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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #225 · 18.02

Увидел тут проект Doka Guide. Это такой ресурс, на котором авторы пытаются писать техническую документацию простым языком. В целом, идея не нова: "Объяснять что-то энциклопедичное человеческим языком, будто рассказываешь другу, а не читаешь лекцию". Это ещё Лурк использует — там многие вещи вполне себе содержат настоящие знания, но простыми словами. Пока есть вопросы к реализации, конечно. Например, я увидел в статье опечатку, но к системе не подключён никакой модуль исправлений (как на новостных сайтах — жмёшь Ctrl+Enter и отправляешь сразу ошибку редактору). То есть мне надо искать эту статью в репозитории, делать форк, оформлять пулреквест... Лениво. Структура местами странная. Статья о трёхслойной архитектуре в блоке JavaScript, хотя эта концепция не только не связана конкретно с JS, но он ещё и один из наименее удачных примеров её применения. Потому что вообще такие архитектурные паттерны для сложных энтерпрайз-разработок, как правило с сильной статической системой типов на каком-нибудь Java или C#. Осталось стойкое ощущение, что авторы знают только JS и фронтенд. Впрочем, я всё равно не понимаю, как с развитием проекта в одну кучу свалят документацию по всем популярным языкам. Тем не менее, инициатива отличная, и я желаю проекту хорошего будущего. Для начинающих фронтендеров там уже есть много ценного. Буду посматривать иногда, что там происходит. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #imageediting

当前筛选 #imageediting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8240 · 09.08.2025 г., 14:01

🖼️ GPT-Image-Edit-1.5M — крупнейший и полностью открытый датасет для редактирования изображений по тексту! 🚀 1.5 миллиона триплетов: инструкция + оригинальное изображение + отредактированное по запросу Как мы это сделали? Мы переосмыслили и усилили три известных датасета (OmniEdit, HQ-Edit, UltraEdit) с помощью новой GPT-Image API. 📊 Результаты впечатляют: Модель FluxKontext, дообученная на этом наборе, показывает: ▫️ 7.24 на GEdit-EN ▫️ 3.80 на ImgEdit-Full ▫️ 8.78 на Complex-Edit — на уровне с топовыми проприетарными решениями! 🎯 Инструкции выполняются точно, а изображения выглядят реалистично. Цель — сократить разрыв между open-source и закрытыми системами редактирования. 🔗 Подробнее: 🌐 Проект: https://ucsc-vlaa.github.io/GPT-Image-Edit/ 💻 Код: https://github.com/wyhlovecpp/GPT-Image-Edit 📦 Датасет: https://huggingface.co/datasets/UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M 🤖 Модель: https://huggingface.co/UCSC-VLAA/gpt-image-edit-training 📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.21033 @ai_machinelearning_big_data #AI#ImageEditing#OpenSource#GPT4V#Multimodal