@fosspost · Post #456 · 30.07.2020 г., 16:33
nano 5.0 editor was just released. https://lists.gnu.org/archive/html/info-gnu/2020-07/msg00010.html Happy editing. #Nano.
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05
Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev
Hashtags
Търсене: #nano
@fosspost · Post #456 · 30.07.2020 г., 16:33
nano 5.0 editor was just released. https://lists.gnu.org/archive/html/info-gnu/2020-07/msg00010.html Happy editing. #Nano.
Hashtags
@expeditionsworldwide · Post #66 · 19.08.2020 г., 06:25
✅ Added to the experimental portfolio Fibonacci10$: Nano Coin#NANO paired to #USDT on Binance exchange. #NANO is ranked 73 in the CoinMarketCap rating. The coin has not been pumped for a long time. The coin has exited the Falling Wedge pattern, and the price has retested the support zone - $0.74-0.34 and moves to the resistance zone - $1.76-2.08. The price projector points to a rise to $1.76/per coin. To continue the growth, it is necessary to consolidate above $2.08. 🚀 Growth expected from 60% to 470%.
@seeker_rc · Post #20427 · 13.05.2026 г., 08:26
做了一个 AI 视频图片生成站,把常用的视频图片大模型聚到一个订阅里 做了一个 All-in-One 的 AI 视频 / 图片生成平台,把主流模型放在同一个积分池里,按用量计费,不用为了某一两次需求单独订阅一整年。 目前集成的模型: ⦁ 视频:Veo 3.1 ( Fast / Lite / Quality )、Kling 2.1 / 2.5 / 2.6 / 3.0 、Runway Gen-4 Turbo 、Seedance V1 / 1.5 / 2 、Hailuo 02 / 2.3 、Grok Imagine 、Wan 2.2 / 2.5 / 2.6 ⦁ 图片:Nano Banana / Nano Banana 2 / Nano Banana Pro... via V2EX 分享创造 标签: #视频#Nano#Banana ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。
@DorogoyDnevnikkkkk · Post #88 · 23.03.2025 г., 00:46
🧠 Вышел отличный обзор всевозможных сценариев применения наноматериалов в нейротехе, от стимуляции до визуализации. Наночастицы, нанотрубки, нанокомпозиты и проч. формы — как их можно использовать для взаимодействия с мозгом. Текст объемный, изложено в подробностях, в References свыше тысячи ссылок. Если хотите углубиться в тему — самое то. 📄“Interfacing with the Brain: How Nanotechnology Can Contribute” | ACS Nano (2025) #nano | #brain | #materials
Hashtags
@kejiqu · Post #4201 · 27.02.2026 г., 02:08
谷歌推出 Nano Banana 2 图像 AI 模型:支持 4K 分辨率输出、改进中文字符乱码问题 谷歌于2月27日正式发布 Nano Banana 2 图像模型,该模型基于 Gemini 3.1 Flash Image 构建,响应速度和理解能力均有所提升。谷歌表示,Nano Banana 2 在生成一致性方面表现突出,并修复了先前版本中常见的中文字符乱码、语义混乱以及画面伪影等问题。新版本图像输出分辨率最高可达 4K,支持在多张图片中保持最多 5 个角色形象一致,单张画面可融合多达 14 个元素。Nano Banana 2 将逐步应用于谷歌 Gemini、谷歌搜索引擎、Google AI Studio、Google Flow、付费 API 服务以及 Google Ads,以替换旧版 Nano Banana。IT之家 🏷#Nano#Banana#Gemini#图像模型 📢频道👥群组📝投稿
@neurobros · Post #931 · 06.11.2025 г., 09:17
Еще один неинвазивный (почти) подход: органические полимерные микрочастицы путешествуют по кровотоку верхом на клетках, а по прибытии в мозг запускают нейромодуляцию. Частицы фотоэлектрические, диаметр 10 мкм, преобразуют ближний ИК-свет в э/э. Авторы с помощью клик-химии закрепили их на мембране моноцитов; эти клетки сами стремятся к очагу воспаления в мозге и проходят ГЭБ. — Вот вам и доставка. ✍️ Важно, что такой “гибридный” подход позволяет подбирать тип клеток и модальность воздействия в зависимости от целей. Уже и название придумали: ‘циркулятроника’ (Circulatronics). “Мы соединили субклеточную электронику с иммунными клетками с помощью клик-химии и показали, что гибриды перемещаются по сосудистой сети, самоимплантируются в очаги воспаления и могут быть активированы wirelessly для фокальной стимуляции в глубоких областях мозга, таких как вентролатеральное таламическое ядро в мозге мыши. На основе целевого заболевания, представляющего интерес, можно выбрать подходящие клетки”. #modulation | #materials | #bioengineering | #nano
@MirraChannel · Post #157 · 26.06.2024 г., 10:26
#Crypto#IOTA#Nano#DeFi#DAG#база Что такое Directed Acyclic Graphs (DAG)? Directed Acyclic Graphs (DAG) — направленный ациклический граф. Это альтернативная блокчейну технология. DAG — это тип хранилища данных и механизма консенсуса, который отличается от Биткойна или Эфириума. Алгоритмы консенсуса в таких сетях могут использоваться привычные, однако способ записи информации кардинально другой. Технически это не цепочка блоков транзакций. Вместо этого транзакции представляются в виде графика или в виде дерева. DAG используется для решения задач: • Увеличение пропускной способности: В отличие от традиционного блокчейна, где блоки создаются последовательно, в DAG транзакции могут добавляться параллельно. Это позволяет обрабатывать больше транзакций за единицу времени. • Снижение комиссий: Благодаря высокой пропускной способности и эффективности, комиссии за транзакции в DAG-сетях обычно ниже. • Децентрализация: DAG помогает избежать централизации за счёт распределённого характера добавления транзакций. Каждая новая транзакция подтверждает несколько предыдущих, создавая саморегулирующуюся сеть. 📌Примеры проектов, использующих DAG: #IOTA: Создан для Интернета вещей (IoT), использует технологию Tangle, основанную на DAG. #Nano: Сфокусирован на быстрых и бесплатных транзакциях, применяет блок-решётки (block lattice), которые являются разновидностью DAG. #AVAX (Avalanche): Платформа с открытым исходным кодом для запуска децентрализованных приложений. DAG позволяет сети обрабатывать транзакции параллельно. 🔥 Использование DAG позволяет достичь новых уровней эффективности, скорости и децентрализации, открывая новые возможности применения технологии распределённого реестра. @MirraChannel😎
@githubtrending · Post #15152 · 17.09.2025 г., 13:30
#typescript#agent#ai#ai_agents#ai_tools#automation#browser#browser_automation#browser_use#chrome_extension#comet#dia#extension#manus#mariner#multi_agent#n8n#nano#opensource#playwright#web_automation Nanobrowser is a free, open-source Chrome extension that uses multiple AI agents to automate complex web tasks directly in your browser, keeping your data private since everything runs locally. It supports many AI language models, lets you customize which models handle different tasks, and offers an easy chat interface to control and track automation. You can automate repetitive tasks, ask follow-up questions, and review past interactions without coding. It works best on Chrome and Edge and is a cost-effective alternative to expensive AI automation tools, giving you powerful, flexible web automation with full control and privacy. https://github.com/nanobrowser/nanobrowser