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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #840 · 30.06

Целых две недели ничего не писал, потому что была большая загрузка по работе. Только недавно вернулся с AtomSkills этого года. Про чемпионат для профессионалов AtomSkills я вам уже рассказывал год назад. Тогда мы выиграли золото, поэтому поехать участником я не мог по правилам, так что поехал членом жюри. Было классно посмотреть изнанку. В нашу задачу входила разработка задания, определение критериев проверки, составление сценария проверки и, собственно, сама проверка с выставлением баллов. Напомню, что на обычном хакатоне можно сделать неработоспособный продукт на моках и выиграть одной презентацией с хорошими скринами. А вот на AtomSkills есть строгие критерии проверки: работу каждой команды деплоят с нуля на чистую машину и вручную прогоняют по сценариям, давая баллы за то, что программа позволяет реализовать нужные бизнес-процессы. Разработка способа справедливо и быстро оценить довольно разные работы — не самое простое дело. Да еще и в этом году были рекордные 12 команд. Сразу стали видны ошибки, которые мы, например, допустили при формировании задания; сразу понадобилась способность быстро договориться и выработать какой-то общий подход к спорным моментам. В общем, как и в любом деле, тут нужен опыт. Но было интересно, чемпионат раскрылся для меня с несколько новой стороны. Ещё не мог не обратить внимание на то, как быстро команда жюри нашла контакт друг с другом, и как согласовано работала. Да и вообще, от общения с ребятами получил много удовольствия: и на уровне деловых взаимоотношений, и на уровне шуток и приколов, и на уровне гиковых бесед — было прям очень круто. Подумал о том, что это связано с совпадением людей сразу в нескольких аспектах. Во-первых, все айтишники, и это уже какая-то первичная выборка, показывающая общие интересы. Во-вторых, все работают в похожем режиме: на постоянке в корпорации, имея сотрудников в подчинении и так далее. Потому что, например, айтишник без работы по графику уже не во всём поймёт айтишника работающего, я был в обеих ролях и знаю, о чём говорю. В-третьих, что тоже немаловажно, в жюри никого не заставляют ехать, туда попадают люди, которым интересен чемпионат, интересна организация какой-то движухи, интересно помогать коллегам в развитии и совершенствовании. Тоже нужно обладать определёнными жизненными целями и ориентирами. Посмотрим, удастся ли поехать через год, и в какой роли. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #visionlanguage

当前筛选 #visionlanguage清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8742 · 10.10.2025 г., 14:45

🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL! Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API. Внутри - десятки реальных примеров с разборами: ▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним ▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent) ▪ Мультимодальное программирование ▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition) ▪ Продвинутое извлечение данных из документов ▪ Точное определение объектов на изображении ▪ OCR и извлечение ключевой информации ▪ 3D-анализ и привязка объектов ▪ Понимание длинных документов ▪ Пространственное рассуждение ▪ Мобильный агент ▪ Анализ и понимание видео 🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks 🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/ 🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus 🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks @ai_machinelearning_big_data #Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR