@aadaili · Post #15012 · 06.05.2026 г., 14:21
#深渊#和平精英#内核#RT驱动#kma驱动#pd驱动#twt驱动#dit-kpm驱动 深渊公益内核v1.1 公告:1.长期稳定运行,拒绝跑路行为 2.同行勿扰,为用户提供高质量辅助 采用内核级自瞄 自动隐藏驱动进程 比如说被特征的dev驱动 有UI绘制好看 各位用户赶紧体验 公益卡密: 随便输入 修复:内核进程被检测 录屏没效果 解决行为校验检测(可防高风险)
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1238 · 15.05
Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу. Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе. Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях. Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения. Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба. #dev@clockstackwheels
Hashtags
Търсене: #dit
@aadaili · Post #15012 · 06.05.2026 г., 14:21
#深渊#和平精英#内核#RT驱动#kma驱动#pd驱动#twt驱动#dit-kpm驱动 深渊公益内核v1.1 公告:1.长期稳定运行,拒绝跑路行为 2.同行勿扰,为用户提供高质量辅助 采用内核级自瞄 自动隐藏驱动进程 比如说被特征的dev驱动 有UI绘制好看 各位用户赶紧体验 公益卡密: 随便输入 修复:内核进程被检测 录屏没效果 解决行为校验检测(可防高风险)
@githubtrending · Post #14688 · 09.05.2025 г., 12:00
#python#diffusion_models#dit#image_to_video#image_to_video_generation#text_to_video#text_to_video_generation LTX-Video is a powerful AI model that creates high-quality, realistic videos in real time, running faster than you can watch them. It can generate videos from text descriptions, images, or existing videos, and supports advanced features like keyframe animation and video extension. You can use it online or run it locally with easy setup. It offers great control over video details, smooth motion, and works well even on consumer hardware. This helps you quickly create custom videos for storytelling, social media, or prototyping, saving time and boosting creativity with detailed, lifelike results[2][4][5]. https://github.com/Lightricks/LTX-Video
@githubtrending · Post #14689 · 09.05.2025 г., 12:30
#python#comfyui#diffusion_models#dit#image_to_video#image_to_video_generation#text_to_image#text_to_image_generation ComfyUI-LTXVideo is a tool that helps create high-quality videos from images using AI. It offers features like key frame control, improved video quality, and faster generation speeds. This means you can make smooth videos with fewer errors and more control over how they look. It also supports commercial use, so you can use the videos for business projects. The tool is designed to work well with consumer-grade GPUs, making it accessible to more users. Overall, it helps you create professional-looking videos quickly and easily. https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo