👨💻Распознаём объекты на Python —[16:17]
В видео показывается, как с помощью библиотек ImageAI и OpenCV создать модель на Python, которая будет распознавать объекты на фото, видео или в режиме реального времени.
Перейти к просмотру
#видео#python#нейросети
🤖Wan 2.5-Preview: омнимодальная визуальная модель Alibaba — претендент на уровень Veo 3
Alibaba представила Wan 2.5-Preview — универсальную модель для текста, изображений, видео и аудио, которая принимает несколько типов входов и собирает готовое видео со звуком: голос, SFX и фоновая музыка генерируются и синхронизируются вместе с картинкой. По амбициям это прямой конкурент Veo 3.
В основе — единый формат представления модальностей и совместное обучение на всех типах данных, что улучшает понимание сцены и сцепку «картинка↔звук». Модель также адаптируется под пользователя, чтобы выдавать более точный и согласованный результат в зависимости от задачи.
Видео-возможности:синхронная дорожка (речь, эффекты, музыка), мультимодальный ввод (текст/картинка/аудио) и вывод 1080p на ~10 с с упором на «кинематографический» вид.
Изображения:фотореализм, широкий спектр стилей и типографики, вплоть до профессиональных схем. Поддерживается точное редактирование по запросу — объединение идей, замена материалов/цветов/деталей c пиксельной аккуратностью.
Попробовать:wan.video (из-за высокой нагрузки возможна очередь).
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#qwen#новости
🤖Qwen3-Max: новая вершина линейки Qwen для кода, агентов и сложных задач
Qwen представила Qwen3-Max — на сегодня самую мощную модель семейства. Версия Qwen3-Max-Instruct заметно прибавила в программировании и агентных сценариях, а по уровню качества её уже сравнивают с флагманами рынка вроде ChatGPT 5 и Claude Opus 4.
Что умеет на практике:
🟡 уверенно решает реальные задачи по разработке и выдаёт быстрый, рабочий код;
🟡 держит сложную логику и рассуждения, отвечает на вопросы, требующие глубоких знаний;
🟡 справляется с олимпиадной математикой и многошаговыми проблемами.
Отдельно отметили Qwen3-Max-Thinking: в «тяжёлом» режиме модель показывает почти эталонные результаты. Рост обеспечили большие данные, мощные вычисления и RL-тренировка (обучение с подкреплением).
Проверить в деле:Qwen Chat
Подробнее о релизе:Пост в блоге Qwen
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#qwen
🤖Qwen3Guard: мультиязычная система модерации на базе Qwen3 для реального времени
Qwen3Guard — серия safety-моделей на базе Qwen3, рассчитанная на онлайн-модерацию и оценку безопасности контента. Поддерживает 119 языков и диалектов, умеет работать сверхбыстро в стриме и проводить глубокий анализ на полном контексте — от простых фильтров до сигналов для RL-наград.
Доступны три размера (0.6B / 4B / 8B) и два режима: Qwen3Guard-Stream для низкой задержки и Qwen3Guard-Gen для полноконтекстной оценки. Система использует трёхуровневую классификацию риска — Safe / Controversial / Unsafe — и заявляет SOTA-результаты на англоязычных, китайских и мульти-язычных бенчмарках.
Попробовать и почитать:
Hugging Face (коллекция моделей) | ModelScope (подборка) | Technical Report (PDF) | GitHub-репозиторий
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#qwen
🤖Qwen3-Omni: единая end-to-end омнимодальная модель без компромиссов по модальностям
Qwen3-Omni объединяет текст, изображение, аудио и видео в одной нативной модели — без «перекоса» в одну из модальностей. По заявкам команды, модель показывает SOTA на 22 из 36 аудио/AV-бенчмарков, поддерживает 119 языков в тексте, 19 — на входе речи и 10 — на выходе речи, работает с задержкой ~211 мс и понимает аудио до 30 минут. Плюс: system-prompts для кастомизации, встроенный tool calling и open-source Captioner с минимальными галлюцинациями.
Для разработчиков открыты три варианта на 30B A3B: Instruct, Thinking и Captioner — под разные сценарии: от следования инструкциям и креатива до низкогаллюциногенной трансформации медиа. В веб-клиенте доступны голосовой и видеочат, чтобы сразу попробовать омнимодальность в деле.
Попробовать и почитать:
Qwen Chat (Omni) | GitHub | Hugging Face (модели) | ModelScope (подборка) | Демо на HF Spaces
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#qwen
✴️Qwen3-TTS-Flash: сверхбыстрый TTS с естественной речью и поддержкой диалектов
Перевод с англ. Новый Qwen3-TTS-Flash делает речь более стабильной на китайском и английском и уверенно держит мультиязычность. Подходит для приложений, игр, IVR и контента, где важны естественное звучание и минимальная задержка.
Модель ускорили до ~97 мс до первого аудиопакета, добавили 17 выразительных голосов на 10 языках и поддержку 9+ китайских диалектов (в т.ч. кантонский, хоккиен, сычуаньский). Плюс автонастройка интонации и устойчивость к «капризному» тексту. На тестах заявлен SOTA по WER для CN, EN, IT, FR.
