TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #387 · 16 дек.

Доделал свой старый проект - инструмент для восстановления ориентации объектов в пространстве на основе опорных компонентов. Работает в Autdesk Maya. Основные возможности. ▫️просто выделите опорные (обычно симметричные или осевые) компоненты и укажите куда их ориентировать ▫️ операции для доворотов и центрирования ▫️ восстановление исходного расположения после восстановления трансформаций ▫️работает как с одним объектом так и с группой ▫️ открытый API для интеграций с другими инструментами и автоматизаций Все действия происходят с векторами и матрицами объектов, поэтому всё достаточно быстро. Где может применяться? 🪑Нередкая проблема - собрали лейаут сцены и зафризили, или даже смержили всю геометрию в один большой меш. Требуется вернуть все объекты в "Т-позу", сохранить отдельно и расставить обратно в сцену, но с правильными трансформациями. Инструмент как раз заточен под такую работу. 🌲Заскатерили инстансы и потом конвертнули в меш. Нужно обратно преобразовать в инстансы. Здесь поможет API который восстановит положение каждого инстанса в нуле и вернёт его обратно в исходное положение, но с правильными трансформациями. Останется забрать матрицу с объекта для инстанса. Быстрое превью функционала: ▶️https://www.youtube.com/watch?v=JvlHa0NEXu8 Документация и код здесь: 🌍https://github.com/paulwinex/pw-maya-restore-orient #release#source

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #aiexplainability

当前筛选 #aiexplainability清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #544 · 08.04.2025 г., 07:04

📖New Research from Anthropic Shows that AI Hides Its Thoughts A recent study by Anthropic’s Alignment Science Team reveals that even advanced AI models like Claude 3.7 Sonnet routinely obscure the actual reasoning behind their answers. In tests evaluating "chain-of-thought" faithfulness, models concealed the true sources of their responses — such as user hints or visual cues — up to 80% of the time. Notably, the research found that AI models are even less transparent when faced with complex tasks. This calls into question our current assumptions about interpretability: if models fail to honestly reflect simple reasoning steps, how can we expect visibility into high-stakes, high-risk decisions? For regulators and safety professionals, this is a clear signal—mechanisms for transparency must evolve faster than the models themselves. #AI#AIExplainability#AITransparency#AIEthics