🌲 Биом «Северный Лес» — процедурная генерация в одном
Тысячи объектов, ни одной готовой модельки. Только код, шумы и физика.
Изометрический мир с сезоном поздней осени. Холмистый рельеф с тремя кратерами‑озёрами, тремя пересекающимися дорогами, утопленным в дно стволом погибшего дерева. Берёзы с золотой листвой, покрытые ягодами кусты, грибные кластеры у пней, цветущие поляны, муравейники с активными колониями. Над водой роятся комары, пчёлы перелетают между цветами, рыбы проходят траектории под рябью воды.
Всё дышит ветром. Все объекты отбрасывают и принимают тени.
Большинство «процедурных» сцен либо генерят рельеф, либо размещают модели. Здесь каждый камень, бревно, лист, гриб, рыба, муравейник — построены из чистой геометрии в реальном времени, без единой текстуры с диска. Все 5+ миллионов треугольников — функция от seed‑числа.
Высота поверхности — суммы FBm‑шумов разных частот плюс «вычитаемые» кратеры‑чаши с поднятыми краями.
Веса слоёв вычисляются из высоты, наклона, расстояния до дорог. Bump‑карта — те же шумы что и в albedo, через dFdx/dFdy (одна выборка на пиксель вместо трёх). На дорогах сверху накладывается поле отпечатков ног — эллипсы, ориентированные вдоль направления тропы, с большей плотностью в центре дороги и на перекрёстках. Колея — две борозды по ±42 см от оси, на пересечении дорог накладываются друг на друга.
Озёра — отдельный mesh с шейдером отражений, специульной мутностью по глубине кратера (не по глубине поля зрения!) и динамической прозрачностью. У краёв — прозрачная зелёная вода, в центре — тёмно‑зелёная муть.
Рыбы плавают по waypoint‑маршрутам с фильтром "только глубокие центры". Тело рыбы изгибается синусоидой в vertex‑шейдере (живая чешуя с iridescent‑бликом). Водоросли растут только в самой глубокой зоне дна.
3‑harmonic gust‑функция: три синуса с разными пространственными и временными частотами создают детерминированные порывы ветра по карте.
Каждый лист имеет атрибут aLeafCenter (мировая позиция узла), вокруг которого крутится локальная rotation matrix. Лист шевелится независимо, но едет вместе с веткой.
Падающие листья — instanced mesh на 140 квадов, физика с инерцией ветра, вращением, плавным оседанием на землю. Кусты и цветы реагируют на тот же ветер с уменьшенной амплитудой — чтобы вся сцена двигалась как единое поле.
Муравейники — конусы с displacement‑шумом, размещены вне дорог, кратеров и крутых склонов. Около каждого ходят активные муравьи — instanced спрайты на меше‑муравейнике с собственной state machine: foraging → returning → on‑hill → back. На вершине холма выталкиваются от пика наружу. У воды разворачиваются обратно. В каждом кадре микро‑jitter скорости — броуновское движение, не геометрические окружности.
Пчёлы перелетают между позициями цветов. State machine: fly_to_flower → hover → fly_to_next. Геометрия — SphereGeometry(6,4) со scale(2,1,1) — продолговатое тельце с полосками.
Мошки над водой — рои по 84 особи на каждое озеро. Random walk в bounding sphere, 3D геометрия с эмиссивным свечением (видны при сумерках).
Рыбы — body bend через изгибную деформацию vertex‑шейдера, чешуя с переливами. Маршруты привязаны к маске глубины кратера.
HTML‑файлеТысячи объектов, ни одной готовой модельки. Только код, шумы и физика.
Один HTML — целый живой биом.Сцена: что внутри
Изометрический мир с сезоном поздней осени. Холмистый рельеф с тремя кратерами‑озёрами, тремя пересекающимися дорогами, утопленным в дно стволом погибшего дерева. Берёзы с золотой листвой, покрытые ягодами кусты, грибные кластеры у пней, цветущие поляны, муравейники с активными колониями. Над водой роятся комары, пчёлы перелетают между цветами, рыбы проходят траектории под рябью воды.
