reader3

Когда хочется подключать ИИ вроде Gemini, чтобы он помогал разбирать книги или анализировать содержание, копирование текста с ридера обычно превращается в гемор.

Особенно если хочется обсуждать книгу по главам. Выделять текст руками, копировать его — выбивает из ритма и ощущается как банальная трата времени.

Вчера Анджей Карпати, известный специалист в области ИИ, выложил в open source новый проект: reader3, который решает эту проблему очень аккуратно. Это легкий EPUB-ридер, позволяющий читать книгу вместе с ИИ.

Интерфейс у него максимально минималистичный: только необходимые функции чтения и навигации. Библиотекой тоже можно управлять через папки.

Фишка в том, что он разбивает EPUB на главы и показывает контент по одной главе.

Благодаря этому можно легко скопировать нужную часть книги и передать её большой модели для анализа или обсуждения. Это заметно улучшает опыт чтения в связке с ИИ.

И запустить всё очень просто — достаточно выполнить две команды через uv. В итоге это отличный инструмент для тех, кто любит читать и хочет использовать ИИ как компаньона для анализа текста.

📁 Language: #Python 61.0%

⭐️ Stars: 1.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

sam-3d-objects

Вчера Meta выложила в открытый доступ модель SAM 3D. Новость практически утонула на фоне хайпа вокруг Gemini 3 Pro, но ей точно стоит уделить внимание.

Когда человек видит какой-то предмет и хочет получить из него 3D модель, классические инструменты моделирования оказываются слишком сложными и требующими долгого обучения. А фотографировать объект со всех ракурсов — ещё тот гемор.

А вот SAM 3D Objects от Meta умеет собирать полноценную 3D модель по одной единственной фотографии. Причём сразу с формой, текстурами и пространственной позицией.

Модель уверенно работает в реальных условиях. Даже если объект частично закрыт, очень маленький или кадр забит деталями, она всё равно корректно реконструирует его. Плюс умеет восстанавливать несколько объектов одновременно и сохранять их взаимное расположение в сцене.

Кроме модели есть онлайн-демо и примеры в Jupyter. Результат можно экспортировать в формат 3D Gaussian Splatting, чтобы дальше спокойно работать с ним в пайплайне.

После установки зависимостей всё запускается прямо из коробки. Подходит для e-commerce, интерьерки, быстрого создания ассетов для игр или любых сценариев, где нужна быстрая генерация 3D по фото.

📁 Language: #Python 98.0%

⭐️ Stars: 2.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer