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

Hashtags

#gadgets #drone

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #stepfunai

当前筛选 #stepfunai清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9479 · 06.02.2026 г., 10:45

Намери подобни Прегледай

⚡️Step 3.5 Flash: модель с гибридной архитектурой внимания и скоростью до 350 т/сек. StepFun выпустили Step 3.5 Flash - очень интересную MoE-модель на 196 млрд. общих и 11 активных параметров. Авторы заявляют сумасшедшую скорость до 300 токенов в секунду, а на задачах с кодом она, якобы, разгоняется до 350. Для модели такого уровня это очень бодро. 🟡Внутри накрутили много всего. Вместо стандартного механизма внимания использовали гибридную схему: один слой полного внимания на 3 слоя скользящего окна, что позволило запихнуть в модель контекст на 256 тыс. токенов и при этом не забивать память до отказа. В обучении использовали алгоритм MIS-PO, который помог решить проблему с потерей нити в длинных CoT, н просто отсекает варианты, которые слишком сильно уходят в сторону от логики. Модель, как стало модно сейчас, затачивали под автономных агентов. Она умеет пользоваться десятком инструментов одновременно. В режиме Deep Research модель сама гуглит, планирует этапы и пишет отчеты размером до 10 тысяч слов. Если нужно прогнать через модель тяжелый репозиторий с кодом, она справляется без тормозов, которые обычно возникают при работе с объемными текстами. Завезли даже сценарии гибридного взаимодействия: это когда сервер планирует задачу, а локальная модель исполняет ее прямо на устройстве, например, управляя приложениями в смартфоне. 🟡Бенчмарки Step 3.5 Flash набрала 97,3 на тесте AIME 2025 (и это голый ризонинг, без сторонних калькуляторов). Если же дать ей доступ к Python, результат взлетает до 99,8. На кодовых бенчмарках цифры тоже выглядят красиво: в SWE-bench она выдает 74,4%, а на Terminal-Bench 2.0 - 51.0%. Конечно, по плотности упаковки знаний Step 3.5 Flash пока уступает Gemini 3.0 Pro, но сам факт, что она доступна для локального использования и тестов через API, радует. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡Demo 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#StepFunAI

Hashtags

#ai #ml #llm #stepfunai

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9447 · 29.01.2026 г., 16:04

Намери подобни Прегледай

🌟Step3-VL-10B: VLM от stepfun.ai. Пока индустрия одержима гигантоманией и соревнуется, у кого больше параметров, Stepfun решили пойти против течения. Встречайте, Step3-VL-10B - компактная VL-модель, которая по заявлениям разработчиков не просто конкурирует, а буквально уделывает модели в 10–20 раз тяжелее, включая таких титанов, как Gemini 2.5 Pro и GLM-4.6V. Звучит как маркетинговый хайп, но под капотом есть интересные инженерные решения, хоть и с хитринкой. 🟡Архитектура Конструкция из кастомного визуального PE-lang энкодера на 1.8B параметров и Qwen3-8B (что уже половина успеха, учитывая мощь Qwen) в качестве декодера. В отличие от многих, кто замораживает визуальную часть, Stepfun разморозили все и тренировали модель в один прогон на 1,2 трлн. токенов. Это позволило визуальной и языковой частям модели не просто сосуществовать, а реально срастись и притереться друг к другу. После этого модель прогнали через адский RL-цикл (RLVR+RLHF) на 1400+ итераций, чтобы модель научилась жестко ризонить. 🟡Тесты В бенчмарках цифры действительно страшные (в хорошем смысле) для такого размера: 🟢MMMU: 78.11 (SeRe) / 80.11 (PaCoRe). 🟢MathVista: 83.97 🟢AIME 2025: 87.66 (SeRe) / 94.43 (PaCoRe) 🟢OCRBench: 86.75 (отлично читает документы). Для сравнения: GLM-4.6V на 106B выдает на MMMU только 75.20. Инженерная хитринка кроется в методологии тестирования. Видите в результатах тестов пометку PaCoRe? PaCoRe (Parallel Coordinated Reasoning): Чтобы получить топовые цифры, модель использует test-time compute. Она запускает 16 параллельных роллаутов, собирает доказательства из разных веток и синтезирует ответ. На инференсе это будет стоить вам в 16 раз "дороже" по ресурсам, чем обычный прогон. В стандартном режиме (SeRe) модель все еще хороша, но уже не выглядит как "убийца всех топов". Кстати, Stepfun честно признались, что в отчетах накосячили с бенчмарками конкурента Qwen3VL-8B из-за неверного max_tokens. Извинились, обещают пересчитать. Это добавляет доверия, но напоминает, что бенчмарки - дело тонкое. В общем, модель - отличный кандидат для локального использования: есть OpenAI-compatible API и vLLM поддерживается (PR вмержили). ⚠️ Если модель зацикливается при генерации - обновите конфиг, там был баг с eos_token_id, который уже пофиксили. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VLM#STEP3#StepFunAI

Hashtags

#ai #ml #vlm #step3 #stepfunai