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 1 подобни публикации

Търсене: #sft

当前筛选 #sft清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8851 · 24.10.2025 г., 22:00

🧠 Карпаты показал, как добавить новую функцию в мини-LLM nanochat d32, сравнив её «мозг» с мозгом пчелы. Он обучил модель считать, сколько раз буква r встречается в слове strawberry, и использовал этот пример, чтобы показать, как можно наделять маленькие языковые модели новыми навыками через синтетические задачи. Сначала генерируются диалоги: «Сколько букв r в слове strawberry?» и правильные ответы. После этого модель проходит дообучение (SFT) или обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык. Карпаты объясняет, что для маленьких моделей важно продумывать всё до мелочей, как разнообразить запросы, как устроена токенизация и даже где ставить пробелы. Он показывает, что рассуждения лучше разбивать на несколько шагов, тогда модель легче понимает задачу. Nanochat решает задачу двумя способами: — логически, рассуждая пошагово; — через встроенный Python-интерпретатор, выполняя вычисления прямо внутри чата. Идея в том, что даже крошечные LLM можно «научить думать», если правильно подготовить примеры и синтетические данные. 📘 Разбор: github.com/karpathy/nanochat/discussions/164 @ai_machinelearning_big_data #AI#Karpathy#Nanochat#LLM#SFT#RL#MachineLearning#OpenSource