🟡Попробовать и почитать:Демо | Пост в блоге | Видеообзор | Открытые веса
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#qwen
🤖Qwen Code v0.0.10–0.0.11: апдейты для продуктивности и стабильной разработки
Перевод с англ. Два свежих релиза Qwen Code привезли заметные улучшения в UX и производительности. Теперь среда лучше разбивает задачи, аккуратнее подсказывает, и меньше мешает при редактировании — плюс добавили удобные инструменты для стресстестов и работы с крупными проектами.
Что нового для скорости работы и удобства:
🟡Субагенты: умное декомпозирование задач на шаги.
🟡Todo Write: встроенный трекер задач — фиксируйте и закрывайте дела в потоке.
🟡Welcome Back: при открытии проекта — краткая сводка контекста и статуса.
🟡Настраиваемая стратегия кэша: гибко управляйте кэшированием под свой проект.
Что улучшили под капотом (перф и DX):
🟡Плавное редактирование без «зацикливаний агента».
🟡Terminal Bench: встроенный стресс-тест терминала для нагрузочных проверок.
🟡Меньше ретраев, устойчивее логин и сетевые шаги.
🟡Оптимизировано чтение файлов в больших репозиториях.
🟡 Улучшена интеграция с IDE и shell.
🟡 Лучшая поддержка MCP и OAuth.
🟡 Улучшено управление памятью и сессиями.
🟡 Обновлена многоязычная документация.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#qwen
✴️Qwen3-Next-80B-A3B: «тонкий» 80B с активными 3B
Представили Qwen3-Next-80B-A3B — модель на 80B параметров, у которой за каждый токен активируется лишь ~3B. За счёт такой сверхразреженной схемы обещают в 10 раз дешевле обучение и в 10 раз быстрее инференс, чем у Qwen3-32B, особенно на длинных контекстах 32K+. В основе — гибридная архитектура Gated DeltaNet + Gated Attention, совмещающая скорость и точность извлечения.
По заявлению команды, Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct по качеству подбирается к флагману 235B, а версия Thinkingобгоняет Gemini-2.5-Flash-Thinking на задачах рассуждения. Модель использует ультразряжённый MoE: 512 экспертов, 10 маршрутизируются + 1 общий, а также Multi-Token Prediction для «турбо» speculative decoding — это дополнительно ускоряет генерацию при длинном вводе и сложных запросах.
Модель вышла сегодня ночью, но руки написать пост дошли только сейчас)
Попробовать и почитать:
🟡Чат:chat.qwen.ai
🟡Блог:Анонс и технические детали
🟡Hugging Face:Коллекция Qwen3-Next
🟡ModelScope:Подборка Qwen3-Next
🟡Kaggle Models:Qwen3-Next-80B
🟡Alibaba Cloud API:Model Studio — Qwen
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#qwen
✴️Qwen3-ASR: универсальная модель для распознавания речи
Alibaba представила Qwen3-ASR — модель, которая умеет распознавать речь на английском, китайском и ещё 9 языках (включая русский, арабский, немецкий, французский, испанский, японский, корейский, итальянский и португальский). Модель автоматически определяет язык и работает даже в сложных условиях: шум, низкое качество записи или дальнее расстояние до микрофона.
Особенности:
🟡Высокая точность — средняя ошибка (WER) менее 8%, даже на песнях, рэпе или речи с фоном.
🟡Контекст по желанию — можно вставить любой текст: имена, сленг, термины или даже выдуманные слова.
🟡Гибкое применение — подходит для образования, медиа, клиентских сервисов и других сфер.
🟡Доступность — модель уже доступна через API, а протестировать её можно в ModelScope и Hugging Face.
📄 Подробности в блоге проекта.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#qwen
🤖Qwen3-Max-Preview: «триллионник» уже доступен в Qwen Chat и по API Alibaba Cloud (официальный релиз)
Вышла Qwen3-Max-Preview (Instruct) — самая крупная модель Qwen (1T+ параметров). По внутренним и ранним пользовательским тестам она обходит прежний флагман Qwen3-235B-A22B-2507, заметно усиливая рассуждение, следование инструкциям, диалоги и агентные сценарии.
Модель уже доступна: можно попробовать в Qwen Chat или подключить через Alibaba Cloud API. Команда заявляет, что масштабирование дало реальный прирост, а финальный релиз принесёт ещё больше улучшений.
Qwen Chat:https://chat.qwen.ai
Alibaba Cloud API:https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3-max-preview
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#qwen
📛Qwen-Code v0.0.8: новое обновление для разработчиков
🟡Глубокая интеграция с VS Code — контекстные подсказки и inline-диффы прямо в редакторе, запуск через /ide.
🟡Расширенная поддержка MCP — управление серверами (add/remove/list), поддержка MCP roots и мультимодальных выводов (картинки, аудио и др.).
🟡Адаптивный терминал — корректно отображается даже в узких окнах.
🟡Реверсивный поиск — Ctrl+R в shell-режиме для поиска по истории команд.
🟡Сжатие контекста — можно задать порог в settings.json.
🟡Мультидиректории — автоматическая загрузка нескольких папок при старте.
🟡Скрытие номеров строк — опция “showLineNumbers”: false для чистого копипаста.
🟡Отключение уведомлений об апдейтах — параметр “disableUpdateNag”: true.
Подробнее — в репозитории проекта.
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#qwen#нейросети