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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #340 · 10.05

В книге и фильме «Чарли и шоколадная фабрика» владелец фабрики Вилли Вонка решает найти себе преемника, поэтому приглашает нескольких детей на экскурсию, где они подвергаются разного рода проверкам на соответствие нужным человеческим качествам: отсутствие жадности, эгоизма, честолюбия, гордыни итд. Но есть проблема. Изначально дети должны были быть выбраны случайно: в выпускаемых фабрикой шоколадках спрятали 5 билетов. Но по факту такой способ как раз приводит к отбору наиболее нерелевантных кандидатов: один билет получает мальчик-обжора из-за того, что ест слишком много шоколада, другой билет попадает к избалованной дочке миллиардера, потому что он просто покупает ей очень много пачек, третий достается самовлюблённой тщеславной спортсменке, помешанной на победах по всём, четвертый вычисляет геймер, который не любит шоколад. На мой взгляд это хорошая задачка для собеседования HR-специалисту: каждая итерация отбора должна приближать выборку к цели, а не отдалять. Что мог сделать Вонка, чтобы изначально к нему попала пятерка добрых и честных детей? Второй важный момент это разница между гипотетическим и реальным функционированием той или иной системы. Такого в жизни очень много: например, в голосованиях на каких-нибудь конкурсах теоретически предполагается, что люди не будут накручивать, а ПДД не предполагают, что на слишком широкой полосе люди будут ехать в два ряда абсолютно всегда (см. Выборгское шоссе). Бюрократия так вообще вся построена на отрицании реальности, что приводит, например, к существованию понятия «Итальянская забастовка». Считаю, что способность адекватно дозировать формализм с поправкой на реальность это ценное свойство, например, для руководителя. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #mllm

当前筛选 #mllm清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15062 · 15.08.2025 г., 12:30

#python#mllm#point_clouds#scene_understanding#spatial_intelligence SpatialLM is a powerful 3D language model that turns complex 3D point cloud data from videos, RGBD images, or LiDAR into clear, structured 3D scene layouts showing walls, doors, windows, and objects with labels. It works without needing special equipment and can detect user-specified object categories. This helps you understand and analyze indoor spaces better, useful for robotics, navigation, and 3D design. You can run it on your data, visualize results, and even customize detection tasks easily, making 3D scene understanding more accessible and flexible for many applications. https://github.com/manycore-research/SpatialLM

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15528 · 28.02.2026 г., 12:00

#python#agent#android#app#automation#copilot#gui#mllm#mobile#mobile_agents#multimodal#multimodal_agent#multimodal_large_language_models Mobile-Agent-v3.5 is Alibaba's top GUI agent family using GUI-Owl 1.5 models (2B to 235B sizes) for automating desktop, mobile, and browser tasks like stock checks, bookings, or document creation with planning, reflection, and memory. Try free online demos on ModelScope or Bailian, or use limited-time APIs—no setup needed. It leads 20+ benchmarks for real-world use. You benefit by saving time on repetitive tasks, boosting productivity, and handling complex operations hands-free across devices. https://github.com/X-PLUG/MobileAgent

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14639 · 27.04.2025 г., 13:00

#python#agent_computer_interface#ai_agents#computer_automation#computer_use#grounding#gui_agents#in_context_reinforcement_learning#memory#mllm#planning#retrieval_augmented_generation Agent S2 is a smart AI assistant that handles computer tasks by breaking them into smaller steps and using specialized tools for each part, making it highly adaptable and efficient across different systems like Windows and Android. It outperforms other AI tools in completing complex tasks, learns from experience, and adjusts plans as needed, helping users automate digital work more reliably and effectively. https://github.com/simular-ai/Agent-S