📌Библиотека алгоритмов робототехники на Python.
PythonRobotics - открытая коллекция кода на Python и учебник по алгоритмам робототехники, которую собрал Ацуши Сакаи.
🟡В проекте есть все:
🟢Локализация (EKF, фильтры частиц, гистограммные фильтры);
🟢SLAM (FastSLAM, ICP-сопоставление);
🟢Планирование пути (A, RRT, Дейкстра, D*, потенциальные поля, решетка состояний);
🟢Отслеживание траекторий (контроллер Стэнли, LQR, MPC);
🟢Навигация для манипуляторов;
🟢БПЛА;
🟢Проектирование движения для двуногих роботов.
К каждой теме есть визуальные анимации, математические объяснения и рабочий код.
Библиотека не перегружена, ее легко читать и понимать, она содержит практические алгоритмы. которые реально используются в индустрии.
Это отличный образовательный ресурс с 2 212 коммитами, вкладом 138 разработчиков и активной поддержкой.
Если вы изучаете робототехнику, создаете автономные системы или преподаете алгоритмы — этот ресурс для вас.
У проекта лицензия MIT, так что можно свободно использовать его в личных или коммерческих проектах.
А еще, это отличный пример, как выглядит хороший опен-сорс: образовательный, практичный, хорошо документированный и развиваемый сообществом.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Robotics#Github
🔎GitHubзапустил бета-версию алгоритмической домашней ленты с рекомендациями новых репозиториев и аккаунтов, соответствующих интересам пользователя. Разработчики недовольны и беспокоятся, что сервис может превратиться в соцсеть.
Постоянные пользователи платформы заявили, что не хотят алгоритмическую ленту. По их словам, большинство разработчиков и потребителей предпочитают инструменты с открытым исходным кодом для повышения конфиденциальности и прозрачности данных. Они опасаются, что платформа начнет собирать личную информацию для функционирования алгоритмической ленты.
💬 В ответ на критику GitHub пообещал ввести функцию, которая позволит разработчикам сделать свой профиль приватным и отказаться «практически от всего» с помощью одной кнопки. Однако она появится только в конце апреля 2021 года, добавили в компании.
#GitHub
✴️Copilot CLI: превью — ИИ-помощник прямо в терминале
GitHub запустил Copilot CLI в публичном превью для тарифов Copilot Pro / Pro+ / Business / Enterprise. Инструмент встраивается в командную строку и даёт подсказки в реальном времени без переключения между приложениями.
Что важно: поддерживает сборку, правки, отладку и рефакторинг по запросам на естественном языке; каждый шаг требует подтверждения. По умолчанию — GitHub MCP, возможны кастомные MCP-серверы. Есть глубокая интеграция с репозиториями — работа с issues и PR из CLI.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#github
Polymathic - междисциплинарный ИИ
Ох, какая классная межуниверситетская инициатива - Polymathic🔥.
Задача, которую они решают, заключается в создании ИИ моделей, которые используют информацию из наборов данных различных модальностей и разных научных областей, которые не имеют общего представления (например, текста). Такие модели могут использоваться в качестве надежных базовых показателей или можно сделать файн-тьюнинг для конкретных приложений. Такой подход может демократизировать ИИ в науке, предоставляя более сильные априорные модели для общих концепций, таких как причинность, измерение, обработка сигналов, и т.п.
В общем история с базовыми и генеративными моделями понемногу адаптируется к научным задачам, за что мы топим тоже 🤘. Реальных проектов пока немного, но есть, например, Multiple Physics Pretraining - подход к разработке больших предобученных физических суррогатных моделей или AstroClip - видимо модель CLIP для астрофизиков.
На данный момент кроме команды ученых есть и крутой консультативный совет, например, с Яном Лекуном (Yann LeCun) из Meta AI.
#AI#ML
🧑💻GitHub представил инструмент автозаполнения кода на базе искусственного интеллекта Copilot.
Инструмент доступен в качестве предварительной версии и поддерживает такие языки программирования, как Python, JavaScript, TypeScript, Ruby и Go.
👀 Copilot в режиме реального времени распознает, как пользователь пишет код, и автоматически предлагает строки и функции для автозаполнения. Он поможет найти альтернативные способы решения проблемы, заполнить повторяющиеся строки, превратить комментарии или описания в работающий код и создать тесты для проекта.
Инструмент основан новой ИИ-системе OpenAI Codex, которая преобразовывает естественный язык в код. Ее специально обучали на большом количестве общедоступного исходного кода. API для OpenAI Codex появится летом 2021 года.
#GitHub#OpenAI
🖌GitHub Copilot Labs получил кисти «как у Photoshop» для редактирования программного кода с помощью ИИ.
Они позволяют превратить строки в «более читаемые», указать типы переменных, исправить простые ошибки, добавить операторы отладки или создать кастомные инструменты под свои задачи. Для этого пользователям нужно выделить необходимые строки и выбрать подходящую кисть.
⚙️ По словам разработчиков, в будущем появятся еще больше таких полезных инструментов. Также программисты получат возможность хранить созданные ими кисти.
#GitHub#разработка
#AI
Немного ИИ-теории
❗️В недавнем иске против компании OpenAI Илон Маск утверждал, что GPT-4 является ранним AGI, по сути равным человеческому интеллекту.
Что же такое AGI и когда он появится?
👤Сэм Альтман, CEO Open AI определяет AGI (artificial general intelligence) как интеллект, равный уровню обычного человека, который можно было бы принять в команду как сотрудника. Также популярно определение AGI как «системы, способной выполнить любую когнитивную задачу, доступную человеку».
📎Для справки: существует несколько видов (уровней развития) ИИ, а именно узкий ИИ (narrow, ANI), общий ИИ (genreal, AGI) и супер ИИ (super AI, ASI).
⏲Исследователи никак не могут прийти к консенсусу относительно даты появления AGI. По результатам Expert Survey on Progress in AI, существует 50% шанс того, что AGI появится до 2059 года. Тем не менее, поле ИИ изменяется постоянно и становится сложным оставаться в курсе событий.
⭐️Для этого мы нашли крупнейшее русскоязычное AGI-сообщество agirussia.org — у них есть канал и группа в Telegram.
🌐еще проходят еженедельные онлайн-семинары по тематике AGI на русском языке, записи семинаров за последние несколько лет доступны на YouTube и их сообществе в ВК.
Держим руку на пульсе ИИ⭐
⭐️Автор, Анна, @qcuqueen
Хакатончик от Xeek
Two Birds, One Neural Network - так называется новый хакатон от Xeek в области Generative AI. Звучит как-будто нужно сделать свой Dalle-E2, но на самом деле, задача выглядит немного иначе. По условиям хакатона, участникам нужно сделать нейронную сеть, которая максимизирует разнообразие генерируемых результатов, отвечающих двум условиям. Авторы хакатона проводят параллели с добавлением двух геофизических измерений для ограничения сценариев геологических моделей. Буквально, нужно построить нейронную сеть, которая генерирует разнообразные значения x0, x1, сохраняя при этом их природу в виде нисходящих или восходящих прямых линий, удовлетворяющих заданным функциям y1, y2, как показано на картинке.
Более подробное описание - тут. Призовой фонд $40К (первое место $19.5K).
#hackathon#AI#ML