#rust#agent#ai#amazon_q#cli#linux#llm#macos#mcp#open_source#productivity#rust#shell#terminal#typescript
Amazon Q CLI is a powerful tool that lets you interact with AWS and your development environment using natural language right from your terminal. It helps you write code, run commands, and manage AWS resources faster by understanding your context and providing smart suggestions, autocompletion, and even translating plain English into shell commands. It supports multi-turn conversations, so you can ask follow-up questions and get real-time help without leaving the command line. This boosts your productivity by simplifying complex tasks, reducing errors, and speeding up development workflows, making it easier to manage projects and infrastructure efficiently[1][2][3].
https://github.com/aws/amazon-q-developer-cli
🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track.
💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха.
Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani
📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот
📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition
До встречи на конференции!
#research#rsl#emnlp
BORSch покорил наши сердца
Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона.
Например:
Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы
Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova)
На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт.
Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс.
А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки.
@mashkka_ds
#llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни