давайте читать вопрос выше так: Какую часть вашего дохода вы получаете от работы с плотным использованием нейросеток / ИИ ?

OlmPool

Модель от Allen AI для расширения контекстного окна enlarge your context

7 млрд параметров

• «читает» очень длинные тексты - куда длиннее, чем обычные модели
• запоминает связи между фрагментами в этих текстах — даже если они далеко друг от друга
• учится понимать общий смысл протяжённого контекста: например, кто о чём говорил в длинной переписке или как связаны абзацы в большой статье
• делает это за счёт особых архитектурных решений — разработчики специально настраивали структуру модели, чтобы она «держала в голове» больше информации одновременно.

В итоге модель лучше справляется с задачами по анализу объёмных документов, длинных диалогов и т. д

#llm #memory

GPT-5.5 prompting guide

официальное руководство по промптингу GPT-5.5

Если коротко, то чтобы получить хороший ответ от GPT‑5.5, формулируй запрос коротко и чётко - сразу говори, что хочешь получить.

Укажи, насколько детальный нужен ответ («коротко в пару предложений» или «развёрнуто с примерами»). Если задача сложная, разбей её на этапы.

Можешь задать «роль» для модели - например, «выступи как опытный копирайтер».

Требуй подкреплять факты цитатами или данными, но без лишней воды - только самое нужное.

И заранее обозначь, когда остановиться: например, «опиши три варианта и заверши ответ».

#prompting #guide

Терминальная браузерная стадия вайбкодинга

#humor

Sapiens2

Семейство высокоразрешающих трансформерных моделей от Meta (запрещено в РФ)

• оценивает позу (308 ключевых точек)
• сегментирует части тела (29 классов)
• рассчитывает нормали поверхности
• создаёт pointmap

Веса от 0,4B до 5 B параметров, разрешение до 4K (4096×3072)

Сгодится для создания аватаров, AR/VR и реконструкции человека

GitHub: https://github.com/facebookresearch/sapiens2
Hugging Face: https://huggingface.co/facebook/sapiens2

#hmr #humanreconstruction #video2normals #segmentation #video2pose