TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #glm5
@seeker_rc · Post #20498 · 14.05.2026 г., 03:55
💡 产品安利社 在朋友的帮助下搞定了ChatGPT的购买，平时的使用，以及使用魔法 智谱GLM5.1+claude code的选择的确还不错，但是大家都说用codex，所以我也试了试，用自己的账号儿，不用中转站，还是放心很多 昨天简单试了试，体验还行～ via 产品安利社 标签: #ChatGPT#智谱#GLM5 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。
@ai_machinelearning_big_data · Post #9506 · 12.02.2026 г., 07:00
⚡️GLM-5 выкатили в опен-сорс. Не прошло и суток с момента релиза, а Zhipu AI выложила веса GLM-5 и любезно поделилась проведенными бенчмарками. Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов. GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом. Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества. По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2. Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей. Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер). Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai, API и на OpenRouter. Квантованные версии пока сделали только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16. И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡GGUF 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#GLM5#ZAI