TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #336 · 22 мај
Популярность имеет свои минусы. Чем популярней язык программирования, тем выше его распространённость, а значит найдутся те кто поспешит воспользоваться этим. С ростом популярности Python всё больше на PyPi появляется вредоносных пакетов. Трояны, стиллеры и доставщики более опасных вредоносов. Команда PyPi постоянно мониторит подобные случаи но и их возможности достигли предела. В результате сервис временно закрывает возможность заливки новых пакетов и регистрации юзеров. PyPI new user and new project registrations temporarily suspended Возможно одной из причин большого наплыва вредоносов является резко возросшая доступность их создания. Сегодня любой, даже не программист, может попросить у ChatGPT написать необходимый код и все инструкции для атаки. Основной тип атаки - рассчёт на опечатку в названии пакета. Если невнимательный программист случайно установит pilow или djangoo, считай что вредонос уже в системе. Чтобы избежать подобных факапов я рекомендую: ▫️ Всегда работайте в виртуальном окружении, неизвестные проекты устанавливайте внутри контейнеров. ▫️ Используйте файл requirements.txt вместо ручной установки пакетов ▫️ Очень внимательно пишите названия пакетов, а после написания проверьте еще раз. Сверьте с названием из документации. ▫️ После успешных тестов всегда фиксируйте версию пакета. Бывали случаи когда опасный код добавляли в новые версии. К тому же и без этой опасности не рекомендуется ставить по умолчанию последнюю версию. ▫️ Используйте вспомогательные инструменты для проверки безопасности, например https://pyup.io/safety или https://github.com/PyCQA/bandit. Они помогут не только найти опасный код в чужих пакетах, но и ваш код проверит на уязвимости. Будем надеяться что PyPi переосмыслит методы борьбы с вредоносами, например внедрит ИИ для проверки как симметричный шаг. #offtop
Hashtags
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