Всё дышит ветром. Все объекты отбрасывают и принимают тени.
Почему это редкая комбинация
Большинство «процедурных» сцен либо генерят рельеф, либо размещают модели. Здесь каждый камень, бревно, лист, гриб, рыба, муравейник — построены из чистой геометрии в реальном времени, без единой текстуры с диска. Все 5+ миллионов треугольников — функция от seed‑числа.
Если сменить seed — другой лес. Те же закономерности, иная композиция.Рельеф и террейн
Высота поверхности — суммы FBm‑шумов разных частот плюс «вычитаемые» кратеры‑чаши с поднятыми краями.
Дороги — катмулл‑ромовы кривые между точками карты, прорезающие рельеф через signed distance field.Шейдер террейна делает 5 материалов одновременно:
грязь с воронои‑трещинами
мокрая земля с бликами
камень с галечной структурой
тропа с продольными колеями от телег
трава с проплешинами и пожухлыми пятнами
Веса слоёв вычисляются из высоты, наклона, расстояния до дорог. Bump‑карта — те же шумы что и в albedo, через dFdx/dFdy (одна выборка на пиксель вместо трёх). На дорогах сверху накладывается поле отпечатков ног — эллипсы, ориентированные вдоль направления тропы, с большей плотностью в центре дороги и на перекрёстках. Колея — две борозды по ±42 см от оси, на пересечении дорог накладываются друг на друга.
Вода и подводный мир
Озёра — отдельный mesh с шейдером отражений, специульной мутностью по глубине кратера (не по глубине поля зрения!) и динамической прозрачностью. У краёв — прозрачная зелёная вода, в центре — тёмно‑зелёная муть.
Рыбы плавают по waypoint‑маршрутам с фильтром "только глубокие центры". Тело рыбы изгибается синусоидой в vertex‑шейдере (живая чешуя с iridescent‑бликом). Водоросли растут только в самой глубокой зоне дна.
Деревья и ветер — самая задротская часть
3‑harmonic gust‑функция: три синуса с разными пространственными и временными частотами создают детерминированные порывы ветра по карте.
На разных деревьях — разные фазы и амплитуды (по seed‑координате).Двухуровневый bend:
Ствол гнётся целиком, основание неподвижно, амплитуда квадратично растёт к верхушке
Каждый лист отдельно дрожит вокруг своего центра — собственная частота, фаза, флаттер по 6 гармоникам
Каждый лист имеет атрибут aLeafCenter (мировая позиция узла), вокруг которого крутится локальная rotation matrix. Лист шевелится независимо, но едет вместе с веткой.
Падающие листья — instanced mesh на 140 квадов, физика с инерцией ветра, вращением, плавным оседанием на землю. Кусты и цветы реагируют на тот же ветер с уменьшенной амплитудой — чтобы вся сцена двигалась как единое поле.
Жизнь в биоме
Муравейники — конусы с displacement‑шумом, размещены вне дорог, кратеров и крутых склонов. Около каждого ходят активные муравьи — instanced спрайты на меше‑муравейнике с собственной state machine: foraging → returning → on‑hill → back. На вершине холма выталкиваются от пика наружу. У воды разворачиваются обратно. В каждом кадре микро‑jitter скорости — броуновское движение, не геометрические окружности.
Пчёлы перелетают между позициями цветов. State machine: fly_to_flower → hover → fly_to_next. Геометрия — SphereGeometry(6,4) со scale(2,1,1) — продолговатое тельце с полосками.
Мошки над водой — рои по 84 особи на каждое озеро. Random walk в bounding sphere, 3D геометрия с эмиссивным свечением (видны при сумерках).
Рыбы — body bend через изгибную деформацию vertex‑шейдера, чешуя с переливами. Маршруты привязаны к маске глубины кратера.
🔥40👍7❤6👏1 1
Техножнец
🌲 Биом «Северный Лес» — процедурная генерация в одном HTML‑файле Тысячи объектов, ни одной готовой модельки. Только код, шумы и физика. Один HTML — целый живой биом. Сцена: что внутри Изометрический мир с сезоном поздней осени. Холмистый рельеф с тремя …
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20🥰7👌4❤1🤓1
Доброе утро, синтеты.
