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: #thinkingwithvisualprimitives

当前筛选 #thinkingwithvisualprimitives清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7252 · 30.04.2026 г., 13:58

DeepSeek 发布 Thinking with Visual Primitives:让多模态模型“边指边想” DeepSeek 多模态团队发布技术报告 Thinking with Visual Primitives,提出一种面向视觉推理的新范式:不再只让模型用语言写出思维链,而是在推理过程中同步使用点(points)和框(bounding boxes)作为“视觉认知锚点”,让模型像人类数数、找路、看图推理时用手指辅助一样,把抽象语言推理落到具体图像坐标上。 这项工作将问题定义为 Reference Gap:传统 Chain-of-Thought 主要停留在语言空间,面对密集空间布局时,很难精确指向“这个物体”“那条路径”或“下一步位置”,容易导致推理链中的指代混乱、逻辑坍塌和幻觉。 📌 核心思路:让模型“Point while it reasons” DeepSeek 的方法是把 points 和 bounding boxes 直接插入推理轨迹,作为视觉推理的最小单元。 - points:用于定位某个具体位置,例如数物体、标记路径节点、指向关键区域 - bounding boxes:用于框定视觉对象或空间范围,帮助模型维持稳定指代 - visual primitives:成为模型推理过程的一部分,而不只是最终输出的标注结果 换句话说,模型不是先“看图”,再用纯文本解释;而是在思考过程中不断把语言概念绑定到图像坐标上。 ⚙️ 解决什么问题? 报告重点面向三类任务: - Counting:顺序扫描与验证,减少漏数、重复数 - Spatial Reasoning:多跳空间逻辑推理,例如判断多个对象之间的位置关系 - Topological Reasoning:迷宫导航、路径追踪等结构化视觉推理任务 DeepSeek 表示,该方法尤其针对复杂结构推理中的 Reference Gap,而不是单纯追求“看得更清楚”。此前多模态模型常用高分辨率裁剪、图像重看等方式缓解 Perception Gap,但在需要精确指代和持续追踪的位置推理中,语言本身仍然不够精确。 📎 性能与模型基础 项目 README 显示,该方法构建在 DeepSeek-V4-Flash 架构基础上,并采用视觉 token 压缩:每 4 个 visual tokens 的 KV cache 压缩为 1 个 entry,以降低图像 token 消耗。 DeepSeek 称,在与研究重点相关的计数和空间推理基准上,该模型在更低图像 token 预算和较紧凑模型规模下,表现可对齐 GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3 Flash 等前沿模型。官方同时强调,这些成绩只覆盖论文相关评测维度,并不代表模型整体能力对比。 🔙 背景:DeepSeek 从长上下文走向视觉推理 这一发布紧接 DeepSeek-V4 预览版之后。此前 V4 系列强调 1M 上下文、DSA 稀疏注意力、Agentic Coding 与长上下文效率,V4-Flash 则定位更快、更便宜的轻量版本。 Thinking with Visual Primitives 可以看作 DeepSeek 在 V4 架构上的一次多模态扩展:从“长文本 / Agent 推理效率”进一步走向“视觉结构推理效率”。 ⚔️ 竞品对比 - OpenAI / Anthropic / Google:当前前沿多模态模型普遍具备图像理解、视觉问答和一定的视觉思维链能力,但多数仍以语言链条表达推理过程 - Qwen / MiMo / GLM:国产多模态模型近期密集更新,Qwen3.5-Omni、MiMo-V2.5、GLM-5V-Turbo 分别强调全模态、Agent 能力和视觉编程 - DeepSeek:此次切入点更偏“视觉推理机制”本身,用 points 和 boxes 作为可解释、可追踪的中间推理单元 这使 DeepSeek 的差异化不只是“多模态输入”,而是把视觉坐标变成推理语言的一部分。 🏢 DeepSeek 近况 DeepSeek 近期保持“技术报告 + 开源仓库 + 后续释放数据/权重”的节奏。官方表示,Thinking with Visual Primitives 的内部基准和部分 cold-start 数据将于未来公开,模型权重会集成进 foundation model 并在未来发布。 这延续了 DeepSeek 过去以技术路线和工程效率建立影响力的打法:先公开方法和报告,再逐步释放更完整的生态资源。 📎 资源链接 - 原推文:https://x.com/PKUCXK/status/2049798862504944117 - GitHub 仓库:https://github.com/deepseek-ai/Thinking-with-Visual-Primitives - 技术报告:https://github.com/deepseek-ai/Thinking-with-Visual-Primitives/blob/main/Thinking_with_Visual_Primitives.pdf - 相关背景:DeepSeek-V4 预览版发布并开源:https://t.me/ShareCentre/7236 #DeepSeek#多模态#视觉推理#VLM#AI大模型#ThinkingWithVisualPrimitives