TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #310 · 21.04
Поймал себя на том, что иногда мне нравится ездить на автомобиле, а иногда нет. Понятно, что чилить на автостраде это прикольно, а пробиваться через городские пробки — нет. Но я осознал, что иногда мне в городе вполне прикольно, а иногда нет. Я даже в пробках иногда стою спокойно. Начал рефлексировать, и понял: мне приятно ездить, когда я никуда не тороплюсь. Когда можно опоздать на 5-10-15 минут, а то и на полчаса. В гости к друзьям обычно можно опоздать. В магазин можно опоздать, если ты не под закрытие едешь. А вот если едешь на какое-то мероприятие ко времени, то опаздывать нельзя, и обычно даже 10 минут неприятны. Дорожная ситуация меняется не слишком предсказуемо. Время на поиск места парковки тоже не определено. Да и постоянное искушение где-то что-то нарушить, чтобы не опоздать. Либо наоборот — выезжаешь на машине сильно заранее, и на месте просто ждёшь полчаса. В общем, машина хорошо решает задачу "Добраться куда-то в место, плохо доступное другими видами транспорта". Но не слишком хорошо решает задачу "Добраться куда-то к заданному моменту с точностью плюс-минус 5 минут". А, например, пешком + метро решает хорошо. Можно, конечно, пофантазировать на тему какого-то предсказания и правильного планирования, но на деле пара забитых перекрёстков вполне могут стоить вам 10 минут, что в контексте городской жизни довольно много. P.S. Скоро у меня отпуск, и будут очень интересные посты про дроны и мототехнику. Хотя погода в Питере как обычно норовит подвести в самое неподходящее время. С таким климатом хоть на автомобиле езди! #life
Hashtags
Търсене: #embodied
@abmedia_news · Post #23788 · 10.04.2026 г., 14:01
【🚀AI 人工智慧｜智元 GE-Sim 2.0：用 World Model 生成世界，宇樹勁敵將人形機器人推向自我進化 】 #Gesim2#WorldModel#Embodied 📍請見報導： https://abmedia.io/gesim2-0-embodied-ai-world-model 📍訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #9881 · 14.04.2026 г., 13:49
🌟HY-Embodied-0.5: компактная модель для роботов на Mixture-of-Transformers. Tencent Robotics X и Hunyuan Vision выложили веса HY-Embodied-0.5 MoT-2B — младшей модели нового семейства HY-Embodied-0.5 для воплощённого интеллекта. Семейство позиционируется как когнитивное ядро для VLA-пайплайнов: модель должна выполнять роль «мозга», который принимает кадры с камер робота, рассуждает о трехмерной сцене и выдает план действий исполнительному модулю. Формально MoT-2B содержит 4 млрд параметров, но на инференсе активируется только 2,2 млрд, что дает скорость плотной 2B-модели при качестве восприятия, сопоставимом с тяжёлыми VLM. В основе лежит архитектура Mixture-of-Transformers с латентными токенами и модально-специфичными вычислениями для зрительного тракта. Суть MoT: перед мультимодальным обучением Tencent дублирует FFN- и QKV-блоки языковой модели и инициализирует копию её же весами - визуальные токены прогоняются через визуальную ветку, текстовые через языковую. Помимо разделения FFN и QKV, разведены и механизмы внимания: для визуальных токенов используется двунаправленное полное внимание, для языковых - causal-внимание. Связующим звеном служат обучаемые visual latent tokens, которые приписываются в конец каждого визуального элемента (кадра или изображения) и переносят визуальную семантику в языковой контекст. В семействе будет старший вариант - HY-Embodied-0.5 MoE-A32B на 32 млрд активных параметров. Он построен уже на MoE и, по словам создателей, выходит на уровень Gemini 3.0 Pro. Веса флагмана не опубликованы, но именно эта модель выступает учителем в дистилляции, передавая навыки рассуждения младшей MoT-2B. 🟡Результаты на бенчмарках 🟢MoT-2B обходит Qwen3-VL 2B/4B, RoboBrain 2.5 4B и MiMo-Embodied 7B в большинстве из 22 тестов на визуальное восприятие и пространственное мышление: 89,2 на CV-Bench, 92,3 на DA-2K, 54,5 на ERQA и 66,3 на MindCube, где ближайший конкурент отстаёт почти вдвое. 🟠На задачах планирования (RoboBench-Planning, Ego-Plan2, RefSpatial-Bench) лидерство остаётся за RoboBrain и MiMo-Embodied, здесь Tencent пока догоняет. Для инференса рекомендуется GPU с минимум 16 ГБ VRAM. В планах - интеграция с vLLM и Gradio-демо. 📌Лицензирование: Tencent HY Community License 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embodied#Robotics#Tencent#Hunyuan