TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #313 · 14 мар.
Помогая окружающим, лучше всего делать то, что умеешь делать лучше всего! Поэтому я решил сделать все свои курсы бесплатными и выложить в открытый доступ❗️ Был период в моей жизни, когда эти курсы помогли мне выжить. Теперь, я надеюсь, они помогут кому-то еще. Спасибо всем, кто покупал мои курсы, даже если потом не смотрел 😁 Навыки программирования нынче оцениваются достаточно высоко, это шанс найти работу с зарплатой повыше, попросить повышения или просто улучшить свою продуктивность с помощью кодинга! Так что пользуйтесь 😉 Сразу скажу, курсы не свежие, записанны в 2014-2015 гг. Некоторая информация устарела но примерно на ±90% всё еще актуально. Какие курсы доступны: ▫️Advanced Python Scripting Это компиляция из 3х курсов начального, среднего и высокого уровня сложности. С нуля до создания собственных десктоп-приложений. ▫️ Python for Maya Курс для Python-разработчиков в Maya. Да, Autodesk ушел от нас, но скорее всего, вернётся) ▫️ Python for Nuke Курс для Python-разработчиков в Nuke. ▫️Python for Houdini Курс для Python-разработчиков в Houdini. Самый отстающий в актуальности курс, так как Houdini развивается и меняется очень стремительно и кардинально. Тем не менее, 80-90% курса актуальна. ▫️Houdini Fundamentals Курс поможет познакомиться с крутым софтом для 3D графики — SideFX Houdini. Записан на версии 16. Рассчитан на нулевой уровень подготовки. На этот раз курс не про Python, только про сам софт. Все Python-курсы записаны с Python2, вам потребуется изучить особенности перехода на версию Python3, о чем я не раз говорил на своём канале. Ищите по хэштегу #2to3 💬 Остальные подробности в комментах Переходите на сайт школы и выбирайте курс: ➡️ https://cgninjas.ru/⬅️ 📌@pythonotes #offtop
Пребарај: #embodied
@abmedia_news · Post #23788 · 10.04.2026 г., 14:01
【🚀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 · 14.04.2026 г., 13:49
🌟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