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

#dev

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #step3

当前筛选 #step3清除筛选

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