Posts of Psy Eyes

newest first

#3917Video
Views810−68%vs avg
Forwards14
Reactions1
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
3 h475
11 h651
33 h810
  1. Total to date810
#3916Photoalbum
Views951−63%vs avg
Forwards24
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
4 h701
13 h822
35 h951
  1. After 6 hours701
  2. Total to date951
#3915Videoalbum

Пока 5090 и похоже 5080 исчезают с полок навсегда, а 60-серия даже не маячит слухами на горизонте, сообщество не спит и заставило Qwen запуститься... внутри весов Qwen. qwenGPU: умельцы встроили полноценную SIMT видеокарту прямо в веса языковой модели Qwen3.5-2B. Это не плагин, не сторонний инструмент и не эмулятор. Архитектура GPU скомпилирована в виде 45 дополнительных трансформерных слоев, которые развернуты перед родными 24 слоями Qwen. Нейронка выполняет реальный CUDA-код, скомпилированный в NVIDIA PTX, и сама пошагово генерирует каждый этап вычислений через токены. В отличие от своего предшественника Qwenputer (который компилировал в веса процессор RISC-V), этот проект эмулирует параллельную архитектуру полноценного GPU. Роль регистров и глобальной памяти здесь выполняют состояния слоев линейного внимания (Gated DeltaNet) самой Qwen. При этом текстовые возможности модели никак не пострадали: распределение токенов изменилось минимально, так как слои «видеокарты» глушатся, когда генерируется обычный текст. Фичи: * Виртуальный GPU имеет 4 ядра (SIMT-лейна), 15 регистров на ядро, 4-стадийный конвейер и 126 ячеек глобальной памяти. * Поддерживаются базовые математические операции, циклы, ветвления, атомарное сложение atomicAdd, барьерная синхронизация __syncthreads() и варп-шатлы. * Доступно два режима работы: normal (Qwen просто пишет выражение, а хост запускает готовые CUDA-ядра) и advanced (Qwen сама пишет CUDA-код «на лету» по шпаргалке из системного промта). * Визуальный интерактивный TUI-монитор прямо в терминале, где в реальном времени подсвечивается работа планировщика, конвейера, регистров и памяти при генерации токенов. * Стопроцентная точность вычислений в bf16 на тестовых бенчмарках. Запуск ядра занимает от десятков до нескольких сотен токенов вывода. На чипах Apple Silicon (через MPS в bf16) скорость эмуляции составляет около 10–15 токенов в секунду. Advanced-режим для 2B-модели пока выдает ошибки в сложных матричных задачах, поэтому для гарантированного результата разработчики рекомендуют использовать normal-режим. Выжимка от Gemini Пока что это калькулятор, который потребляет немало VRAM, но посмотрим куда это выльется. Твит Гитхаб

Open in Telegram
Views960−63%vs avg
Forwards24
Reactions1
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
4 h703
13 h826
35 h960
  1. After 6 hours703
  2. Total to date960
#3914Videoedited
Views2,038−20%vs avg
Forwards116
Reactions1
Comments1
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
5 h1,125
14 h1,625
36 h2,038
  1. After 6 hours1,125
  2. Total to date2,038
#3911Videoedited
Views877−66%vs avg
Forwards45
Reactions—
Comments2
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
26 h744
69 h877
  1. After 24 hours744
  2. Total to date877
#3910Videoalbum
Views1,225−52%vs avg
Forwards38
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
27 h1,063
70 h1,225
  1. After 24 hours1,063
  2. Total to date1,225
#3909Videoalbumedited
Views1,214−53%vs avg
Forwards39
Reactions1
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
27 h1,063
70 h1,214
  1. After 24 hours1,063
  2. Total to date1,214
#3908Videoalbum
Views958−63%vs avg
Forwards18
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
50 h919
72 h958
  1. Total to date958
#3907Videoalbum
Views963−62%vs avg
Forwards18
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
50 h924
72 h963
  1. Total to date963
#3906Videoalbumedited
Views936−63%vs avg
Forwards19
Reactions—
Comments2
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
50 h899
72 h936
  1. Total to date936
#3905Videoalbum
Views6,520+155%vs avg
Forwards324
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
53 h6,094
75 h6,520
  1. Total to date6,520
#3904Videoalbum
Views6,565+156%vs avg
Forwards326
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
53 h6,130
75 h6,565
  1. Total to date6,565
#3903Videoalbum
Views6,477+153%vs avg
Forwards326
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
53 h5,993
75 h6,477
  1. Total to date6,477
#3902Videoalbum
Views6,385+149%vs avg
Forwards326
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
53 h5,994
75 h6,385
  1. Total to date6,385
#3901Videoalbum
Views6,429+151%vs avg
Forwards326
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
53 h5,951
75 h6,429
  1. Total to date6,429
#3900Videoalbum
Views6,429+151%vs avg
Forwards328
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
53 h5,956
75 h6,429
  1. Total to date6,429
#3899Videoalbum

