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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #261 · 19.03

#урбанист_купил_автомобиль, часть 3 (предыдущие: часть 1, часть 2). Первые два поста по теме были об урбанистике и проблемах автомобилизации городов. Но этот текст скорее про выбор гика. Расскажу, что за автомобиль, и почему такой. Исходные данные: работаю удаленно, и ездить на работу не нужно (впрочем, я считаю, надо делать всё возможное, чтобы не пришлось ездить на работу на автомобиле). Однако, живу далеко от метро + дача там, куда не ходит общественный транспорт. Так что автомобиль нужен для коротких поездок по району, для поездок на дачу и для поездок по КАД/ЗСД, перевозки вещей и семьи. При бесконечных деньгах, кажется, выбор гиков в пользу какой-нибудь Tesla X очевиден. Ну и ещё в добавок к ней дом с гаражом, где можно заряжать. При конечных деньгах (в моем случае ~2.5млн по старым ценам) пространство сужается. Выделил для себя три главных критерия: 1. Практичность для города и ближайшего пригорода, возможность перевозки вещей. Поэтому рассматривал только кроссоверы и внедорожники. Кстати, кто покупает в Питере седаны с низкой посадкой, можете парой слов обосновать этот выбор? Кажется, плюсов никаких, зато застрять в ледяной яме более чем вероятно. 2. Эмоции. Некоторые друзья автолюбители смеялись над этим пунктом. Но по мне так любая вещь должна обладать эмоциональной составляющей. Чтобы тебе кайфово было на неё смотреть и ей пользоваться. Поэтому я рассматривал только автомобили с интересным внешним видом, не слишком банальным цветом, и особенно с крутым интересным дизайном салона. Странно садиться в автомобиль и смотреть на убогие древнего вида приборы, миллион бестолковых кнопок и в целом унылый интерьер. Должно быть кайфово, а для гика кайф это хайтек. И ещё изрядно эмоций добавляет панорамная крыша, так что я тоже поставил это себе в список пожеланий. 3. Технологии. От современного автомобиля не только само по себе разумно ожидать некоторой технологической начинки, но она ещё и хорошо помогает новичку с небольшим фактическим опытом, как я. Так что только автомат. Адаптивный круиз-контроль. Радары и парктроники по периметру, камера заднего вида. В итоге получилось даже круче, чем я рассчитывал в эту цену, но о некоторых особенно прикольных технофишках я расскажу потом в других постах. В общем, с этими критериями и ценой я прошёлся по каталогам всех производителей, кто возит (возил :'( ) в Россию. Не скажу, что ассортимент меня ошеломил. Кажется, по-настоящему большое пространство выбора есть только за большие деньги, от 5млн (по старым ценам) и выше. Но внезапно самое интересное для меня решение нашлось у французов: Peugeout 2008 и 3008. Последний меньше понравился по дизайну, а в хорошей комплектации выходил за пределы ценовых рамок, так что я и остановился на 2008, самая топовая комплектация 2022 года (да, путаница из-за того, что модель называется как год). Интересный не слишком банальный дизайн. Не спорткар, конечно, но и не стариковская телега. Дизайн даже выиграл в каком-то европейском конкурсе. Довольно экономичный двигатель, 150 сил, но объём всего 1.2, мощность достигается за счёт турбины и электроники. Очень крутой высокотехнологичный салон. Много электронных наворотов: всё, что я хотел, плюс ещё пачка, об этом потом расскажу. В конце-концов, автомобиль в наше время это тоже гаджет. Из недостатков пришлось пожертвовать полным приводом, тут только передний. Варианты с полным у других производителей не дотягивали сразу по ряду критериев. Впрочем, мне говорили, что на кроссоверах полный привод всё равно ненастоящий. А полный внедорожник очень уж дорого, да и большой по размерам для города. Но мне очень нравится. Накатал 500 км, изучаю. И, конечно, кайфую каждый раз, когда спускаюсь в паркинг и когда сажусь в салон. Эмоции наше всё. #gadgets

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #maitrix

当前筛选 #maitrix清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #7957 · 04.07.2025 г., 13:03

🌟WM-ABench: тестирование VL-моделей на понимание физики реального мира. Мaitrix Org разработали WM-ABench, бенчмарк для оценки VLM в качестве так называемых «моделей мира». Идея проста: проверить, насколько хорошо топовые модели способны не просто распознавать картинки, а понимать окружающую действительность и предсказывать ее изменения. Создатели, опираясь на когнитивную науку, создали фреймворк, который тестирует 15 самых популярных моделей по 23 параметрам, разделяя процесс на 2 ключевых этапа: восприятие и прогнозирование. В основе бенчмарка - огромный датасет из более чем 100 тысяч примеров, сгенерированных в 6 различных симуляторах, от ThreeDWorld и Physion до Carla. Чтобы модели не искали легких путей и не полагались на поверхностные совпадения, в тест добавили «сложные негативы» - контрфактические состояния, которые заставляют систему действительно анализировать происходящее. Весь процесс был разделен на оценку восприятия (распознавание объектов, пространства, времени, движения) и прогнозирования (симуляция физики, транзитивный и композиционный вывод). Для калибровки сложности задач были установлены базовые показатели, основанные на результатах людей. 🟡Результаты. С простым визуальным восприятием, то есть с определение цвета или формы, все модели справляются отлично. Однако когда дело доходит до трехмерного пространственного мышления, динамики движения или временных последовательностей, начинаются серьезные проблемы. Выяснилась и другая любопытная деталь: VLM склонны «спутывать» физические понятия. Например, если в сцене изменить только цвет объекта, модель может внезапно ошибиться в оценке его размера или скорости. Оказалось, что цвет и форма являются самыми влиятельными атрибутами, которые искажают восприятие других, не связанных с ними характеристик. 🟡Но главная проблема кроется глубже. Точное восприятие мира совершенно не гарантирует точного прогноза. Исследование показало, что даже при идеально верном распознавании текущего состояния сцены модели проваливают предсказание физических взаимодействий. Разрыв с человеческими способностями явный: в задачах на транзитивный вывод он достигает 46%, а композиционный вывод выполняется на уровне случайного угадывания. 🟡Бенчмарк подсветил фундаментальный недостаток: У современных VLM отсутствуют базовые знания физики, необходимые для симуляции даже простейших событий. Они видят мир, но не понимают, по каким законам он живет. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Датасет @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VLM#Benchmark#Maitrix