TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Source channel @githubtrending · Post #14721 · May 19
#python#cli#cti#cybersecurity#forensics#hacktoberfest#information_gathering#infosec#linux#osint#pentesting#python#python3#reconnaissance#redteam#sherlock#tools Sherlock is a powerful tool that helps you find social media accounts by username across over 400 networks. It's easy to use and works on many operating systems like macOS, Linux, and Windows. You can install it using methods like `pipx` or Docker, and then simply type the username you want to search for. Sherlock will show you where that username is used on different social media platforms. This tool is useful for gathering information quickly and can be run locally or even online through services like Apify. It saves time and effort in finding accounts across many platforms. https://github.com/sherlock-project/sherlock
Search: #embodied
@abmedia_news · Post #23788 · 04/10/2026, 02:01 PM
【🚀AI 人工智慧｜智元 GE-Sim 2.0：用 World Model 生成世界，宇樹勁敵將人形機器人推向自我進化 】 #Gesim2#WorldModel#Embodied 📍請見報導： https://abmedia.io/gesim2-0-embodied-ai-world-model 📍訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #9881 · 04/14/2026, 01:49 PM
🌟HY-Embodied-0.5: компактная модель для роботов на Mixture-of-Transformers. Tencent Robotics X и Hunyuan Vision выложили веса HY-Embodied-0.5 MoT-2B — младшей модели нового семейства HY-Embodied-0.5 для воплощённого интеллекта. Семейство позиционируется как когнитивное ядро для VLA-пайплайнов: модель должна выполнять роль «мозга», который принимает кадры с камер робота, рассуждает о трехмерной сцене и выдает план действий исполнительному модулю. Формально MoT-2B содержит 4 млрд параметров, но на инференсе активируется только 2,2 млрд, что дает скорость плотной 2B-модели при качестве восприятия, сопоставимом с тяжёлыми VLM. В основе лежит архитектура Mixture-of-Transformers с латентными токенами и модально-специфичными вычислениями для зрительного тракта. Суть MoT: перед мультимодальным обучением Tencent дублирует FFN- и QKV-блоки языковой модели и инициализирует копию её же весами - визуальные токены прогоняются через визуальную ветку, текстовые через языковую. Помимо разделения FFN и QKV, разведены и механизмы внимания: для визуальных токенов используется двунаправленное полное внимание, для языковых - causal-внимание. Связующим звеном служат обучаемые visual latent tokens, которые приписываются в конец каждого визуального элемента (кадра или изображения) и переносят визуальную семантику в языковой контекст. В семействе будет старший вариант - HY-Embodied-0.5 MoE-A32B на 32 млрд активных параметров. Он построен уже на MoE и, по словам создателей, выходит на уровень Gemini 3.0 Pro. Веса флагмана не опубликованы, но именно эта модель выступает учителем в дистилляции, передавая навыки рассуждения младшей MoT-2B. 🟡Результаты на бенчмарках 🟢MoT-2B обходит Qwen3-VL 2B/4B, RoboBrain 2.5 4B и MiMo-Embodied 7B в большинстве из 22 тестов на визуальное восприятие и пространственное мышление: 89,2 на CV-Bench, 92,3 на DA-2K, 54,5 на ERQA и 66,3 на MindCube, где ближайший конкурент отстаёт почти вдвое. 🟠На задачах планирования (RoboBench-Planning, Ego-Plan2, RefSpatial-Bench) лидерство остаётся за RoboBrain и MiMo-Embodied, здесь Tencent пока догоняет. Для инференса рекомендуется GPU с минимум 16 ГБ VRAM. В планах - интеграция с vLLM и Gradio-демо. 📌Лицензирование: Tencent HY Community License 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embodied#Robotics#Tencent#Hunyuan