Media is too big
    VIEW IN TELEGRAM
  Math-To-Manim
Раньше, чтобы сделать интерактивные анимации для обучения математике или физике, приходилось использовать профинструменты вроде Manim + разбираться с рендерингом формул в LaTeX, движениями камеры и прочими тонкостями.
Теперь, с открытым инструментом Math-To-Manim, можно автоматически сгенерировать полноценную интерактивную анимацию по простому однофразовому описанию.
Инструмент сам анализирует концепции и постепенно выстраивает материал до нужной темы, автоматически создавая контент: подробные формулы LaTeX, раскадровку сцен и прочее — весь процесс полностью автоматизирован.
📁  Language: #Python 71.8%
⭐️  Stars: 1.2k
➡️  Cсылка на GitHub
📱  @git_developer
Раньше, чтобы сделать интерактивные анимации для обучения математике или физике, приходилось использовать профинструменты вроде Manim + разбираться с рендерингом формул в LaTeX, движениями камеры и прочими тонкостями.
Теперь, с открытым инструментом Math-To-Manim, можно автоматически сгенерировать полноценную интерактивную анимацию по простому однофразовому описанию.
Инструмент сам анализирует концепции и постепенно выстраивает материал до нужной темы, автоматически создавая контент: подробные формулы LaTeX, раскадровку сцен и прочее — весь процесс полностью автоматизирован.
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  🏆5👍3
  agent-lightning
Когда делаешь агентные приложения и хочешь, чтобы они сами учились и прокачивались на реальных данных во время работы, всё упирается в сложную реализацию.
Microsoft недавно выкатили в опенсорс проект под названием Agent Lightning. Он сильно снижает порог входа и позволяет без боли добавить самооптимизацию агентам.
Нужно всего лишь добавить простые события для трекинга, и можно подключать разные алгоритмы: обучение с подкреплением, автооптимизацию промптов, supervised fine-tuning и прочее. Агент будет становиться умнее прямо в проде.
Плюс он дружит со всеми основными фреймворками для агентов: LangChain, AutoGen, CrewAI и даже обычные питоновские проекты поддерживает.
Архитектура легковесная, почти не лезет глубоко в исходники. Ставится через pip, а у ребят уже есть нормальные примеры и полная документация.
📁  Language: #Python 99.0%
⭐️  Stars: 3.4k
➡️  Cсылка на GitHub
📱  @git_developer
Когда делаешь агентные приложения и хочешь, чтобы они сами учились и прокачивались на реальных данных во время работы, всё упирается в сложную реализацию.
Microsoft недавно выкатили в опенсорс проект под названием Agent Lightning. Он сильно снижает порог входа и позволяет без боли добавить самооптимизацию агентам.
Нужно всего лишь добавить простые события для трекинга, и можно подключать разные алгоритмы: обучение с подкреплением, автооптимизацию промптов, supervised fine-tuning и прочее. Агент будет становиться умнее прямо в проде.
Плюс он дружит со всеми основными фреймворками для агентов: LangChain, AutoGen, CrewAI и даже обычные питоновские проекты поддерживает.
Архитектура легковесная, почти не лезет глубоко в исходники. Ставится через pip, а у ребят уже есть нормальные примеры и полная документация.
Please open Telegram to view this post
    VIEW IN TELEGRAM
  👍4❤2
  