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: #chinesetech

当前筛选 #chinesetech清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #147 · 25.10.2023 г., 07:04

Proposed Chinese AI Safety Standards: A Closer Look Hey there, AI & Law community! On October 11, the National Information Security Standardization Technical Committee in China released a draft document outlining precise regulations for evaluating generative AI models. Unlike the often vague AI regulations, this document provides a clear blueprint for compliance. This standards proposal sets forth rigorous criteria for assessing AI data sources and their content. The document covers topics like training data diversity, moderation, and prohibited content. It emphasizes the need for diversified training corpora and the assessment of data quality. If more than 5% of data is "illegal and negative information," the corpus is flagged for future training. The proposal also suggests that AI companies employ moderators to enhance generated content quality, aligning with national policies and third-party complaints. This implies a potential expansion of the human-driven moderation and censorship workforce in the AI era. Companies are tasked with identifying hundreds of keywords for flagging unsafe or banned content, with separate categories for political and discriminative content. They must also generate more than 2,000 prompts, ensuring fewer than 10% of responses breach the rules. Interestingly, the document encourages subtler censorship measures, such as not refusing to answer sensitive prompts but allowing AI models to respond to specific, non-sensitive inquiries. It's crucial to clarify that these standards are not laws, and non-compliance doesn't result in penalties. However, proposals like these can significantly influence future regulations or work alongside them. The standards receive input from tech experts hired by companies, giving corporations like Huawei, Alibaba, and Tencent a say in shaping these regulations. Their influence could have far-reaching implications for the global AI industry and how AI technologies are regulated worldwide. #AISafety#AIRegulations#GenerativeAI#ContentModeration#ChineseTech#AIInfluence#GlobalAI