Получил анимации доброго молодца с мечом в руках. Скоро увидим как он рубит нежить на просторах северного леса.
Получил анимации доброго молодца с мечом в руках. Скоро увидим как он рубит нежить на просторах северного леса.
🔥28🤔2
https://github.com/hydropix/TranslateBooksWithLLMs
Переводчик целых книг. Собираю потихонечку нам функционал для чата по датасету.
Переводчик целых книг. Собираю потихонечку нам функционал для чата по датасету.
GitHub
GitHub - hydropix/TranslateBooksWithLLMs: Translate full-length books and documents with Ollama, OpenAI (comptatible), Gemini,…
Translate full-length books and documents with Ollama, OpenAI (comptatible), Gemini, Mistral, Poe or OpenRouter. Preserves formatting. Resumes where you left off. No file size limits. - hydropix/Tr...
👍20❤🔥1
КНЯЗЬ ОДИН (саундтрек)
Техножнец
Меня просили поделиться саундтреком из видео "Князь Один - Северный Лес"
Насвистел мелодию, пару дорожек с голосом совместил в FL Studio и с помощью промптинга создал трек в SUNO! Наслаждайтесь ❤️
Мне не жалко.
Техножнец всё делает на свои средства.🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки:🫡
Насвистел мелодию, пару дорожек с голосом совместил в FL Studio и с помощью промптинга создал трек в SUNO! Наслаждайтесь ❤️
Мне не жалко.
Техножнец всё делает на свои средства.
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки:
Поддержать канал: ТБАНКПоддержать канал: ЮМАНИPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥8👏4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вот так выглядит нежить из игры "Князь Один". По понятным причинам, что одёжи ихния мало чем отличаются от млада и стара обычного...ибо сие когда-то выходец с народа...
Техножнец всё делает на свои средства.🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки:🫡
Техножнец всё делает на свои средства.
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки:
Поддержать канал: ТБАНКПоддержать канал: ЮМАНИPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😨6👍4🫡4❤1🔥1
Техножнец
Немного лора OpenCraft: Королева Роя - почему так выглядит? Королева Роя принимает антропоморфные черты после прибытия на Землю, поскольку анализ изотопного состава азота в человеческих останках позволяет ей определить трофический уровень вида. Сопоставив…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🥰8
🔗 GitHub: github.com/barometech/PromeTorch
40+ звёзд | 5 форков (1 открытый) | Отзывы от людей в личку
Техножнец всё делает на свои средства.🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки:🫡
40+ звёзд | 5 форков (1 открытый) | Отзывы от людей в личку
Кто пропустил! Я выложил свой фреймворк для тренировки нейросетей на отечественном железе и на отечественных OS! Те производители техники, кто подсуетились - написали мне в личку и мы уже решаем и улучшаем работу ИИ с их продуктами. Двери всё ещё открыты на позитивно-открытой основе. Кто из отечественных разрабов не увидел себя в списке поддерживаемого оборудования - обращайтесь, решим.
Техножнец всё делает на свои средства.
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки:
Поддержать канал: ТБАНКПоддержать канал: ЮМАНИPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - barometech/PromeTorch: PromeTorch — полный аналог PyTorch, написанный с нуля на C++/CUDA. Deep learning framework from…
PromeTorch — полный аналог PyTorch, написанный с нуля на C++/CUDA. Deep learning framework from scratch. - barometech/PromeTorch
🔥17⚡9❤4
Уважаемые синтеты. Я продолжаю свой путь, а чтобы его продолжать комфортно нужно топливо. Периодически в личке просят напоминать об этом. Хотя ... я к каждому посту прибиваю ссылки на донат. Но...видать надо написать отдельно. За сим, пожалуйста:Поддержать канал: ТБАНКПоддержать канал: ЮМАНИЭто ссылки для поддержки. Если у вас есть желание поддержать через Paypal:
paperfunkrecordings@gmail.com - официальный paypal account
Можно и через СБП - но это сигнал давайте в чате об этом, т.к. телефон сливать в эфир - страшно.🔥11 3🫡2
🧮 НЕЙРОННЫЙ КАЛЬКУЛЯТОР: 400 ИЗ 401
Не обёртка над Python. Не промпт к LLM. Чистая нейронная система, которая считает.
