Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤4🔥2🎉1
NAITION AI: Спрос на разработку с ИИ-агентами вырос в сотни раз за год. Свежий Stanford AI Index 2026 показал, что навык AI Agents стал №1 среди самых востребованных инженерных скиллов.
Рынок можно догнать!
Naition запускает новый, обновленный в июле поток буткемпа по AI-driven разработке уже 21 июля.
Максимум пользы получат middle+ разработчики и команды, нацеленные на апгрейд производительности инженерного процесса.
IT-специалисты других профессий тоже могут себя попробовать.
За 12 недель вы встроите ИИ во все процессы:
Формат: 17 уроков, 5 модулей, живые вечерние эфиры + практика между ними. Минимум теории, максимум разборов кейсов и групповой практики прямо на вебинаре.
👉 Забронировать место — naition.ai
А по промокоду PYTHON для подписчиков — скидка 20% до 17 июля.
• Упоминания «Agentic systems» в вакансиях за год выросли на 10854% (!) — это не опечатка.
• «AI agents» — +2113%.
• Вывод простой: компаниям массово нужны не «написатели кода», а архитекторы мультиагентных систем.Главный скилл в 2026 году — строить долгоживущие автономные процессы, управлять контекстом и верифицировать работу десятков агентов.
Рынок можно догнать!
Naition запускает новый, обновленный в июле поток буткемпа по AI-driven разработке уже 21 июля.
Максимум пользы получат middle+ разработчики и команды, нацеленные на апгрейд производительности инженерного процесса.
IT-специалисты других профессий тоже могут себя попробовать.
За 12 недель вы встроите ИИ во все процессы:
• Соберёте своё ядро — MCP под задачи, RAG, мультиагентную систему с сабагентами и оркестрацией.
• Внедрите агентов в кодовые базы на 100К+ строк — автоматизируете индексацию кода, рефакторинг и изменение архитектуры.
• Научитесь масштабировать AI-практики на всю команду.
Ведут практики с 15-20 годами опыта: ex-Yandex Cloud, staff-инженер Google, CEO Symbioway (центр по найму разработчиков) — люди из эпицентра трансформации рынка.
Формат: 17 уроков, 5 модулей, живые вечерние эфиры + практика между ними. Минимум теории, максимум разборов кейсов и групповой практики прямо на вебинаре.
👉 Забронировать место — naition.ai
А по промокоду PYTHON для подписчиков — скидка 20% до 17 июля.
Что ещё стоит знать:
• Приведёте друга или коллегу — вы вместе получите доп. скидку 10% сверху (в сумме 30%).
• Можно оплатить частями, а начать даже с одного модуля.
• Если вы бизнес, можно прокачать всю команду разом.
😁4❤2🔥2🎉1🤩1
Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
🔥9❤8👍5🎉1
🐍 Python — универсальный ключ от многих ИТ-дверей: от веб-разработки до машинного обучения
Освоить язык с нуля или углубить имеющиеся навыки можно на расширенном курсе Нетологии «Python-разработчик». Простого пути не обещают, но обещают комфортный темп, много практики и поддержку опытных разработчиков.
А ещё — помощь с трудоустройством. За время обучения вы:
🔸 научитесь упаковывать опыт в резюме;
🔸 пройдёте тестовые технические интервью;
🔸 посетите встречи с экспертами Сбера, Яндекса и Т-Банка;
🔸 сможете попасть на стажировку;
🔸 получите год карьерной поддержки после выпуска.
Сейчас на курс действует скидка 50%, а с промокодом IT10JULY цена станет ещё на 10% ниже. Плюсом подарим курс о развитии карьеры при покупке до 31 июля
Узнать подробнее и записаться → ссылка
P. S. Ребята помогут оформить налоговый вычет, а это ещё –13% от стоимости.
Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wgRqrz
Освоить язык с нуля или углубить имеющиеся навыки можно на расширенном курсе Нетологии «Python-разработчик». Простого пути не обещают, но обещают комфортный темп, много практики и поддержку опытных разработчиков.
А ещё — помощь с трудоустройством. За время обучения вы:
🔸 научитесь упаковывать опыт в резюме;
🔸 пройдёте тестовые технические интервью;
🔸 посетите встречи с экспертами Сбера, Яндекса и Т-Банка;
🔸 сможете попасть на стажировку;
🔸 получите год карьерной поддержки после выпуска.
Сейчас на курс действует скидка 50%, а с промокодом IT10JULY цена станет ещё на 10% ниже. Плюсом подарим курс о развитии карьеры при покупке до 31 июля
Узнать подробнее и записаться → ссылка
P. S. Ребята помогут оформить налоговый вычет, а это ещё –13% от стоимости.
Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wgRqrz
❤2👍2🎉2
Все уже пользуются AI coding agents. Но почти никто не понимает, как они реально работают.
Вместо магии и маркетинга там показывают базовый цикл агента: модель отвечает, просит вызвать tool, код выполняет действие, результат возвращается обратно в контекст, и цикл продолжается.
Дальше на этот скелет постепенно навешиваются реальные части агентной системы:
* tool use
* permissions
* hooks
* memory
* context compaction
* subagents
* background tasks
* MCP
* worktree isolation
71.1K звёзд у tutorial repo — хороший сигнал. Люди устали от “AI agents за 5 минут” и хотят наконец понять, что там внутри.
https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
#AI #OpenSource
learn-claude-code разбирает Claude Code-style agent harness с нуля. Авторская формула простая: Bash is all you need.Вместо магии и маркетинга там показывают базовый цикл агента: модель отвечает, просит вызвать tool, код выполняет действие, результат возвращается обратно в контекст, и цикл продолжается.
Дальше на этот скелет постепенно навешиваются реальные части агентной системы:
* tool use
* permissions
* hooks
* memory
* context compaction
* subagents
* background tasks
* MCP
* worktree isolation
71.1K звёзд у tutorial repo — хороший сигнал. Люди устали от “AI agents за 5 минут” и хотят наконец понять, что там внутри.
https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
#AI #OpenSource
❤6👍4🔥4
В Python пытаются принести настоящие goroutines.
Без
Под капотом там не магия, а довольно жёсткая инженерия: hand-written asm context switch, C work-stealing scheduler, netpoll, Go-style channels и
То есть
По бенчмаркам автора, Runloom уже близко к Go по scheduler throughput: около 2.29M spawn/s на C-entry, parity на conn/s и почти parity на keep-alive echo с Python handler.
Но важный нюанс: мультикорный выигрыш требует free-threaded CPython с выключенным GIL. На обычной GIL-сборке модель останется скорее удобной альтернативой asyncio, а не способом выжать все ядра.
Ещё честный минус - память. Пустой parked fiber весит больше Go-горутины примерно в 3.3 раза, потому что за ним тянется CPython eval frame.
https://github.com/robertsdotpm/runloom
runloom — экспериментальный runtime для free-threaded Python 3.13t+, где можно писать обычный блокирующий код, но запускать его как лёгкие fibers:
runloom.fiber(fn)
Без
async def, без await, без переписывания всего приложения под asyncio.Под капотом там не магия, а довольно жёсткая инженерия: hand-written asm context switch, C work-stealing scheduler, netpoll, Go-style channels и
monkey.patch(), который делает blocking stdlib cooperative.То есть
urlopen(), socket, time, threading могут выглядеть как обычный синхронный код, но runtime будет парковать fiber, а не весь OS thread.По бенчмаркам автора, Runloom уже близко к Go по scheduler throughput: около 2.29M spawn/s на C-entry, parity на conn/s и почти parity на keep-alive echo с Python handler.
Но важный нюанс: мультикорный выигрыш требует free-threaded CPython с выключенным GIL. На обычной GIL-сборке модель останется скорее удобной альтернативой asyncio, а не способом выжать все ядра.
Ещё честный минус - память. Пустой parked fiber весит больше Go-горутины примерно в 3.3 раза, потому что за ним тянется CPython eval frame.
pip install runloomhttps://github.com/robertsdotpm/runloom
🔥10❤4👍4😁2
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.
В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.
❤4👍2🔥2🎉1
Возможности
- проверка корректности телефонного номера
- определение страны и оператора связи
- поиск упоминаний через Google, Bing и DuckDuckGo
- поиск номера в открытом коде на GitHub
- поиск публикаций и обсуждений на Reddit
- создание отчётов в форматах JSON и PDF
- параллельная обработка запросов
- управление через простой CLI
Инструмент пригодится для OSINT-исследований, threat intelligence и проверки открытых источников.
Используйте его только законно и с соблюдением права на конфиденциальность.
🔗 GitHub: https://github.com/HackUnderway/SearchPhone
#OSINT #CyberSecurity #Python #OpenSource #GitHub #ThreatIntelligence #InfoSec
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍6🔥5
8 бесплатных инструментов, которые реально пригодятся разработчику
Подборка без мусора: код, поиск, браузеры, email, ошибки, API и деплой.
1. Aider
AI pair programming прямо в терминале.
https://github.com/Aider-AI/aider
2. Sourcegraph
Поиск по репозиториям и большим кодовым базам.
https://sourcegraph.com
3. Browserbase
Облачные браузеры для автоматизации, тестов и AI-агентов.
https://browserbase.com
4. Resend
Email API для транзакционных писем и React-шаблонов.
https://resend.com
5. Sentry
Ошибки, crash reporting и performance monitoring.
https://sentry.io
6. Public APIs
Большой список бесплатных публичных API для проектов и прототипов.
https://github.com/public-apis/public-apis
7. GStack
Сетап Garry Tan для Claude Code: 23 opinionated tools.
https://github.com/garrytan/gstack
8. GitHub Pages
Бесплатный хостинг статических сайтов прямо из GitHub-репозитория.
https://pages.github.com
Часть инструментов open source, часть — free tier. Вместе получается сильный dev-стек без лишних подписок.
