Посты канала Psy Eyes

сначала новые

#3917Видео
Просмотры810−68%к среднему
Пересылки14
Реакции1
Комментарии0
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
3 ч475
11 ч651
33 ч810
  1. Всего сейчас810
#3916Фотоальбом
Просмотры951−63%к среднему
Пересылки24
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
4 ч701
13 ч822
35 ч951
  1. Через 6 часов701
  2. Всего сейчас951
#3915Видеоальбом

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

Открыть в Telegram
Просмотры960−63%к среднему
Пересылки24
Реакции1
Комментарии0
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
4 ч703
13 ч826
35 ч960
  1. Через 6 часов703
  2. Всего сейчас960
#3914Видеоизменён
Просмотры2 038−20%к среднему
Пересылки116
Реакции1
Комментарии1
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
5 ч1 125
14 ч1 625
36 ч2 038
  1. Через 6 часов1 125
  2. Всего сейчас2 038
#3913Фото
Просмотры965−62%к среднему
Пересылки7
Реакции—
Комментарии2
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
6 ч843
25 ч965
  1. Через 6 часов843
  2. Через 24 часа965
  3. Всего сейчас965
#3912Видео
Просмотры1 233−52%к среднему
Пересылки30
Реакции—
Комментарии8
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
11 ч682
35 ч874
72 ч1 233
  1. Всего сейчас1 233
#3911Видеоизменён
Просмотры877−66%к среднему
Пересылки45
Реакции—
Комментарии2
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
26 ч744
69 ч877
  1. Через 24 часа744
  2. Всего сейчас877
#3910Видеоальбом
Просмотры1 225−52%к среднему
Пересылки38
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
27 ч1 063
70 ч1 225
  1. Через 24 часа1 063
  2. Всего сейчас1 225
#3909Видеоальбомизменён
Просмотры1 214−53%к среднему
Пересылки39
Реакции1
Комментарии0
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
27 ч1 063
70 ч1 214
  1. Через 24 часа1 063
  2. Всего сейчас1 214
#3908Видеоальбом
Просмотры958−63%к среднему
Пересылки18
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
50 ч919
72 ч958
  1. Всего сейчас958
#3907Видеоальбом
Просмотры963−62%к среднему
Пересылки18
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
50 ч924
72 ч963
  1. Всего сейчас963
#3906Видеоальбомизменён
Просмотры936−63%к среднему
Пересылки19
Реакции—
Комментарии2
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
50 ч899
72 ч936
  1. Всего сейчас936
#3905Видеоальбом
Просмотры6 520+155%к среднему
Пересылки324
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
53 ч6 094
75 ч6 520
  1. Всего сейчас6 520
#3904Видеоальбом
Просмотры6 565+156%к среднему
Пересылки326
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
53 ч6 130
75 ч6 565
  1. Всего сейчас6 565
#3903Видеоальбом
Просмотры6 477+153%к среднему
Пересылки326
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
53 ч5 993
75 ч6 477
  1. Всего сейчас6 477
#3902Видеоальбом
Просмотры6 385+149%к среднему
Пересылки326
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
53 ч5 994
75 ч6 385
  1. Всего сейчас6 385
#3901Видеоальбом
Просмотры6 429+151%к среднему
Пересылки326
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
53 ч5 951
75 ч6 429
  1. Всего сейчас6 429
#3900Видеоальбом
Просмотры6 429+151%к среднему
Пересылки328
Реакции—
Комментарии—
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
53 ч5 956
75 ч6 429
  1. Всего сейчас6 429
#3899Видеоальбом

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

Открыть в Telegram
Просмотры5 769+125%к среднему
Пересылки331
Реакции—
Комментарии0
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
53 ч5 394
75 ч5 769
  1. Всего сейчас5 769
#3898Превью ссылкиизменён

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

Открыть в Telegram
Просмотры851−67%к среднему
Пересылки41
Реакции1
Комментарии1
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
55 ч844
67 ч851
  1. Всего сейчас851
#3897Видеоизменён
Просмотры1 281−50%к среднему
Пересылки66
Реакции4
Комментарии2
Динамика просмотровСкрыть динамику

Рост просмотров

Часов после публикации

Показать таблицей
Часов после публикацииПросмотры
0 ч0
59 ч1 275
70 ч1 281
  1. Всего сейчас1 281
#3895Фотоизменён
Просмотры1 261−51%к среднему
Пересылки26
Реакции—
Комментарии0
#3894Видеоизменён

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)

Открыть в Telegram
Просмотры1 307−49%к среднему
Пересылки21
Реакции—
Комментарии5
#3892Фотоизменён
Просмотры1 436−44%к среднему
Пересылки34
Реакции—
Комментарии13