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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #352 · 21.05

Но здесь проявляется важный нюанс. На самом деле, он есть везде. Чтобы скомандовать компьютеру что-то сделать, ты должен понимать, хотя бы на общем уровне, как работает компьютер — а это уже часть мышления программиста. Для хорошей работы с экселем тебе придётся использовать формулы, в которых есть не только обычная алгебра, но и, например, логические выражения. Для работы в конструкторах алгоритмов тебе нужно понимать, что такое цикл и условный переход. В какой-то момент понадобятся и структуры данных, например, индексированные массивы (просто вы не будете их так называть, но работать с ними придётся). Даже чтобы собрать что-то в Tilda, нередко нужно хотя бы в общих чертах понимать, как работает вёрстка, допустим, на экранах разных размеров. Что такое пиксель, чем отличается внешний отступ от внутреннего и так далее. В итоге изначальная цель — совсем отказаться от программистов — выполняется лишь частично. Для хорошей работы с nocode-сервисами нужно в некоторой степени программистское мышление. Не получится любой домохозяйке за пару минут натыкать себе подборщик рецептов, если только она уже не является человеком, который при желании и программирование бы мог выучить. Появление специальных вакансий только подтверждает это: если бизнесу нужен условный Senior Tilda Developer, значит, не может любой уборщик в компании набивать лэндинги. Впрочем, это, конечно, дешевле, чем нанять разработчика, и в этом смысле nocode задачу выполняет (с поправкой на то, что сами по себе сервисы могут быть дорогими, а ещё ты к ним навечно привязываешься). В итоге nocode сервисы это в некотором смысле сервисы для ленивых программистов, а не для всех без исключения, как им хотелось бы быть. Естественно, к полному отказу от программистов это тоже не приведёт — как я уже упомянул, немало работы всё ещё требует большой гибкости. Создание собственного уникального продукта, которым потом будут пользоваться другие — один из таких видов работы — и именно она нужна очень многим бизнесам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #aigen

当前筛选 #aigen清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8057 · 14.07.2025 г., 18:02

🧠 Как «вклеить» объект в картинку так, чтобы он выглядел естественно? Это одна из самых сложных задач в семантической генерации: 🔸 нужно сохранить структуру сцены 🔸 вставить объект по текстовому описанию 🔸 и найти уместное место, а не просто налепить поверх Большинство моделей с этим не справляются — объект добавляется не к месту или портит фон. Новый метод Add-it от NVIDIA решает эту задачу без обучения модели. Он расширяет механизм внимания в диффузионных моделях, чтобы учитывать сразу три источника: 1. Оригинальное изображение 2. Текстовый промпт 3. Промежуточную сгенерированную картинку 📌 Такой подход позволяет: – сохранить геометрию сцены – встроить объект туда, где он действительно мог бы быть – не терять мелкие детали и текстуры 📊 Результаты: – Add-it без дообучения обходит supervised‑модели – На новом бенчмарке Additing Affordance показывает SOTA результат по «естественности размещения» – В слепых тестах люди выбирают его в 80% случаев – Улучшает метрики качества генерации 🟠Github: https://github.com/NVlabs/addit 🟠Demo: https://huggingface.co/spaces/nvidia/addit 🟠Paper: https://arxiv.org/abs/2411.07232 🟠Project: https://research.nvidia.com/labs/par/addit/ @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#Diffusion#Addit#StableDiffusion#AIgen#ControllableGeneration