TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15065 · Aug 16

#c_lang You can build C projects using only a C compiler without needing tools like make or cmake by using the "nob" library, which lets you write build instructions in C itself. This makes your build process very portable across many systems (Linux, Windows, MacOS, etc.) because it depends only on the C compiler, which is widely available. It also lets you reuse code between your project and build system since both use C. However, it requires comfort with C programming and is mainly useful for simpler C/C++ projects, not complex ones with many dependencies. You just include the single header file "nob.h" to start using it. This approach simplifies building and increases control if you prefer coding your build steps in C directly. https://github.com/tsoding/nob.h

Hashtags

Results

1 similar post found

Search: #openbmb

当前筛选 #openbmb清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8373 · 08/27/2025, 12:03 PM

🌟MiniCPM-V 4.5: компактная модель, которая бьет гигантов в мультимодальном ИИ. Проект OpenBMB выпустил MiniCPM-V 4.5, мультимодальную модель на основе Qwen3-8B и SigLIP2-400M для распознавания изображений, серий изображений и видео, которая может работать на мобильных устройствах на более чем 30 языках. OpenBMB - некоммерческое подразделение китайской технологической компании ModelBest, под патронажем Университета Цинхуа. Среди инвесторов материнской ModelBest - Habo (Huawei), Primavera Capital Group и государственный Shenzhen Guozhong Venture Capital Management. 🟡Киллер-фича модели - эффективная работа с видео. Благодаря унифицированному 3D-Resampler модель сжимает видео в 96 раз: шесть кадров разрешением 448x448 преобразуются всего в 64 токена, тогда как большинству MLLM для этого потребовалось бы 1536 токенов. Это позволяет обрабатывать видео с частотой кадров до 10 FPS и длинные ролики без роста вычислительных затрат, что подтверждается топовыми результатами на наборах Video-MME, LVBench и MLVU. Архитектура LLaVA-UHD позволяет модели работать с изображениями до 1,8 мегапикселей и любым соотношением сторон, используя в 4 раза меньше визуальных токенов. Модель предлагает гибкий режим работы: быстрый ризонинг для повседневных задач и глубокий для сложных сценариев, переключаемый по требованию. При общем объеме в 8 млрд. параметров, MiniCPM-V 4.5 набирает 77.0 баллов по комплексному бенчу OpenCompass. Этот результат не просто улучшает предыдущие версии, модель превосходит GPT-4o-latest и Gemini-2.0 Pro, обходит открытую Qwen2.5-VL с 72 миллиардами параметров и устанавливает новый стандарт для общего MLLM на OmniDocBench. 🟡С инференсом тоже нет проблем. Доступны варианты для CPU через llama.cpp и ollama, есть квантованные версии в форматах int4, GGUF и AWQ, поддержка бэкендов SGLang и vLLM, возможность дообучения через Transformers и LLaMA-Factory, а также WebUI и оптимизированное iOS-приложение. ▶️ Чтобы было проще разобраться во всех вариантах запуска, разработчики заботливо подготовили подробный cookbook. 📌Лицензирование: MiniCPM Model License. 🟡Модель 🟡Demo 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#MMLM#MiniCPM#OpenBMB