Windows 11 становится всё менее дружелюбна к юзерам а порой и вовсе не юзабельной:
▫️ постоянные ломающие апдейты которые не дают загрузить систему, откатить ломающие апдейты, и давно уже удаляютфайлыпользователей без спроса. Тенденция в целом уже достаточно давно, включая глобальные сбои и другие неприятности.
▫️ навязчивое продвижение AI шпионовагентовповсюдув системе которых никто не просил.
▫️ всё больше ресурсов ВАШЕГО компа работают не для вас, а в угоду Microsoft. Мелкомягкие официально предлагают купить железо помощней (чтобы они и дальше могли половину мощности использовать по своему усмотрению) а оно что-то не покупается. Рядовой юзер не понимает зачем менять комп который и так норм работает. А глядя на текущие цены на память наступает ощущение что с этим миром что-то не так.
▫️ люди булшитят винду и активно продвигают переход на Linux порой называя винду кучей слопа или даже вирусом, похищающим файлыс целью выкупа (они реально после аплоада и удаления с локала отключают доступ к файлам и требуют купить подписку). А сам Microsoft переименован в Microslop. Появляются даже тулзы для очистки системы от этого слопа.
▫️ Microsoft уже не скрывает, что ваши данные уже не ваши, даже зашифрованные, ибо ваши пароли давно уже хранятся где надо и доступны кому надо.
▫️ При всех этих факапах они закрыли поддержку Windows 10 не давая возможности откатиться на что-то более стабильное.
То есть сами Microsoft стали катализатором поиска альтернатив.
Сам я уже на Linux уже более 7 лет как на основной системе, дома винда есть только в виртуалке для тестов клиентского софта. Расскажите, как у вас обстоят дела на винде? Вы пользуетесь системой или боретесь с ней?
#offtop
🔍 Qwen3-VL-2B-Thinking — новая маленькая мультимодальная модель, заточенная под рассуждения
Компактная версия семейства Qwen3-VL, ориентированная на глубокое мышление, аналитику и агентные применения.
В линейке Qwen-VL предусмотрены два ключевых режима:
- *Instruct* — для диалогов и инструкций,
- *Thinking* — для логических рассуждений, кода и комплексных задач.
💡 Особенности
- Архитектура поддерживает мультимодальность: модель понимает текст и изображения, способна анализировать контент и выстраивать причинно-следственные связи.
- Оптимизирована для reasoning-задач, где важна не генерация текста, а последовательное мышление и вывод.
- Благодаря размеру в 2B параметров, модель легко разворачивается на локальных GPU и в облачных окружениях.
- Поддерживает tool calling и интеграцию в агентные фреймворки.
Qwen3-VL-2B-Thinking - отличная модель при минимальных ресурсах.
👉https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-2B-Thinking
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen3VL#Qwen#Reasoning#AI#Multimodal#OpenSource
🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL!
Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API.
Внутри - десятки реальных примеров с разборами:
▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним
▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent)
▪ Мультимодальное программирование
▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition)
▪ Продвинутое извлечение данных из документов
▪ Точное определение объектов на изображении
▪ OCR и извлечение ключевой информации
▪ 3D-анализ и привязка объектов
▪ Понимание длинных документов
▪ Пространственное рассуждение
▪ Мобильный агент
▪ Анализ и понимание видео
🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks
🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/
🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus
🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM
⚡️Qwen3-VL: выпустили технический отчёт по новой линейке VLM
Опубликован tech report по Qwen3-VL - мультимодальным моделям, работающим с изображениями и текстом.
Кратко :
- Три модели собрали 1M+ загрузок за месяц.
- Qwen3-VL-8B - более 2M скачиваний.
- Линейка развивает идеи Qwen2.5-VL (2800+ цитирований).
Что описано в отчёте:
- Архитектура vision–language модели.
- Процесс обучения: pretraining + post-training.
- Источники данных и методы фильтрации.
- Сравнения с другими VLM и ключевые метрики.
🔗 PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.21631
🔗Видео: https://www.youtube.com/watch?v=clwFmuJX_wQ
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#Qwen3#QwenVL#Qwen3VL#LLM#AIModel
#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm
NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience.
https://github.com/NexaAI/nexa-sdk