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
Multiverse: The First AI Multiplayer World Model
Первая игровая модель с мультиплеером. Модель реагирует на действия двух игроков, управляющих гоночными автомобилями
Мы уже видели много версий генеративных игровых моделей для одного игрока. Тут же авторам пришлось решить задачу взаимодействия агентов в генеративном мире, это следующий уровень
Гитхаб
Веса
#gaming#multiplayer#realtime
📹Deep-Live-Cam ●ДипФейк для Веб Камеры ●Portable от NeuroDonu
Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
Репакер:#NeuroDonu
Дата обновления: 1 мая 2025
Версия: 2.5
Категории:#deepfake, #img2video, #realtime
Платформа:#Windows
Совместимость:#Nvidia
Минимальные требования: > 6gb vram
Вес: 7.3 Гб
🖥Описание софта:
Deep-Live-Cam - это инструмент для замены лиц в реальном времени и создания видеодипфейков с использованием всего одного изображения. Программа позволяет анимировать кастомного персонажа, использовать его в качестве модели для одежды и многое другое. Софт включает встроенную проверку на недопустимые материалы и поддерживает GPU ускорение для улучшенной производительности.
💿 Установка и запуск:
Скачайте файл Deep Live Cam с расширением .exe
Это самораспаковывающийся архив 7z, укажите папку, куда распаковать архив, затем дождитесь окончания распаковки. Запустите файл start_portable_cuda.bat если у вас видеокарта не топовая (3090, 4090, 5090) и start_protable_cuda.bat если видеокарта как раз таки топовая (3090, 4090, 5090)
➡️Скачать Deep-Live-Cam Portable - самораспаковывающийся архив, может ругаться антивирус.
➡️Обычный Архив 7z - может потребоваться архиватор 7z.
💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал
👾НЕЙРО-СОФТ - Делаем нейросети доступнее.
#go#authentication#backend#golang#realtime
PocketBase is a simple and powerful open-source backend tool. It includes an embedded database, real-time updates, user and file management, and a user-friendly admin dashboard. You can use it as a standalone app or extend it with custom code in Go or JavaScript. This makes it easy to build and manage backend services without needing a lot of extra setup. It's great for small to medium-sized projects because it's easy to use and doesn't cost much. Plus, it supports real-time data sync and customizable APIs, making it a good choice for developers who want flexibility and control.
https://github.com/pocketbase/pocketbase
📹Deep-Live-Cam ●ДипФейк для Веб Камеры ●Portable от NeuroDonu
Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
Репакер:#NeuroDonu
Дата обновления: 8 июня 2024
Версия: 2.3
Категории:#deepfake, #img2video, #realtime
Платформа:#Windows
Совместимость:#AMD, #Nvidia
Минимальные требования: > 6gb vram
Вес: 9 Гб
🖥Описание софта:
Deep-Live-Cam - это инструмент для замены лиц в реальном времени и создания видеодипфейков с использованием всего одного изображения. Программа позволяет анимировать кастомного персонажа, использовать его в качестве модели для одежды и многое другое. Софт включает встроенную проверку на недопустимые материалы и поддерживает GPU ускорение для улучшенной производительности.
💿 Установка и запуск:
Скачайте файлы Deep Live Cam с расширением .exe, в зависимости от вашей видеокарты: для AMD это файл с припиской DML, для NVIDIA - CUDA.
Это самораспаковывающийся архив 7z, укажите папку, куда распаковать архив, затем дождитесь окончания распаковки. Запустите файл start_portable_dml.bat или start_portable_cuda.bat, после загрузки всех необходимых компонентов Deep-Live-Cam откроется автоматически
➡️Скачать Deep-Live-Cam Portable - самораспаковывающийся архив, может ругаться антивирус.
➡️Обычный Архив 7z - может потребоваться архиватор 7z.
💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал
👾НЕЙРО-СОФТ - Делаем нейросети доступнее.
#typescript#dashboard#f1#formula1#nextjs#realtime#rust#typescript
f1-dash is a free, real-time Formula 1 dashboard that shows live race data like leaderboards, tire choices, lap times, gaps between drivers, and sector times. It helps you follow the race closely with detailed telemetry and timing information, making it easier to understand what's happening on track as it happens. You can also contribute to its development or support the creator. This tool benefits you by providing an interactive, up-to-date way to enjoy and analyze F1 races beyond just watching, enhancing your race experience with rich data insights[1][2][3].
https://github.com/slowlydev/f1-dash
#python#agentic_ai#agents#ai#ai_agents#realtime#stt#tts#video_agents#video_ai#vision_ai#voice_ai
Vision Agents is an open-source Python framework by Stream to build real-time AI agents that watch video, listen to audio, and respond instantly with low latency under 30ms. It integrates YOLO, Roboflow, OpenAI, Gemini, and 25+ tools for apps like golf coaching, security cameras detecting theft, or phone assistants. Install easily with `uv add vision-agents`, use free Stream credits, and deploy on any video network. You benefit by quickly creating smart video AI for gaming, safety, or coaching without vendor lock-in, saving time and costs on custom builds.
https://github.com/GetStream/Vision-Agents
#typescript#ai#ai_agents#coding#deno#embeddings#insforge#nextjs#oauth2#pgvector#postgresql#realtime#vectors#websockets
InsForge is an open-source backend platform for AI coding agents, offering easy auth, Postgres database, S3 storage, edge functions, and model gateway via a simple semantic layer. Agents fetch context, configure services, and inspect state to build full-stack apps quickly. Set up locally with Docker or use cloud deploys. It boosts agent accuracy 1.7x, speed 1.6x, and cuts tokens 30% vs. rivals, letting you prototype and ship AI-driven apps faster with less hassle and cost.
https://github.com/InsForge/InsForge
Funding Updates: Innovative Health Tech and AI
Recent funding announcements reveal a surge in innovative startups:
- Berlin Heals raises $7.77M for a life-saving heart failure treatment device. Learn more
- Level Zero Health secures $6.94M for DNA-based sensors monitoring hormones in real-time. Learn more
- UpWell Health generates $6.50M for AI-driven invoice automation in trucking. Learn more
- FrodoBots Lab collects $6M leveraging crowdsourced data through robotic gaming. Learn more
- Cycloid raises $5.23M to enhance software delivery and hybrid cloud solutions. Learn more
- DeFi.app introduces a modular DeFi platform with $4M funding. Learn more
- Everstar acquires $4M for AI development in nuclear technologies. Learn more
- Other notable rounds: THE HOUSE OF RARE - $5.76M, Floy - $3.78M, Xinjie Energy - $3.70M.
#HealthTech#AI#Funding#Startups#DeFi#Blockchain#Tech#Innovation#Nuclear#RobotGaming#Trucking#Finance#Sensors#RealTime#Device#Automation#Cloud#Engineering#Hormones#LuxuryFashion
#go#backend#backend_as_a_service#chat_server#game_backend#game_framework#game_server#multiplayer#nakama#realtime#realtime_games#social#unity_engine#unreal_engine
Nakama is an open-source, scalable server for building social and real-time multiplayer games and apps. It offers features like user accounts, social connections, chat, multiplayer matchmaking, leaderboards, tournaments, and in-app purchase validation. You can extend it with custom code in Lua, JavaScript, or Go. Nakama supports multiple platforms and protocols, making it easy to integrate with popular game engines. It includes a web console for managing player data and game metrics. You can run Nakama locally with Docker or deploy it on any cloud provider. This helps you quickly build and scale games with ready-made backend services, saving time and effort.
https://github.com/heroiclabs/nakama