Neural Shit टेलीग्राम पोस्ट

Хотите попробовать передовые нейросети без вложений? BotHub дарит вам 100 000 токенов по нашей ссылке только до 31.03.2025!

BotHub – это:

- Бесплатный доступ к ChatGPT, Claude, DeepSeek, Midjourney и другим ИИ-моделям с подарочными токенами;

- Все необходимые нейросети в одном окне;

- Создание контента нового уровня с Easy Writer – мощным визуальным редактором с генерацией тем, планов, SEO-настройками, поддержкой референсов и экспортом в разных форматах;

- Одни из самых низких тарифов в РФ, включая безлимитные пакеты;

- Мгновенный доступ без VPN с оплатой российскими картами, а также быстрым доступом к нейросетям через Telegram-бота;

- А также шифрование чатов, тонкие настройки параметров ИИ, работа с документами, моментальное подключение новых моделей и многое другое.

Успейте забрать свои 100 000 токенов, пока не поздно, и откройте для себя мир возможностей ИИ с BotHub!

Реклама. ООО “БотХаб”. ИНН 6382097218. erid: CQH36pWzJqDgDUbK8jgSXvthNjpeLDWxV9RzoNEziKR6Bw

Тут на днях прошла новость на китайскую ответочку Оператору от OpenAI и Computer Use от Антропика.

Это Manus AI - автономный агент, который не ждет милостей от пользователя (как Оператор), а сам шарашит задачи на свое усмотрение, имея полный доступ в интернет, исполняя в код - ну в общем и Deep Reseаrch и КоПайлот и на дуде игрец. Есть память, мультмодальность(говорят) - в общем это снова такая DeepSeek-like пощечина все любителям калифорнийского ИИ.

https://manus.im/

Но лучше один раз увидеть, чем читать описания.

Поглядите, как он прекрасно заменяет девочку\мальчика сммщиков. Твиттор больше не будет прежним. 50 аккаунтов - это только на одном мониторе.

Ну и понятно, что он умеет не только в твиттор или инсту. На памп и дамп тоже пригодится.

Но пока за ссм-щиков и кожаных блогеров типа меня.

Ну и самое главное!! Зовете Мануса, он делает 50-1500 аккаунтов на сервисах генерации с бесплатным тиром, и ну генерить!

Найдите себя в желтой куртке...

@cgevent

Прошлый пост саморекламы вроде как зашел, многие делились своими интересными проектами, сам подписался на десяток интересных паблосов и открыл для себя много интересного.

Пришло время повторить. Пишите в комментах о своих интересных проектах.

Напоминаю, что это не обязательно должно быть связано с нейронками и вообще с IT. Это не обязательно должен быть сайт/приложение, канал/сообщество в соц.сетях тоже подойдет.

Условия те же: не надо просто кидать голую ссылку без объяснений, поверьте, никто по ней просто так не перейдет. Распишите немножко о том что это и зачем нужно.

Да

Я обычно почти не играю в видеоигры (тупо нет времени). А если изредка и играю, то обычно это дрочильни уровня Dwarf Fortress и Rim World.

Но сейчас наткнулся на трейлер прекрасного. Прям 100% куплю на релизе. Просто посмотрите, как это круто выглядит.

Вроде как должно выйти в этом году.

Страница в стиме

Тут подробнее про игру


UPD: многие пишут, что видео не воспроизводится. Вот ссылка на ютуб

gpt4.5 заехала для подписчиков курсора и это ну.... тяжело сформулировать однозначое отношение, но святую воду и икону я принес на всякий случай

Пока мы живём в 2025-м, китайцы живут в 2049-м. BYD и DJI решили закосплеить систему из «Бегущего по лезвию» и добавили в машины личного дрона-разведчика. Прям как у Райана Гослинга: дрон вылетает из бокса на крыше, осматривает обстановку с воздуха, ведёт съёмку, помогает с обзором и сам возвращается на зарядку.

Дрон может взлетать на ходу — до 25 км/ч, сопровождать машину на скорости до 54 км/ч и возвращаться на зарядку, когда аккумулятор начинает садиться. За все просят 2200 бачей.

Идеально для военных, рыбаков, охотников и вообщее тех, кто бездорожью, лесам, грязи и говнам привык кататься, а гражданским зачем такое надо пока не смог придумать (разве что притаившихся за поворотом ДПСников палить)

Тем временем исследователи из University of Massachusetts Amherst и University of Michigan научили робопса кататься на скейте.

Хотя, конечно, главная цель была не в трюках ради лайков. Они решили одну из ключевых задач в робототехнике — научили робота самому понимать, когда и как переключаться между разными режимами движения. Без заранее прописанных сценариев, разметки траекторий и прочих нудных штук.

Например, в случае со скейтом — когда именно надо балансировать, когда отталкиваться лапами, а когда просто держать равновесие, пока доска катится. Это всё называется гибридной динамикой, когда у робота есть плавные движения, и резкие переключения между ними.

Для этого исследователи придумали подход DHAL — Discrete-time Hybrid Automata Learning. По сути, это такая обучающая схема на основе обучения с подкреплением, которая позволяет роботу самому находить моменты смены режимов и корректно на них реагировать.

Проверили всё это на симуляциях и на реальном робопсе, который теперь бодро гоняет на скейте.

Даже робо-собака смогла научиться, а я нет :(

Тут статья про метод обучения

Ребята из Deep School снова проводят бесплатную открытую онлайн-лекцию. На этот раз на тему деплоя ML-моделей — то есть о том, как довести обученную модель до конечного пользователя.

Если вы работаете с нейросетями, то наверняка знаете, что сегодня недостаточно просто уметь обучать модели в Jupyter. Нужно понимать, как интегрировать их в реальные продукты. На лекции два опытных практика — Дмитрий Раков (руководитель ML в НИИАС) и Тимур Фатыхов (основатель DeepSchool) — расскажут о полном пути модели после обучения:

• Когда и как использовать Jupyter
• Правильная организация репозитория
• Как и во что конвертировать модели
• Как обернуть инференс в http-приложение
• Особенности Model Serving
• Автоматизация процесса деплоя

Бонус для участников — скидки на курс по созданию и деплою DL-сервисов! 🎁

📅 6 марта (четверг)
⏰ 18:00 МСК

Регистрируйтесь тут

Как тебе такое, Бостон Динамикс?

Представил, как мощно навалил бы в штаны, если бы встретил такое в темном переулке.

Видео отсюда