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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #315 · 25.04

Давайте поговорим про путешествия по России. С началом пандемии люди, которые любят путешествовать, как будто бы нехотя вынуждены были переключиться с любимых Европ и Америк на Россию. А сейчас и подавно: даже если не верить в западную русофобию, будут проблемы и с получением визы и с оплатой. Правда ли, что существует пренебрежительное отношение русских к внутреннему туризму? Если да, то чем это объяснить? Попробую и сам ответить, и вас призываю к обсуждению. По моим собственным наблюдениям, да существует. В Инстаграме, например, считается куда более пафосным выложить фотку из условных гор Норвегии, чем, скажем, с Кавказа. А сообщение о том, что ты поехал и посмотрел на Статую Свободы в США воспринимается с бОльшей долей зависти и уважения, чем поездка в Волгоград к статуе Родина-мать (которая и по высоте превосходит Статую Свободы, и по крутости в общем-то тоже). С городами ещё хуже: если вы съездите в Казань или Екатеринбург, в которых полно офигенно крутых городских достопримечательностей, то мало кто воспримет это с таким же воодушевлением, как поездку в Неаполь или Гамбург. У этого, на мой взгляд, две объективные и две субъективные причины. Объективные такие: 1. Россия, к сожалению, ничего не делает для хорошего развития внутреннего туризма. Качество отелей низкое, с транспортом большие проблемы, оснастка на местах тоже зачастую оставляет желать лучшего. К Столпам Выветривания в Коми комфортно попасть можно только на вертолёте, вокруг Байкала так и не облагородили пешеходный маршрут, а на Дальнем Востоке вы вряд ли сможете простым способом арендовать какой-нибудь квадроцикл. Ещё Россия не занимается популяризацией своих мест: в кино показывают мало, каких-то передач об этом полторы штуки в пятилетку и т.д. 2. Поездки заграницу дороже и сложнее (в среднем), а значит, менее доступны. Приоритетнее обычно хочется тратить время на что-то более уникальное и менее доступное, т.к. в целом отпуска у людей короткие. С этим мы с вами ничего не сделаем, к сожалению. Только правительство могло бы и внутренний туризм развивать и сделать для русского человека поездки в Европу чем-то обыденным (ха-ха-ха). Но из текущей ситуации если первое и возможно, то до второго стало невероятно далеко. Но есть и то, что чисто в головах у людей, субъективные причины: 1. Персональное восприятие русскими людьми всего русского, как чего-то плохого, низкокачественного. Конечно, здесь не только сами люди виноваты, но вот этот вот перенос впечатления с, например, производимой в стране продукции, на какие-то достопримечательности и памятники — это можно было бы и отрефлексировать. Я был много где в Европе, чуть-чуть в Азии, но в мой личный топ-5 поездок за всю жизнь входят, например, Салехард и Итуруп. 2. Косвенное следствие из обоих первых пунктов: низкая осведомлённость людей о том, что и где можно посмотреть. На самом деле у нас прямо сильно много интересного и крутого есть. Даже поверхностный поиск уже выдаёт десятки очень крутых вариантов. С этими причинами уже можно как-то самостоятельно работать. Прикреплю одну из своих любимых фото из путешествия — поездка в Карелию в 2016 году. #travel

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #vrag

当前筛选 #vrag清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9841 · 09.04.2026 г., 13:20

🌟 VimRAG: мультимодальный RAG-агент, который держит контекст в виде графа памяти. Tongyi Lab (Alibaba Group) опубликовала VimRAG - фреймворк агентного RAG для работы с текстом, изображениями и видео. Проект развивает прошлогодний VRAG-RL и решает проблему мультимодального RAG: визуальные данные тяжелые по токенам, но семантически разрежены, а классическая ReAct-история забивает контекст шумом и провоцирует повторные бесполезные запросы к поиску. Вместо журнала наблюдений VimRAG моделирует рассуждение как динамический направленный ацикличный граф. Каждая вершина хранит подзапрос, действие агента, текстовое саммари и банк визуальных токенов. Ребра фиксируют логические зависимости между шагами. Такой граф позволяет агенту отличать тупиковую ветку от новой гипотезы и не уходить в циклы повторных поисков. 🟡Поверх графа работает Graph-Modulated Visual Memory Encoding. Бюджет визуальных токенов распределяется с учетом исходящей степени в графе, экспоненциального временного затухания (имитация забывания) и рекурсивной обратной связи от потомков. Ключевым фрагментам достается высокое разрешение, а второстепенные кадры сжимаются или отбрасываются. Для видео задействована способность VLM привязывать содержимое к временной шкале (извлечение ключевых кадров по таймкодам). 🟡Третий компонент - Graph-GPO. GGPO строит критический путь от корня к ответу и накладывает градиентную маску, исключая тупиковые узлы из положительных примеров, а ценные ретривы - из отрицательных. По графикам обучения это дает более быструю сходимость, чем базовый GSPO без прунинга. 🟡Тесты 🟢VimRAG обходит Vanilla RAG, ReAct, VideoRAG, UniversalRAG, MemAgent и Mem1 на 9 бенчмарках (HotpotQA и SQuAD до SlideVQA, MMLongBench, LVBench и XVBench). 🟢На Qwen3-VL-8B-Instruct средний скор поднимается с 43,6 до 50,1, на 4B-версии - с 40,6 до 45,2. При этом средняя длина траектории ниже, чем у ReAct и Mem1: структурированная память съедает меньше действий на ответ. В репозитории доступны: 🟠тренировочный фреймворк VRAG-RL, демо VRAG на тестовой Qwen2.5-VL-7B-VRAG через vLLM (нужна A100 80GB); 🟠демо на API Qwen3.5-Plus через DashScope (с визуализацией DAG рассуждения и расширенным ризонингом). Поисковый движок построен на FAISS и поддерживает эмбеддинги GVE-3B/7B и Qwen3-VL-Embedding-2B/8B. Индексировать можно изображения, PDF (через конвертацию) и нарезанное на чанки видео. Код трейна самого VimRAG обещают выложить после внутреннего ревью Alibaba. 🟡Arxiv 🟡Модель 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#RAG#VRAG#TongyiLab