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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #849 · 26.07

Робот для мойки окон. Сейчас не так уж и редко встретишь обсуждение роботов-пылесосов. Тема более менее проникает в быт, не только гики и фанаты гаджетов завели себе таких зверей. А вот роботы для мойки окон — пока ещё диковинка. Мои родители пару лет назад поставили панорамные окна, и я им такого подарил. А теперь вот взял сам попользоваться, впервые в жизни. Он очень забавно ползает по стеклу. В целом, впечатления такие же, как от пылесоса: старательный человек уберет/помоет заметно лучше, но в выборе между "робот сделает средненько прямо сейчас" и "человек сделает хорошо, но никогда" побеждает первое. Да, окна мыть, это вам не квартиру убирать. Уборку обычно делают раз в неделю, а окна хорошо если раз в полгода. Казалось бы: "Ну раз в полгода то и самому не лень помыть!" Но, во-первых, всё-таки лень (точнее, некогда из-за работы и более приоритетных дел). А, во-вторых, у мойщика есть важное свойство, которого нет у пылесоса — повышение уровня вашей безопасности. В обычных условиях нужно вставать на подоконник или как-то свешиваться, даже при использовании длинной швабры. Есть хитрые механизмы на магнитах или со специальной ручной для безопасной мойки, но это всё равно требует орудовать в сравнительно опасных условиях. Робот же требует просто поставить его снаружи на край окна, а потом забрать с этого же края. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mobileagents

当前筛选 #mobileagents清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8920 · 01.11.2025 г., 13:25

🆕 Новый сильный GUI-агент: UI-Ins от TongyiLab и RUC Это модель, которая уверенно работает с мобильными интерфейсами и лучше понимает намерения пользователя. Она рассматривает команду как цепочку рассуждений, а не как одно действие, поэтому справляется со сложными задачами стабильнее. Результаты UI-Ins показал 74.1% успешных действий в AndroidWorld. Для сравнения: Gemini 2.5 Computer Use - 69.7%. То есть модель чаще правильно выполняет задачи в реальных интерфейсах. Модель: - пытается понять цель, а не только текст команды - строит несколько вариантов рассуждений - выбирает подходящую стратегию перед действием - адаптируется, если состояние приложения меняется Идет в двух версиях: 7B и 32B. Если вы работаете над агентами, которые должны нажимать кнопки, заполнять формы, открывать приложения и следовать шагам в интерфейсе - UI-Ins стоит добавить в список моделей для тестов. 🤖 UI-Ins-7B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-7B UI-Ins-32B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-32B 📄arXiv: https://modelscope.cn/papers/2510.20286 @ai_machinelearning_big_data #AI#Agents#GUI#MobileAgents#AndroidWorld#LLM