9 нейронов. ~100K параметров. 99.8% точность.
▸ Арифметика на числах до 10 цифр
▸ Сложение, вычитание, умножение, деление
▸ Отрицательные результаты, цепочки операций
▸ Вложенные скобки ((2+3)*4)+5
▸ Функции: ln, sin, √
▸ Парсинг RU/EN, Unicode, опечатки, числа словами
Без regex. Без символьного движка. Только нейроны.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 17 категорий, 401 тест:
✅ Базовая арифметика 15/15
✅ Многоразрядные (2-10 цифр) 10/10
✅ Carry chain 12/12
✅ Borrow chain 11/11
✅ Отрицательные 9/9
✅ Умножение N×1 13/13
✅ Умножение N×M 13/13
✅ Деление N÷1 11/11
✅ Деление N÷M 11/11
⚠️ Цепочки операций 11/12
✅ Скобки 12/12
✅ Функции ln/sin/√ 21/21
✅ Парсер RU 12/12
✅ Парсер EN 10/10
✅ Unicode + числа словами 10/10
✅ Edge cases 19/19
✅ 200 рандомных до 10⁷ 200/200
ИТОГО: 400/401 (99.8%)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🎯 Контекст
LLM на 7 миллиардов параметров плывут на трёхзначных числах без chain-of-thought и без вызова tools. Здесь 100 тысяч параметров считают точно до 10 цифр. С переносами, заимствованиями, вложенными скобками, функциями, многоязычным парсингом.
100K параметров это ошибка округления для современной модели.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔍 Поле
Обзор arXiv, NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR, GitHub, патентных баз за 2015-2026: найдено 14 систем нейронной арифметики.
▸ NALU (DeepMind, 2018): без поцифровой обработки, без функций
▸ NanoGPT-arith (2024): 10.6M параметров на одну операцию
▸ Abacus (2024): только сложение
Ни одна не объединяет в одной архитектуре под 100K параметров: четыре операции с произвольной точностью, отрицательные результаты, цепочки, вложенные скобки, трансцендентные функции, многозначное деление и многоязычный текстовый парсинг.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🐛 Один fail из 401
10*2-5 = 4 вместо 15. Баг порядка в цепочке. Не архитектурное ограничение, фиксится точечно.
Радикальная честность: 99.8%, не 100%.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Дальше: разбор бага, расширение диапазона функций, scaling параметров.
Техножнец всё делает на свои средства. 🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки: 🫡
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
🔗 https://t.me/technojnec
Не обёртка над Python. Не промпт к LLM. Чистая нейронная система, которая считает.
9 нейронов. ~100K параметров. 99.8% точность.
▸ Арифметика на числах до 10 цифр
▸ Сложение, вычитание, умножение, деление
▸ Отрицательные результаты, цепочки операций
▸ Вложенные скобки ((2+3)*4)+5
▸ Функции: ln, sin, √
▸ Парсинг RU/EN, Unicode, опечатки, числа словами
Без regex. Без символьного движка. Только нейроны.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 17 категорий, 401 тест:
✅ Базовая арифметика 15/15
✅ Многоразрядные (2-10 цифр) 10/10
✅ Carry chain 12/12
✅ Borrow chain 11/11
✅ Отрицательные 9/9
✅ Умножение N×1 13/13
✅ Умножение N×M 13/13
✅ Деление N÷1 11/11
✅ Деление N÷M 11/11
⚠️ Цепочки операций 11/12
✅ Скобки 12/12
✅ Функции ln/sin/√ 21/21
✅ Парсер RU 12/12
✅ Парсер EN 10/10
✅ Unicode + числа словами 10/10
✅ Edge cases 19/19
✅ 200 рандомных до 10⁷ 200/200
ИТОГО: 400/401 (99.8%)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🎯 Контекст
LLM на 7 миллиардов параметров плывут на трёхзначных числах без chain-of-thought и без вызова tools. Здесь 100 тысяч параметров считают точно до 10 цифр. С переносами, заимствованиями, вложенными скобками, функциями, многоязычным парсингом.
