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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #295 · 10.04

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Сегодня бродили по Зоологическому музею, и я не переставал удивляться, сколько способов «придумала» природа для решения схожих задач. Ну, конечно, природа не наделена разумом, и эволюционный механизм ничего не изобретает в нашем понимании этого слова: просто какие-то варианты оказываются более приспособленными. У этого механизма бывают ошибки (погуглите «возвратный гортанный нерв»), и ещё нередко он «отказывается» от собственных же решений, начиная до неузнаваемости их преобразовывать: например, камбала выглядит так, будто она сделана на коленке из обычной рыбы, плавающей горизонтально, а у нарвала рог не симметричен относительно тела и является просто излишне разросшимся зубом. Тем не менее, механизм наследования, высокая мотивация (если не приспособишься, весь твой вид умрёт) и закон больших чисел обеспечивают очень хорошее разнообразие решений. Вот есть задача, например, «не быть съеденным». Можно быть быстрым и убегать от опасности (антилопы и косули), можно быть неприятным на вкус или запах (скунс, опоссум), можно быть незаметным (палочник, листовидка), а можно быть сильнее всех остальных, чтобы на тебя никто не мог напасть (различные хищники). Задача «добыть себе еды» тоже решается множеством способов: запасать; есть то, что не едят другие; есть то, что не могут достать другие и так далее. Я защищался по эволюционным алгоритмам в программировании, и они, честно говоря, работают так себе. Хуже, чем настоящая эволюция в природе. Во-первых, многообразия и времени не хватает. Но самое главное: мы им даём мало свободы, они недостаточно гибкие и ограничиваются слишком узким набором правил. Например, если у вас есть алгоритм для поиска оптимального маршрута поездки на работу, у него никогда не возникнет решения «предложить пользователю сменить работу, чтобы вообще не ездить никуда». Возможно, мы сможем эффективнее запускать такие алгоритмы, когда появятся онтологические базы данных, описывающие достаточно большую часть вселенной. Ещё очень интересно наблюдать эволюцию в технике. Решения, которые предлагают люди для той или иной задачи, тоже со временем приходят к какому-то своему оптимальному виду. Например, у автомобилей для драг-рейсинга огромные задние колёса и маленькие передние, почти рудиментарные. По множеству других признаков это всё-таки автомобиль: двигатель, колёса, место для человека, может ехать. Но отличия драг-рейсингового автомобиля от автомобиля, решающего другую задачу, как раз очень похожи на отличия разных представителей какого-то одного класса животных. Техника одного вида от разных производителей выглядит очень похоже, потому что эволюционно путём развития и улучшения приходит к какому-то оптимальному для своей задачи образу. А вам фото китоглавов. Форма клюва у них такая, что невозможно отделаться от мысли, будто бы они улыбаются. #life

Hashtags

#life
Резултати

Намерени 33 подобни публикации

Търсене: #wan

当前筛选 #wan清除筛选
Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27930 · 13.09.2024 г., 16:03

Намери подобниПрегледай

#WAN/USDT analysis : #WAN is experiencing strong bullish momentum. It has already broken above the 200 EMA and is maintaining its position above it. The price is anticipated to continue its upward trajectory and test previous highs. TF : 4H Entry : $0.1729 Target : $0.1831 SL : $0.1658

Hashtags

#wan
Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27834 · 13.08.2024 г., 00:31

Намери подобниПрегледай

#WAN/USDT analysis : #WAN is trading in the resistance zone below the 200 EMA. It is expected that the price gonna face rejection at this level and continue moving downwards. It is advisable to wait for the price to break below the $0.1563 level for an entry. TF : 2H Entry : $0.1563 Target : $0.1329 SL : $0.1636

Hashtags

#wan
Crypto Profit Coach™

@cryptoprofitcoach · Post #9170 · 08.11.2025 г., 05:55

Намери подобниПрегледай

#WAN https://www.binance.com/en/trade/WAN_BTC Current rate 70-72 Technical Signal Bullish above 65🔼🔼 death zone below 65🔽🔽 (under monitoring tag don't trade without SL) Sell 🤑 80 🤑 80-90 🤑 90-100 🚀 100-110 & above

