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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #xomni

当前筛选 #xomni清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8194 · 02.08.2025 г., 13:04

🌟X-Omni от Tencent: авторегрессионная text-to-image модель с RL. X-Omni - методика обучения T2I моделей, которая наглядно доказывает, что RL может вдохнуть новую жизнь в авторегрессионный подход и вывести такие модели на SOTA-уровень. X-Omni построена на гибридной, но при этом унифицированной архитектуре. Схематично она выглядит так: Семантический токенизатор изображений SigLIP-VQ с фиксированным словарем на 16 384 токена кодирует картинку в дискретные токены. Эти визуальные токены вместе с текстовыми подаются в единую авторегрессионную модель на базе Qwen2.5-7B. Наконец, в финальном рендеринге используется диффузионный декодер на основе FLUX.1-dev. 🟡Уникальность метода - в смеси RL по GRPO и комплексной reward-системе. Вместо одного критерия, модель оценивается сразу по нескольким направлениям. За эстетику и соответствие предпочтениям человека отвечает HPSv2 и модель Unified Reward. За семантическую связь между промптом и изображением — VLM-модель Qwen2.5-VL-32B. А за самое сложное, отрисовку текста внутри картинки, отвечает отдельная награда на основе OCR-систем GOT-OCR2.0 и PaddleOCR. Тестовую модель X-Omni обучали на смеси из 200 млн. изображений, которые после токенизации превратились в 600 млрд мультимодальных токенов, а на этапе SFT использовал ещё 1.5 млрд. токенов. Для RL-фазы был отобран микс из 180 тыс. промптов, состоящий как из творческие запросы, так и задач на рендеринг текста. 🟡И это дало свои плоды, особенно в отрисовке текста, где авторегрессионные модели исторически пасовали. На бенче OneIG-Bench X-Omni показала результат 0.901 для английского языка, обойдя GPT-4o (0.857). А на собственном LongText-Bench, специально созданном для оценки рендеринга длинных надписей, модель буквально разгромила всех в китайском языке, набрав 0.814 балла против 0.619 у GPT-4o. В задачах общей генерации по тексту X-Omni также на высоте. На DPG-Bench модель достигла SOTA-результата 87.65, опередив GPT-4o (86.23) и Show-o2 (86.14). На GenEval результат составил 0.83, чуть-чуть не дотянув до модели Mogao (0.89). Даже в задачах на понимание изображений X-Omni показывает себя достойно: на OCRBench ее результат (704) превосходит другие унифицированные модели, например Emu3 (687). 🟡Интересные подробности. Во-первых, X-Omni не нуждается в CFG. В отличие от Emu3 или Janus-Pro, качество которых резко падает при отключении CFG, X-Omni работает стабильно. Во-вторых, что, пожалуй, самое важное, RL превосходит даже SFT с последующим сэмплингом best-of-N. Этот вывод идет вразрез с устоявшимся мнением в области языкового моделирования и доказывает, что для изображений холистическая оптимизация через RL дает существенный прирост качества. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#T2I#RL#XOmni#Tencent