текст - помогает вниманию модели фокусироваться на нужном В модели есть обучаемый модуль, который **переназначает позиции токенов по смыслу**, а не по порядку ✅ важно = то, что помогает уменьшать ошибку модели и правильно решать задачу ❌ второстепенно = то, что не помогает (шум), поэтому “отодвигается” по позициям В результате модель с такой памятью начинает лучше работать там, где LLM обычно страдают: - когда контекст длинный - когда много шума - когда важные детали раскиданы далеко друг от друга - когда данные структурированные (таблички, списки, правила) Авторы показывают, что RePo даёт заметный прирост устойчивости, при этом не ухудшая общее качество. ▶️ Устойчивость к шуму (Noisy Context) Средний результат по 8 noisy-бенчмаркам: - Обычный RoPE: 21.07 - RePo: 28.31 🟡 Прирост: +7.24 пункта (сильно) Авторы отдельно фиксируют ключевую цифру: на noisy-eval (4K контекст) RePo лучше RoPE на +11.04 пункта. 🔥 Примеры прироста на конкретных задачах (везде RePo > RoPE) - TriviaQA: 61.47 → 73.02 (+11.55) - GovReport: 6.23 → 16.80 (+10.57) - 2WikiMultihopQA: 23.32 → 30.86 (+7.54) - MuSiQue: 7.24 → 13.45 (+6.21) Это шаг к моделям, которые не просто “читают что дали”, а умеют сами организовать свою рабочую память. 🟡Подробности: pub.sakana.ai/repo/ 🟡Статья: arxiv.org/abs/2512.14391 @ai_machinelearning_big_data #RePo#SakanaAI#LLM#AI#AIAgents#Context#LongContext#Attention

Neuron | OnlyFAST

@neuron_skills · Post #1643 · 11.07.2025 г., 14:48

📊 AI-автоматизация на страже новостей! За период 07.07.2025 – 10.07.2025 наша система автоматически проанализировала для вас: 191 топовый сабреддит 449 Twitter-аккаунтов 29 Discord-серверов (226 каналов, 12 761 сообщений) ⏳ Экономия вашего времени: Если бы вы читали это вручную со скоростью 200 слов в минуту, ушло бы целых 806 минут — а так, всё самое важное уже собрано в одном месте! tags: companies #xai#perplexityai#langchain#cursor#cline models #grok4#grok4heavy#claude4opus topics #modelreleases#benchmarking#longcontext#modelpricing#modelintegration#voice#performance#scaling#gpuoptimization people’s #elonmusk#aravsrinivas#igorbabuschkin#yuchenj_uw