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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #161 · 15.01

Зимой я выиграл в конкурсе Сбера телевизор Huawei Vision S 55". Недавно его доставили, поделюсь впечатлениями. Я хорошо отношусь к компании Huawei. На мой взгляд, они делают лучшие в мире мобильные камеры. И идеологически их ссору с гуглом я считаю скорее правильной и полезной для рынка. Но конечному потребителю пока что становится хуже. Телевизор Vision S это на самом деле не телевизор, а большой монитор. У него нет АЦП и разъёма для подключения антенны. Это мне глубоко импонирует: эфирное телевидение должно умереть, и чем быстрее, тем лучше. Радует, что на рынке появляются такие решения. Первый шаг к телефону без функции звонков :) Здесь своя операционная система HarmonyOS, на ней предустановленные программы и сервис Салют (умные голосовые помощники и соответствующая экосистема от Сбера). Само устройство лёгкое для своих размеров — без страха повесил его на стену на обычные дюбеля. По железу, к сожалению, ничего впечатляющего, к сожалению. Я сразу проверил работу моего приложения с трёхмерными игральными костями (HTML5 3D на three.js + физика cannon.js), и оно тормозит. Не так безбожно, как на SberBox, но всё-таки ни до уровня SberPortal, ни тем более до уровня мобильного телефона не дотягивает. Затем я запустил небольшую игру, которую недавно делал (HTML5 плеер на движке Godot, 2D + физика). И вот тут расстроился: игра работает, но буквально самую каплю ниже минимального предела комфорта. То есть, если бы она тормозила всего на 5% меньше, в неё уже можно было бы спокойно играть. А так нет. На Портале при этом игра работает шустро, на телефоне тоже шустро, но уже вне Салюта (в Салюте на телефоне не работает, не знаю, почему). Сама операционка вроде бы Android, но жутко урезанная. Для установки программ, которые мне нужны, пришлось скачивать APK. Причем, как именно это сделать было не ясно, и помогло только гугление. VLC завёлся штатно, YouTube отказался логиниться без гуглосервисов (к счастью, он есть внутри Салюта). Netflix я не нашёл ни в каком виде, и это провал. У нас с женой 60% экранного времени это именно Netflix. Ничто другое с ним не сравнится по соотношению нового контента к стоимости подписки. Для меня это самая главная причина, по которой я не стал бы ставить подобный телевизор в гостиной, как центральный экран в доме. Отдельно раздражает то, что предустановленные сервисы от самого Huawei невозможно удалить или даже спрятать. Они занимают всю полосу приложений на главном экране, но являются буквально мусором: покупать в России подписку на кино или музыку от Huawei глупо, мессенджером от Huawei тоже никто не пользуется. К самому экрану претензий нет — картинка сочная, качественная, разрешение отличное. Как устройство вывода для PlayStation 5 всё прекрасно. Ну, иногда может всплывать неотключаемое системное сообщение о каком-нибудь обновлении, но это мелочи. Камера сносная — не хватает звёзд с неба, но и не древняя вебка. Правда вот, на мой взгляд, она совершенно не нужна. Кейс «Люди разговаривают с кем-то по видеосвязи через телевизор» кажется мне целиком выдуманным маркетологами. А приложений, в которых камера могла бы раскрыться, в системе нет. Интеграция с Салютом, наоборот, выполнена хорошо. Даже если приложение «Салют» не запущено, устройство всё равно отзывается на голосовую команду без всякого пульта и активирует ассистента. Это меня приятно удивило, думал, будет такая же байда, как на СберБоксе, когда голосовой ввод, предполагающий занятость рук, всё равно вынуждает освободить руки и взять пульт. Однако, по непонятной причине не поддержана камера и жесты. Хотя, казалось бы, её и так мало где можно использовать, хоть здесь бы сделали. В целом, лично под мой сценарий использования девайс подошёл прекрасно: экран во всю стену в рабочем кабинете, на который главным образом выводится PS5, а ещё можно тестировать приложения Салюта при разработке. Но обычному пользователю покупать стоит с опаской. По моему мнению команда Сбера нормально выполнила интеграцию, но плохо выбрала донора для этой интеграции. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #vrag

当前筛选 #vrag清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9841 · 09.04.2026 г., 13:20

🌟 VimRAG: мультимодальный RAG-агент, который держит контекст в виде графа памяти. Tongyi Lab (Alibaba Group) опубликовала VimRAG - фреймворк агентного RAG для работы с текстом, изображениями и видео. Проект развивает прошлогодний VRAG-RL и решает проблему мультимодального RAG: визуальные данные тяжелые по токенам, но семантически разрежены, а классическая ReAct-история забивает контекст шумом и провоцирует повторные бесполезные запросы к поиску. Вместо журнала наблюдений VimRAG моделирует рассуждение как динамический направленный ацикличный граф. Каждая вершина хранит подзапрос, действие агента, текстовое саммари и банк визуальных токенов. Ребра фиксируют логические зависимости между шагами. Такой граф позволяет агенту отличать тупиковую ветку от новой гипотезы и не уходить в циклы повторных поисков. 🟡Поверх графа работает Graph-Modulated Visual Memory Encoding. Бюджет визуальных токенов распределяется с учетом исходящей степени в графе, экспоненциального временного затухания (имитация забывания) и рекурсивной обратной связи от потомков. Ключевым фрагментам достается высокое разрешение, а второстепенные кадры сжимаются или отбрасываются. Для видео задействована способность VLM привязывать содержимое к временной шкале (извлечение ключевых кадров по таймкодам). 🟡Третий компонент - Graph-GPO. GGPO строит критический путь от корня к ответу и накладывает градиентную маску, исключая тупиковые узлы из положительных примеров, а ценные ретривы - из отрицательных. По графикам обучения это дает более быструю сходимость, чем базовый GSPO без прунинга. 🟡Тесты 🟢VimRAG обходит Vanilla RAG, ReAct, VideoRAG, UniversalRAG, MemAgent и Mem1 на 9 бенчмарках (HotpotQA и SQuAD до SlideVQA, MMLongBench, LVBench и XVBench). 🟢На Qwen3-VL-8B-Instruct средний скор поднимается с 43,6 до 50,1, на 4B-версии - с 40,6 до 45,2. При этом средняя длина траектории ниже, чем у ReAct и Mem1: структурированная память съедает меньше действий на ответ. В репозитории доступны: 🟠тренировочный фреймворк VRAG-RL, демо VRAG на тестовой Qwen2.5-VL-7B-VRAG через vLLM (нужна A100 80GB); 🟠демо на API Qwen3.5-Plus через DashScope (с визуализацией DAG рассуждения и расширенным ризонингом). Поисковый движок построен на FAISS и поддерживает эмбеддинги GVE-3B/7B и Qwen3-VL-Embedding-2B/8B. Индексировать можно изображения, PDF (через конвертацию) и нарезанное на чанки видео. Код трейна самого VimRAG обещают выложить после внутреннего ревью Alibaba. 🟡Arxiv 🟡Модель 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#RAG#VRAG#TongyiLab