Подборка без мусора: код, поиск, браузеры, email, ошибки, API и деплой.
1. Aider
AI pair programming прямо в терминале.
https://github.com/Aider-AI/aider
2. Sourcegraph
Поиск по репозиториям и большим кодовым базам.
https://sourcegraph.com
3. Browserbase
Облачные браузеры для автоматизации, тестов и AI-агентов.
https://browserbase.com
4. Resend
Email API для транзакционных писем и React-шаблонов.
https://resend.com
5. Sentry
Ошибки, crash reporting и performance monitoring.
https://sentry.io
6. Public APIs
Большой список бесплатных публичных API для проектов и прототипов.
https://github.com/public-apis/public-apis
7. GStack
Сетап Garry Tan для Claude Code: 23 opinionated tools.
https://github.com/garrytan/gstack
8. GitHub Pages
Бесплатный хостинг статических сайтов прямо из GitHub-репозитория.
https://pages.github.com
Часть инструментов open source, часть — free tier. Вместе получается сильный dev-стек без лишних подписок.
❤10👍4🔥3🎉1
В старых версиях Python на Linux
multiprocessing часто стартовал процессы через fork().И вот где начинается боль.
После
fork() в дочернем процессе остаётся только один поток. Но состояние мира копируется как было:* lock мог быть захвачен
* file descriptors всё ещё указывают на те же файлы
* сокеты и буферы могут оказаться в странном состоянии
* другой поток, который должен был отпустить lock, уже не существует
Это поведение POSIX.
Поэтому
fork + threads - классический рецепт для редких, мерзких deadlock’ов.Хорошая практика: для multiprocessing чаще выбирать
spawn или forkserver, особенно если в приложении есть потоки, логгеры, сетевые клиенты или фоновые воркеры.Важная поправка: начиная с Python 3.14, на POSIX дефолтный start method поменяли с
fork на forkserver, как раз чтобы избежать части этих проблем.Мелочь в настройке старта процесса. Огромная разница в стабильности.
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍5❤4
Обычный вызов LLM часто напоминает лотерею: модель может нарушить формат, пропустить требование или вернуть ответ, который сложно проверить.
Mellea предлагает писать такие системы как типизированные generative-программы.
Достаточно описать Python-функцию:
from pydantic import BaseModel
from mellea import generative, start_session
class UserProfile(BaseModel):
name: str
age: int
@generative
def extract_user(text: str) -> UserProfile:
"""Извлеки имя и возраст пользователя."""
m = start_session()
user = extract_user(
m,
text="Alice is 31 years old."
)
Mellea превращает docstring в инструкцию, аннотации типов - в схему ответа, а затем проверяет результат и при необходимости автоматически повторяет генерацию.
Возможности проекта:
- структурированные ответы через Pydantic;
- проверяемые требования и автоматический repair;
- rejection sampling и majority voting;
- поддержка OpenAI, Ollama, Hugging Face, Bedrock, LiteLLM и WatsonX;
- интеграция с существующим кодом;
- публикация generative-программ как MCP-инструментов.
Проект начат в IBM Research, написан на Python и распространяется под лицензией Apache 2.0.
https://github.com/generative-computing/mellea
#python #ai #llm #opensource #agents
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9🔥7👍5
«Не получу оффер в течение месяца , забью на поиск работы»
- пообещал себе Миша.
Его можно понять: парень уже 5 лет работает в бигтехе, и все никак не мог пробить планку в 200к+. Те, кто только недавно пришли в компанию, уже с порога зарабатывали 350к на руки, в то время как Миша был в разы опытнее их, но внутри компании рост бы минимальный.
На этот раз Миша подготовился: новое резюме, прогоны собеседований и еще кое какие секреты. И всё это - под руководством опытного человека.
Да, первые несколько собеседований закончились отказами - а кто говорил, что все будет получаться с первого раза?
Но спустя три недели - первый оффер. И не какой-нибудь, а с зарплатой в 1,5 раза выше.
Хочешь также? Подписывайся на Богдана - за 6 лет работы в бигтехах он прошел 350+ собеседований, открыл свою школу и уже устроил на работу более 45 человек.
Реклама. ИП Камаев Богдан Эльмарович. ИНН 770973951244. Erid:CQH36pWzJqVJCbWwdQ59bD3AvGXXg5vDaVyKQrh8EK8NV5
- пообещал себе Миша.
