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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #65 · 12.07

Попробовал полетать на новом дроне. Этот дрон — шаг от простого пилотирования к более сложному, но дающему больше возможностей и более динамичную картинку. Обычный дрон ожидает от пилота направление и скорость движения, об остальном заботится компьютер: сам рассчитывает углы и частоту вращения моторов, корректирует положение по GPS, использует детекторы препятствий и так далее. В съёмке с такого дрона тоже есть свои сложности — например, очень многие пилоты не умеют снимать без рывков по рысканию. Даже в недавней новости про самоходную океаническую посадочную платформу Илона Маска съёмки с дрона сделаны плохо, а пилот явно не обладал достаточным опытом. Тем не менее, на обычных дронах быстро упираешься в возможности по движениям, и дальнейшее расширение уровня интересности происходит, например, за счёт съёмок самых редких и отдаленных мест, которые даже с земли смотрятся круто. Если бы я был безработным миллиардером, не вылезающим из путешествий, то обычного дрона мне было бы более чем достаточно. Но при жизни обычного смертного за 5 лет съёмок захотелось чего-то нового. Поэтому я стал исследовать направление FPV — то есть First Person View. Это те ребята, которые пролетают под поездами и маневрируют внутри заброшек. С такого дрона можно снять крутое динамичное видео даже в довольно обычном месте, но управление гораздо сложнее: компьютер за вас почти ничего не решает, пилот сам определяет углы и скорости, поэтому требуются долгие тренировки. Вот компания DJI в начале года выпустила DJI FPV — я бы сказал, что это дрон для перехода от первого ко второму. Тут есть и полностью компьютерный и полностью ручной режим. И в целом дрон совмещает в себе некоторые черты двух миров. Изображение передаётся прямо в очки — и это сильно меняет ситуацию, потому что гораздо лучше понимаешь местоположение коптера и расстояния до объектов. Можно летать гораздо смелее. Плюс, выше скорость и нет коррекции крена, видео получаются более «самолетные». Дополнительно я взял джойстик, позволяющий управлять наклонами, и мне после него не хочется возвращаться обратно к скучному пульту (хотя самый сложный режим управления для профи требует всё-таки пульт). В целом сильное смещение в сторону индивидуальных ощущений «как-будто это я сам летаю», а не «полетал для последующего видео». Всерьёз иногда хочется запустить в воздух дрон просто для осмотра местности с высоты, а не для записи. Ниже пока что самый нубский тестовый полет. Буду совершенствоваться. #drone https://youtu.be/Lv0LYu-PGNg

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #glm5

当前筛选 #glm5清除筛选
探索号

@seeker_rc · Post #20498 · 14.05.2026 г., 03:55

💡 产品安利社 在朋友的帮助下搞定了ChatGPT的购买,平时的使用,以及使用魔法 智谱GLM5.1+claude code的选择的确还不错,但是大家都说用codex,所以我也试了试,用自己的账号儿,不用中转站,还是放心很多 昨天简单试了试,体验还行~ via 产品安利社 标签: #ChatGPT#智谱#GLM5 ⚡️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。

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9506 · 12.02.2026 г., 07:00

⚡️GLM-5 выкатили в опен-сорс. Не прошло и суток с момента релиза, а Zhipu AI выложила веса GLM-5 и любезно поделилась проведенными бенчмарками. Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов. GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом. Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества. По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2. Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей. Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер). Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai, API и на OpenRouter. Квантованные версии пока сделали только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16. И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡GGUF 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#GLM5#ZAI