🤖 Modern Robotics Course: Открытый курс по современной робототехнике.

Курс сочетает теорию (математика, физика) и практику (код, симуляторы), помогая разработчикам научиться создавать и программировать роботов.

🌟 Что внутри?
▪ Лекции: От основ робототехники, математики и физики до пространственных преобразований, обратной кинематике и более продвинутым концепциям .
▪ Практика: Примеры кода на Python и C++ для управления роботами.
▪Симуляторы: Интеграция с стимуляторами Gazebo и ROS ( операционная система для робото) для тестирования алгоритмов.
▪Задания: Реальные практические задачи (например, управление манипулятором робота).

🌟 Для кого?
▪ Начинающие робототехники: Освоить кинематику, динамику, управление.
▪ Программисты: Интегрировать алгоритмы в ROS, Gazebo, Python/C++.
▪ Инженеры: Возможность Научиться разрабатывать автономные системы и манипуляторы.
▪Технологические энтузиасты

С курсом можно пройти путь от нуля до создания рабочего прототипа.

С курсом у вас будет возможность проектировать роботов, не имея железа под рукой (через симуляторы).

✔️ Готовые решения: Внутри вы найдете библиотеки для работы с преобразованиями, датчиками, движением.

✔️Карьера в робототехнике: Курс даст возможность получить базовые навыки, востребованные в Bosch, Boston Dynamics, Tesla.

⭐️ Преимущества перед другими открытыми курсами
🟠 Акцент на практике: Минимум абстракций — максимум кода.
🟠Совместимость с ROS: Стандарт для промышленной робототехники.
🟠 Современные алгоритмы: Не только классика, но и нейросетевые подходы.

➡️ Cовет: Для погружения в курс, вам поможет книга Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in Python, Peter Corke, вот ее репозиторий с примерами кода.

P.S. Для тех, кто любит формат «сделай сам»: Курс научит вас собирать робота виртуально, а потом переносить решения на реальные устройства. 🤖💡

✔️ Github
✔️ Введение в курс

#course #ai #ml #robots #education #курс #робототехника

🔥 Lumina-mGPT 2.0 (от Alpha-VLLM): семейство мультимодальных авторегрессионных моделей, разработанных для визуальных и текстовых задач.

Это передовая модель для генерации изображений, построенная по принципу авторегрессионных моделей только с декодером (decoder-only), архитектурно схожая с тем, как работают большие языковые модели вроде GPT (и конкретно сравниваемая с подходом к изображениям в GPT-4o).

Это означает, что она генерирует изображение последовательно (как текст), потенциально используя мощные возможности представления и понимания мира, присущие современным LLM.

Функции:
-Text-to-Image (t2i): Генерация изображений по текстовому описанию.

- Редактирование изображений: Модификация существующих изображений на основе инструкций.

- Контролируемая генерация: Управление генерацией с помощью дополнительных входных данных (аналогично ControlNet).

Разработчики заявляют, что модель включает все функции ControlNet. своей архитектуре.

Модель спроектирована как самостоятельное решение, а не как дополнение к другим системам и по сути это альтернатива доминирующим диффузионным моделям.

🟡Github
🟡Checkpoints

@ai_machinelearning_big_data


#Lumina #texttoimage #autoregressive

✔️ OpenRouterAI представила бесплатную модель Quasar Alpha.

OpenRouterAI объявила о предварительном выпуске своей первой мультимодальной модели - Quasar Alpha, с длиной контекста в 1 млн. токенов. Модель оптимизирована для задач программирования, но в то же время подходит для общих NLP-задач.

Модель 55% на бенчмарке aider. Это сопоставимо с o3-mini-medium, последним DeepSeek V3 и старым Sonnet 3.6. Главная фишка - Quasar Alpha работает невероятно быстро.

Quasar Alpha доступна бесплатно, ее анонс вызвал интерес в ИИ-сообществе, где пытаются предположить, какая лаборатория стоит за разработкой этой модели.

Модель называет себя ChatGPT

🟡Quasar Alpha
🟡Попробовать
🟡OpenRouterAI в X (ex-Twitter)
🟡Aider LLM Leaderboards

@ai_machinelearning_big_data


#quasar #chatgpt ? #release