Corridor Crew: выпустили CorridorKey 2, обновлённую версию своего инструмента для удаления зеленого/синего экрана. Сработает даже там, где хромакея нет. CorridorKey 2 принимает на вход видео и прогнозирует маску (matte) + чистый передний план для каждого кадра, с возможностью использования подсказок (белое — остаётся, черное — вырезается), указывающих, какой именно объект нужно изолировать. Есть три варианта подсказок: * No Hint: модель под капотом сама решает, что вырезать, а что оставить. * First-Frame Hint: когда есть подсказка в виде первого кадра. * Full Hint Video: когда есть подсказка в виде полного видео для каждого кадра Инструмент поддерживает HDR и может экспортировать последовательности кадров в формате OpenEXR с линейным цветовым пространством сцены (scene-linear). В отличие от первой версии, CorridorKey 2 научился работать в исходном разрешении видео и получил мощную временную стабилизацию за счет наложения окон Ханна, что убирает неприятное мерцание по краям маски. Инструмент больше не полагается на одну модель. Он комбинирует предсказания сразу трех базовых нейросетей: C-RADIOv4 от NVIDIA, MoGe-2 от Microsoft и RVM от Google DeepMind. Как итог, повысилась точность обработки фрагментов в сложных сценах, где есть окклюзии, волосы и шерсть, полу-прозрачные вещи, расфокус и блюр, или объект и фон сливаются. Для работы нужна видюха rtx 30-й серии или новее с 4 ГБ VRAM для 2к футажа и 6 ГБ VRAM для 4к. Можно запустить на Windows и Linux. Код на гитхабе, веса на хаггинге. Есть плагины для Davinci, Nuke, AE + PP, и Blender на Windows и Mac (бета). Linux в планах. Также в наличии отдельное приложение. Можно свободно использовать для коммерческих проектов. YouTube Сайт Гитхаб Хаггинг

Open in Telegram
Views5,769+125%vs avg
Forwards331
Reactions—
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
53 h5,394
75 h5,769
  1. Total to date5,769
#3898Link previewedited

