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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #342 · 12.05

DJI позавчера выпустила Mini 3 Pro — новый дрон в линейке Mini. Это модели весом до 250 граммов, чтобы их не нужно было регистрировать в большинстве стран, где дроны в принципе разрешены. Раньше в России тоже было именно такое ограничение, но потом его снизили до 150 граммов — и, кажется, сделали это именно из-за появления первой версии DJI Mini. Впрочем, я уже когда-то писал, что в России подобная проблема не стоит: регистрировать дроны легко, и делается это за 2 минуты через Госуслуги, при этом отсутствие необходимости регистрировать не спасает вас от ограничений, связанных с полётами. Дрон любого веса нельзя по закону запускать в людных местах, на высоту более 120 метров, с потерей прямой видимости, и в зонах явного ограничения (аэропорты, центральные площади столиц итд). По сути регистрация как бы мешает только съёмкам чего-то запрещённого (когда ваш дрон могут сбить, и потом по его номеру выйти на владельца). Но у меня нет никаких сомнений, что владельцев незарегистрированных дронов при полётах над условными дачами чиновников тоже найдут, если очень нужно будет. Так что, смысл в дроне весом 249 граммов есть только для путешествий, которые для жителей России сейчас потеряли актуальность, поэтому конкретно данный параметр особого интереса не представляет. Что интересно, так это несколько ключевых нововведений, главное из которых: камера, способная физически поворачиваться в вертикальное положение. Увы, вертикальное видео давно и окончательно заразило человечество, эту войну мы с вами (адекватные сторонники горизонтальных видео) с треском проиграли. Думаю, дальше будет только хуже, и в кибернетическом будущем людей ждёт операция по пересадке глаз в положение один над другим. Более позитивное нововведение — появился комплект с пультом, содержащим встроенный дисплей. Владельцы дронов знают, как утомительно каждый раз присоединять к пульту телефон, чтобы на него выводилась картинка. У DJI уже давно был в качестве отдельного товара пульт с дисплеем, но стоил он почему-то как целый дрон. Здесь же за ~$150 сверху вы получаете полное отсутствие возни с телефоном и траты его — телефона — батареи. Ещё из мелочей: камера может смотреть вверх до 60 градусов. То есть вы можете пролететь под мостом и снять его снизу. Также добавили датчики препятствий -- раньше они были только в дорогих моделях. Впрочем, и Mini сейчас уже нельзя назвать бюджетным (от $700 за самый простой вариант). Отдельно продаётся аккумулятор увеличенной ёмкости: он поднимает вес дрона выше порога в 250 граммов, зато даёт по заявлению производителя фантастические 47 минут полёта (на деле, скорее всего, будет минут 30-35, но это очень много). Считаю эту модель отличным вариантом универсального дрона для не слишком хардкорных пользователей. Он достаточно современный и с крутыми технологиями, обладает интересными фишками, супер компактный, но при этом не стоит, как настоящий вертолёт. #gadgets#drone

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #roberta

当前筛选 #roberta清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 20.10.2025 г., 20:41

⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею. Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT. Как работаетBERT? В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты. В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст. То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова. А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст. Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор. В примере: - Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText. - На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>, модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз. - После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст, даже без автогенеративного декодера (как у GPT). 📈Результаты - Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный. - Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии. - По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only. Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами. Главная мысль: BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии. Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста. Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе. https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research