100K параметров это ошибка округления для современной модели.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔍 Поле
Обзор arXiv, NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR, GitHub, патентных баз за 2015-2026: найдено 14 систем нейронной арифметики.
▸ NALU (DeepMind, 2018): без поцифровой обработки, без функций
▸ NanoGPT-arith (2024): 10.6M параметров на одну операцию
▸ Abacus (2024): только сложение
Ни одна не объединяет в одной архитектуре под 100K параметров: четыре операции с произвольной точностью, отрицательные результаты, цепочки, вложенные скобки, трансцендентные функции, многозначное деление и многоязычный текстовый парсинг.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🐛 Один fail из 401
10*2-5 = 4 вместо 15. Баг порядка в цепочке. Не архитектурное ограничение, фиксится точечно.
Радикальная честность: 99.8%, не 100%.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Дальше: разбор бага, расширение диапазона функций, scaling параметров.
Техножнец всё делает на свои средства. 🥶
Если есть желание поддержать его, то вот ссылки: 🫡
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
🔗 https://t.me/technojnec
1👏34🔥20❤7❤🔥1🤔1 1
Forwarded from Секреты DARPA и ЦРУ | DARPA&CIA
Будущее ИИ делают не корпорации, а математика: как русский разработчик ломает шаблоны индустрии
Мы не так давно писали про нашего русского изобретателя, который ведёт канал «Техножнец». Сейчас он развивает по-настоящему национальную языковую модель Rukallama, которую обучает с нуля, опираясь на элегантные математические решения, а не на грубую силу железа.
Но помимо больших языковых моделей, у него в разработке есть и другие, совершенно прорывные идеи. Одна из них — его собственная архитектура, так называемый «нейрон Поповича». В отличие от привычных нам нейросетей, он не «угадывает» наиболее вероятные ответы, а считает сложные математические задачи со 100% точностью и без ошибок.
По сути, это живое доказательство того, что IT-гиганты свернули не туда, решив заливать любые задачи тысячами видеокарт и бесконечными терабайтами данных.
Настоящий интеллект — это не способность вызубрить весь интернет. Это способность извлечь универсальное правило из минимума информации. «Нейроны Поповича» показывают: чтобы создать рабочий, безошибочный и сложный ИИ, не нужны миллиарды долларов и монополия на вычислительные центры. Нужна правильная геометрия пространства весов и... обычный ноутбук.
И это открывает совершенно фантастические перспективы для робототехники и Edge AI (ИИ на периферийных устройствах).
Как это изменит мир машин?
Современным автопилотам или дронам нужны мощные, прожорливые графические ускорители, чтобы анализировать пространство в реальном времени. Но если мы заменим тяжеловесные свёрточные сети массивами таких крошечных, точных нейронов, мы получим мгновенную реакцию. Беспилотник сможет вычислять траектории препятствий и корректировать полет с нулевой задержкой, потребляя при этом жалкие милливатты энергии.
Природа не строит гигантские дата-центры для мозга осы, чтобы та могла на лету маневрировать между ветками. Она использует изящную эффективность. И именно на это — на возвращение к чистой, эффективной математике — делает ставку эта технология.
И да, это не реклама, это наш, русский разработчик! 🇷🇺
Мы не так давно писали про нашего русского изобретателя, который ведёт канал «Техножнец». Сейчас он развивает по-настоящему национальную языковую модель Rukallama, которую обучает с нуля, опираясь на элегантные математические решения, а не на грубую силу железа.
Но помимо больших языковых моделей, у него в разработке есть и другие, совершенно прорывные идеи. Одна из них — его собственная архитектура, так называемый «нейрон Поповича». В отличие от привычных нам нейросетей, он не «угадывает» наиболее вероятные ответы, а считает сложные математические задачи со 100% точностью и без ошибок.