Hashtags

#wan
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8369 · 26.08.2025 г., 19:20

Намери подобниПрегледай

🚀 Wan2.2-S2V — модель с 14 миллиардами параметров для генерации видео кинематографического качества на основе аудио. 🎬 Новая версия Wan способна превращать статичные изображения и аудио в динамичные видео с реалистичными выражениями лиц, естественными движениями тела и профессиональной работой камеры. ✨Ключевые особенности: - Высокая динамическая согласованность — модель генерирует плавную и устойчивую анимацию на протяжении всего видео - Высокое качество аудио-видео синхронизации — точное соответствие мимики и артикуляции звуку - Контроль движения и среды через текстовые промпты — возможно задавать жесты, эмоции, фон и поведение персонажа (например, человек «идёт по рельсам», «девочка поёт под дождём», «старик играет на пианино у моря») - Поддержка сложных сценариев — включая движение камеры, дождь, ветер, парашют, съёмку в движущемся поезде и другие кинематографические эффекты 🖼️ + 🎵 = 🎥 Wan2.2-S2V принимает на вход одно изображение и аудиофайл, а на выходе создаёт синхронизированное видео, соответствующее заданному промпту. 📊По результатам тестов модель демонстрирует лучшие или близкие к лучшим показатели среди конкурентов: - FID ↓ 15.66 — высокое качество видео - EFID ↓ 0.283 — естественность выражения лица - CSIM ↑ 0.677 — сохранение идентичности персонажа - Хорошие результаты на SSIM, PSNR и Sync-C подтверждают визуальную чёткость, стабильность и аудиосинхронизацию 🔓Проект полностью открытый — исходный код, веса модели. И судя по всему, что модель совместима с LoRA-адаптерами от Wan 2.x 🟢Попробовать онлайн: https://wan.video 🟢GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2 🟢Проект: https://humanaigc.github.io/wan-s2v-webpage 🟢Декма на Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/Wan-AI/Wan2.2-S2V 🟢Демо на ModelScope: https://modelscope.cn/studios/Wan-AI/Wan2.2-S2V 🟢Веса: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Wan

Hashtags

#ai#ml#wan
ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #4842 · 29.07.2025 г., 09:02

Намери подобниПрегледай

⚡️Qwen представили Wan 2.2 — кинематографическая видеомодель с открытым исходным кодом Qwen выпустили Wan 2.2, и это первая в мире MoE-видеомодель в опенсорсе, способная на генерацию кинематографических видео с 720p/24fps. Что нового: 🟡MoE-архитектура, где диффузионные шаги обрабатываются специализированными экспертами — высокая детализация без перегруза по ресурсам. 🟡Продвинутый контроль сцены — можно задавать освещение, цвет, движения камеры и композицию. 🟡Три версии модели: • wan2.2-t2V-A14B — текст в видео • wan2.2-i2V-A14B — изображение в видео • wan2.2-TI2V-5B — объединённый режим (и текст, и картинка) Сильная сторона Wan 2.2 — анимация сложных движений и реалистичная передача эмоций, что может сильно пригодиться в генерации нарративных видео и короткометражек. 🤖 Попробовать: wan.video/welcome 📄 Код и модели: GitHub | Hugging Face 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #qwen#нейросети#новости#wan

Hashtags

#qwen#нейросети#новости#wan
ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #4830 · 27.07.2025 г., 13:30

Намери подобниПрегледай

⚡️WAN 2.2 выходит в опенсорс уже 28 июля Новая версия видеогенеративной модели WAN 2.2 будет выложена в открытый доступ. Обновление ориентировано на кинематографичную генерацию и креативные сценарии. Прямая трансляция релиза состоится 28 июля в 15:00 по московскому времени (20:00 UTC+8). 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #новости#нейросети#wan#qwen

Hashtags

#новости#нейросети#wan#qwen
123
← ПредишнаСтр. 1 от 3Следваща →