Я когда выступал пару лет назад на PHD меня познакомили с проектом Zerocracy, в котором менеджеры заменены алгоритмами, а вклад кодеров оценивается по результатам работы через Github. Без чатов и созвонов в телеге, зуме, слаке, итд. Так я узнал о его авторе, уважаемом в сообществе программисте Егоре Бугаенко. Нашел его юубчик, где он делится мыслями о программировании и, в том числе, нейронках. Ещё пару лет назад он, как и многие архитекторы с его опытом, настороженно относился к написанию кода ллмками (что резонно). Но сегодня я наткнулся на его свежую лекцию, где теперь он всеми педалями за использование агентов и больше сам не читает код из пул реквестов / баг репортов, кроме сложных случаев. Семь его новых принципов разработки: Readable → Sharp: Комментарии в коде больше не нужны. Люди больше не читают исходный код, его анализируют ИИ-агенты (2:01). Роботам комментарии не требуются, более того, они могут их путать (2:16). Код должен быть максимально лаконичным, точным и без лишних слов (2:46). Rewrite → Revive: Legacy-кода больше не существует. Проекты 10–12 летней давности теперь можно не переписывать с нуля и не выбрасывать, а «оживлять» за считанные дни с помощью ИИ, который автоматически правит сотни багов и обновляет зависимости (3:47). Attention → Distraction: Ручное ревью и триаж вредят проекту. Из-за лавины автоматических пулл-реквестов (PR) и баг-репортов у человека физически не хватает времени на их проверку (6:42). Внимание человека теперь только замедляет процесс и снижает качество (7:00). Делегация контроля ИИ-агентам. Проверку баг-репортов и мерж пулл-реквестов нужно полностью автоматизировать (8:00). Агенты сами вслепую вливают по 40–50 PR в день, оставляя человеку лишь редкие, самые радикальные или сложные изменения (8:09). Respect → Reject: Вежливость и диспуты уходят в прошлое. За пулл-реквестом чаще всего стоит не программист, а «курьер», запустивший ИИ-агента (10:27). Больше не нужно тратить время на политкорректные обсуждения (10:49). Нужно внедрять жесткие автоматические фильтры (например, автоматический reject, если в PR более 200 строк кода), роботы на это не обижаются (11:28). Maintainability → Visibility: Человек должен видеть краткий отчет на понятном языке: к чему приведет это изменение (как изменятся производительность, качество, объем кода) (4:51). Сами тесты должны быть визуально понятными (например, YAML-фикстуры вместо громоздкого Java-кода) (14:27). Diff → Impact: Переход от чтения кода к оценке импакта (Impact). Вместо традиционного просмотра диффов (изменений строк кода) нужно настраивать CI так, чтобы он показывал итоговые метрики (3:40). Stability → Speed: Скорость важнее стабильности (Смерть Preflight build). Классический Continuous Integration (CI) с проверкой каждого PR перед мержем не справляется с потоком из 100+ пулл-реквестов в день из-за нехватки времени и ресурсов (7:48). Новая реальность — это постоянно сломанный мастер-бранч (23:08). Вместо попыток удержать стабильность, нужно максимизировать скорость мерж-процесса, а возникающие поломки в мастере должны мгновенно и автоматически чиниться ИИ-роботами (23:15). YouTube

Open in Telegram
Views851−67%vs avg
Forwards41
Reactions1
Comments1
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
55 h844
67 h851
  1. Total to date851
#3897Videoedited
Views1,281−50%vs avg
Forwards66
Reactions4
Comments2
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
59 h1,275
70 h1,281
  1. Total to date1,281
#3895Photoedited
Views1,261−51%vs avg
Forwards26
Reactions—
Comments0
#3894Videoedited

ggml-org / HuggingFace: выпустили на Windows чат для языковых моделей Llama на основе llama.cpp. Это порт Llama для Mac с фокусом на Win 11, но на Win 10 тоже пашет. Есть поиск моделей с хаггинга, MCP, статистика индивидуальных агентских сессий, и другие фичи, которые в наличии у других интерфейсов для ллм вроде LM Studio или Ollama. Пока основное в том, что он сидит в трее и запускается на alt + space в оверлее (причём, если у вас два экрана он запустится там, где сейчас курсор). Сегодня вышло обновление v0.13 и завезли: * Speculative Decoding для ускорения генерации * Диплинки для быстрого вызова чат и запуска моделей * Возможность отправлять изображения и текст на сервер llama * Поиск локальных моделей в папках По скорости как-то не равномерно. Первый прогон Qwen 3.8-27B на 4090 + 128 ГБ RAM был 20 ток/с, второй 40 ток/c, а третий и дальше 10-15 ток/c. По качеству тоже: на первом ответе Qwen давал кругаля, хотя я выключил рассуждения, а на втором ответил кратко. Но более весомая проблема в том, что я выбираю другую модель, конкретно Gemma 3, выгружаю Qwen из GPU... но при инференсе Qwen продолжает загружаться обратно в VRAM и генерить этой моделью. Но это фиксят, я думаю, в ближайшее время. Llama можно установить через Microsoft Store, но у меня его там не видно, а с гитхаба нормально ставится. Llama (Win) Llama (Mac)

Open in Telegram
Views1,307−49%vs avg
Forwards21
Reactions—
Comments5
#3892Photoedited
Views1,436−44%vs avg
Forwards34
Reactions—
Comments13