По сути, это живое доказательство того, что IT-гиганты свернули не туда, решив заливать любые задачи тысячами видеокарт и бесконечными терабайтами данных.
Настоящий интеллект — это не способность вызубрить весь интернет. Это способность извлечь универсальное правило из минимума информации. «Нейроны Поповича» показывают: чтобы создать рабочий, безошибочный и сложный ИИ, не нужны миллиарды долларов и монополия на вычислительные центры. Нужна правильная геометрия пространства весов и... обычный ноутбук.
И это открывает совершенно фантастические перспективы для робототехники и Edge AI (ИИ на периферийных устройствах).
Как это изменит мир машин?
Современным автопилотам или дронам нужны мощные, прожорливые графические ускорители, чтобы анализировать пространство в реальном времени. Но если мы заменим тяжеловесные свёрточные сети массивами таких крошечных, точных нейронов, мы получим мгновенную реакцию. Беспилотник сможет вычислять траектории препятствий и корректировать полет с нулевой задержкой, потребляя при этом жалкие милливатты энергии.
Природа не строит гигантские дата-центры для мозга осы, чтобы та могла на лету маневрировать между ветками. Она использует изящную эффективность. И именно на это — на возвращение к чистой, эффективной математике — делает ставку эта технология.
И да, это не реклама, это наш, русский разработчик! 🇷🇺
🔥117❤26👍9❤🔥7🤩2🤝2 2
Доброе утро, синтеты.
Только сейчас побольше текста , чем обычно.
Знаете, что удивляет?
Вот выложен был пост про Нейроны, об этом по договорённости написал канал Darpa (ещё раз респект за это).
В комментариях есть фраза " пока код не выложен , заявлять подобное самонадеянно", а вторым комментарием
"надо было выложить простой сервис, который бы это демонстрировал".
Ответ первому комментарию, а точнее вопрос: выложеный код является чем-то официальным?
Единицы из тех, кто кричат про репозиторий даже его не трогают.
Когда выкладываешь код в свободный доступ , ожидая , что самые активные и агрессивные требователи кода будут тебя проверять, писать issue.
Да? Во сне. Это все фразы - дежурные. Привычка такая есть у толпы прикрикнуть чтобы ты не выёбывался.
Обычно когда читают громкие заявления, то спрашивают на каком основании и получая ответ по компетенции делают вывод. А далее уже фактаж будет работать. Научное сообщество есть научное сообщество - оно у тебя либо работает, либо ты наврал.
Но , господа контролёры репозиториев, сидят и молчат.
Вот я выложил прометорч, там косяков я оставил с 20 телег...а хоть один коммент есть в личку от тех, кто мне крякал "почему код не выложен?"...
Нет, конечно. Поэтому когда в вашу сторону летят подобные претензии - закрывайте на это глаза. Это не по делу.
Каждый программист сам решит как написать о своей разработке: либо выложит ссылку на репу, либо статью научную без кода, либо ЛИЧНЫЙ ОПЫТ НА СВОЁМ КАНАЛЕ.
Это по первой части.
Вторая "выложите сервис".
А где гарантия, что я в этом сервисе не сделал фейк на питоне, который делает вид, что че-то считает? Ну был бы я идиотом и не проверял бы ничего, я бы выложил первую версию запакованную в "сервис", который по итогу является фейком. Словил бы благодарность за свой "гений"...а контролёры так и остались бы обманутыми. (речь о том, что агент с умным лицом навайбкодил мне питон калькулятор имея обученные веса)
С какой стороны не посмотри, а все очень не очень выглядит...но для кого не очень ?
Для авторов. Ладно, я калёный огурец соленый, который вырос в агрессивной среде схожей с серной кислотой и меня это не задевает.
Но как же меня бесит,что эти комментаторы вместо поддержки наших умельцев вечно гадят своими требования будто они все какие-то контролирующие службы.
Поменьше бы этого блядства в комментариях, может быть и сообщество наше энтузиастов выросло в ширь.
Я все. Остальным спасибо))
Только сейчас побольше текста , чем обычно.
Знаете, что удивляет?
Вот выложен был пост про Нейроны, об этом по договорённости написал канал Darpa (ещё раз респект за это).
В комментариях есть фраза " пока код не выложен , заявлять подобное самонадеянно", а вторым комментарием
"надо было выложить простой сервис, который бы это демонстрировал".
Ответ первому комментарию, а точнее вопрос: выложеный код является чем-то официальным?
Единицы из тех, кто кричат про репозиторий даже его не трогают.
Когда выкладываешь код в свободный доступ , ожидая , что самые активные и агрессивные требователи кода будут тебя проверять, писать issue.
Да? Во сне. Это все фразы - дежурные. Привычка такая есть у толпы прикрикнуть чтобы ты не выёбывался.
Обычно когда читают громкие заявления, то спрашивают на каком основании и получая ответ по компетенции делают вывод. А далее уже фактаж будет работать. Научное сообщество есть научное сообщество - оно у тебя либо работает, либо ты наврал.
Но , господа контролёры репозиториев, сидят и молчат.
Вот я выложил прометорч, там косяков я оставил с 20 телег...а хоть один коммент есть в личку от тех, кто мне крякал "почему код не выложен?"...
Нет, конечно. Поэтому когда в вашу сторону летят подобные претензии - закрывайте на это глаза. Это не по делу.
Каждый программист сам решит как написать о своей разработке: либо выложит ссылку на репу, либо статью научную без кода, либо ЛИЧНЫЙ ОПЫТ НА СВОЁМ КАНАЛЕ.
Это по первой части.
Вторая "выложите сервис".
А где гарантия, что я в этом сервисе не сделал фейк на питоне, который делает вид, что че-то считает? Ну был бы я идиотом и не проверял бы ничего, я бы выложил первую версию запакованную в "сервис", который по итогу является фейком. Словил бы благодарность за свой "гений"...а контролёры так и остались бы обманутыми. (речь о том, что агент с умным лицом навайбкодил мне питон калькулятор имея обученные веса)
С какой стороны не посмотри, а все очень не очень выглядит...но для кого не очень ?
Для авторов. Ладно, я калёный огурец соленый, который вырос в агрессивной среде схожей с серной кислотой и меня это не задевает.
Но как же меня бесит,что эти комментаторы вместо поддержки наших умельцев вечно гадят своими требования будто они все какие-то контролирующие службы.
Поменьше бы этого блядства в комментариях, может быть и сообщество наше энтузиастов выросло в ширь.
Я все. Остальным спасибо))
👍71🔥19❤🔥6❤4🙏2🤝2 2🤔1
Техножнец
небольшой намёк..
Нейроны отлично работают с дронами. Обучил их мурмуации, слежке за объектами, прессингу объектов по выбору.
Обучать не надо. Обучаются у нейронов только эволюционные инстинкты - как у животных.
Каждый дрон = более 400 нейронов, каждый отвечает за свою часть восприятия дрона. Дрон получая обвязку подобную больше не нуждается в PID..Т.к. Нейроны Поповича быстрее и точнее его.
С 0 обучения ( с точки зрения классики) до полёта за 1.5 секунды. Пока взлетает уже понимает, что он и кто он и куда надо лететь дальше. (если есть инструкции).
Обучение инструкция напоминает обучение эволюционных инстинктов. Подробности позже.
Обучать не надо. Обучаются у нейронов только эволюционные инстинкты - как у животных.
Каждый дрон = более 400 нейронов, каждый отвечает за свою часть восприятия дрона. Дрон получая обвязку подобную больше не нуждается в PID..Т.к. Нейроны Поповича быстрее и точнее его.
С 0 обучения ( с точки зрения классики) до полёта за 1.5 секунды. Пока взлетает уже понимает, что он и кто он и куда надо лететь дальше. (если есть инструкции).
Обучение инструкция напоминает обучение эволюционных инстинктов. Подробности позже.
2🔥65👍7👏3🫡2 2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Коротко про мой сон сейчас...
🔥43👾6🐳3👌2❤1
Вот что я подумал...может правила русского языка запилить в нейроны...
💯30🤔10🔥5👍1😈1