Его можно понять: парень уже 5 лет работает в бигтехе, и все никак не мог пробить планку в 200к+. Те, кто только недавно пришли в компанию, уже с порога зарабатывали 350к на руки, в то время как Миша был в разы опытнее их, но внутри компании рост бы минимальный.
На этот раз Миша подготовился: новое резюме, прогоны собеседований и еще кое какие секреты. И всё это - под руководством опытного человека.
Да, первые несколько собеседований закончились отказами - а кто говорил, что все будет получаться с первого раза?
Но спустя три недели - первый оффер. И не какой-нибудь, а с зарплатой в 1,5 раза выше.
Хочешь также? Подписывайся на Богдана - за 6 лет работы в бигтехах он прошел 350+ собеседований, открыл свою школу и уже устроил на работу более 45 человек.
Реклама. ИП Камаев Богдан Эльмарович. ИНН 770973951244. Erid:CQH36pWzJqVJCbWwdQ59bD3AvGXXg5vDaVyKQrh8EK8NV5
😁12❤10👍2
Вышел MOSS-VL-Realtime - 11B vision-language model для потокового видео.
Не просто “загрузил ролик и получил ответ”, а режим, где модель непрерывно обрабатывает timestamped frames и может отвечать в любой момент по тому, что уже увидела.
Контекст - 256K, лицензия - Apache 2.0.
Что заявлено по бенчмаркам:
* 70.2 avg на OVOBench
* 47.2 avg на ProactiveVideoQA
* 66.0 на OmniMMI Proactive Alerting
MOSS-VL-Realtime умеет молчать, если визуальных данных пока недостаточно, а потом обновлять ответ, когда сцена меняется. Для видеоагентов это важнее, чем просто “ответить красиво”: модель должна не фантазировать раньше времени.
Есть online inference в стиле session/queue, offline API для изображений и видео, а также Instruct и Base checkpoints.
Похоже на шаг к VLM, которые работают не с готовым файлом, а с живым потоком: наблюдают, ждут, уточняют и реагируют по мере появления новых кадров.
ModelScope: https://modelscope.ai/models/openmoss/MOSS-VL-Realtime
Не просто “загрузил ролик и получил ответ”, а режим, где модель непрерывно обрабатывает timestamped frames и может отвечать в любой момент по тому, что уже увидела.
Контекст - 256K, лицензия - Apache 2.0.
Что заявлено по бенчмаркам:
* 70.2 avg на OVOBench
* 47.2 avg на ProactiveVideoQA
* 66.0 на OmniMMI Proactive Alerting
MOSS-VL-Realtime умеет молчать, если визуальных данных пока недостаточно, а потом обновлять ответ, когда сцена меняется. Для видеоагентов это важнее, чем просто “ответить красиво”: модель должна не фантазировать раньше времени.
Есть online inference в стиле session/queue, offline API для изображений и видео, а также Instruct и Base checkpoints.
Похоже на шаг к VLM, которые работают не с готовым файлом, а с живым потоком: наблюдают, ждут, уточняют и реагируют по мере появления новых кадров.
ModelScope: https://modelscope.ai/models/openmoss/MOSS-VL-Realtime
🔥6👍4❤2🎉1
Уже сегодня вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2😱1
⚡️ VGGT: превращает набор фотографий в геометрию 3D-сцены
Обычно реконструкция сцены требует отдельной связки для оценки камер, глубины и отслеживания точек. VGGT получает изображения и предсказывает всё это одной feed-forward моделью.
На вход можно подать один кадр, несколько снимков или сотни ракурсов. На выходе модель строит:
- внутренние и внешние параметры камер
- карты глубины
- плотные карты 3D-точек
- траектории выбранных точек между кадрами
Результаты можно экспортировать в формат COLMAP, дополнительно обработать через bundle adjustment и использовать в пайплайнах NeRF или Gaussian Splatting через
Запуск занимает несколько строк:
https://github.com/facebookresearch/vggt
Обычно реконструкция сцены требует отдельной связки для оценки камер, глубины и отслеживания точек. VGGT получает изображения и предсказывает всё это одной feed-forward моделью.
На вход можно подать один кадр, несколько снимков или сотни ракурсов. На выходе модель строит:
- внутренние и внешние параметры камер
- карты глубины
- плотные карты 3D-точек
- траектории выбранных точек между кадрами
Результаты можно экспортировать в формат COLMAP, дополнительно обработать через bundle adjustment и использовать в пайплайнах NeRF или Gaussian Splatting через
gsplat.Запуск занимает несколько строк:
model = VGGT.from_pretrained("facebook/VGGT-1B").to(device)
images = load_and_preprocess_images(image_names).to(device)
with torch.no_grad():
predictions = model(images)
https://github.com/facebookresearch/vggt
👍1