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 1 подобни публикации

Търсене: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks