Интересная техника воссоздания движения камеры и персонажей в кадре.
Вот так реверснуть все фильмы и натренировать ИИ оператора бы.
#фильмы #оператор
------
@tsingular
Вот так реверснуть все фильмы и натренировать ИИ оператора бы.
#фильмы #оператор
------
@tsingular
1🔥11🆒5⚡2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Teardown — навык для Claude Code, который создаёт интерактивные 3D-симуляторы механизмов с возможностью разбирать их на части
Открытый проект под лицензией MIT, устанавливается одной командой. Среди готовых примеров — двигатель V8, шасси самолёта Cessna и шагающий механизм Strandbeest.
В отличие от обычных 3D-моделей, здесь вся геометрия создаётся программно, с использованием реальных размеров и физических параметров, а не загружается из готового файла.
Что умеет:
Разбирать механизм на отдельные узлы и показывать их работу.
Управлять подсистемами независимо друг от друга.
В реальном времени отображать параметры: крутящий момент в шарнирах, высоту подъёма ног и другие показатели.
Главная техническая особенность — вся модель рассчитывается как функция одного управляющего параметра.
Например, для шасси самолёта это степень выдвижения штока от 0 до 1. На её основе одновременно рассчитываются положение деталей, анимация, графики и показания приборов.
Это позволяет избежать рассинхронизации: вместо десятка независимых анимаций используется единая математическая модель.
Точность тоже проверяется. Например, рейка перемещается на 201 мм, шестерня с 32 зубьями и модулем 4 мм имеет делительный диаметр 128 мм. Половина длины её делительной окружности составляет примерно 201 мм, что соответствует повороту на 180°.
Ограничение: без чертежей, фотографий и технических схем результат получается слишком условным. Автор проверил это на моделях панголина, броненосца и скорпиона — все три оказались примитивными.
📎 Демо: https://visual-learning.app
💻 Код: https://github.com/elvarofficial/teardown
Все промпты в переводе на сайте
#Claude #Агенты #Робототехника #Навыки
———
@tsingular
Открытый проект под лицензией MIT, устанавливается одной командой. Среди готовых примеров — двигатель V8, шасси самолёта Cessna и шагающий механизм Strandbeest.
В отличие от обычных 3D-моделей, здесь вся геометрия создаётся программно, с использованием реальных размеров и физических параметров, а не загружается из готового файла.
Что умеет:
Разбирать механизм на отдельные узлы и показывать их работу.
Управлять подсистемами независимо друг от друга.
В реальном времени отображать параметры: крутящий момент в шарнирах, высоту подъёма ног и другие показатели.
Главная техническая особенность — вся модель рассчитывается как функция одного управляющего параметра.
Например, для шасси самолёта это степень выдвижения штока от 0 до 1. На её основе одновременно рассчитываются положение деталей, анимация, графики и показания приборов.
Это позволяет избежать рассинхронизации: вместо десятка независимых анимаций используется единая математическая модель.
Точность тоже проверяется. Например, рейка перемещается на 201 мм, шестерня с 32 зубьями и модулем 4 мм имеет делительный диаметр 128 мм. Половина длины её делительной окружности составляет примерно 201 мм, что соответствует повороту на 180°.
Ограничение: без чертежей, фотографий и технических схем результат получается слишком условным. Автор проверил это на моделях панголина, броненосца и скорпиона — все три оказались примитивными.
📎 Демо: https://visual-learning.app
💻 Код: https://github.com/elvarofficial/teardown
Все промпты в переводе на сайте
#Claude #Агенты #Робототехника #Навыки
———
@tsingular
🔥6🤩2⚡1🤣1
Google показала, как агент сам чинит аварию и свои инструменты
Google Cloud выложила архитектуру Chrysalis.
Агент на Gemini 4 Argon и ADK не отвлекает дежурного инженера, а сам пишет код исправления и ставит его в работающий шлюз.
В демо примере обвал кэша Memorystore обнуляет попадания, пул соединений Cloud SQL упирается в 100%.
Готового инструмента нет и агент синтезирует ограничитель на 10 токенов и 40 запросов в секунду, проверяет дерево разбора, подписывает ключом Cloud KMS и монтирует в шлюз.
На второй симулятора волне из 50 запросов ошибки 5xx падают с 72,7–80,0% до нуля, P99 с 519,8 до 18,2 мс, первое смягчение приходит за 1,8 с вместо 15–45 минут.
Дальше агент считает вклад шагов: перезапуск базы получает минус за латентность 3 800 мс, ограничитель плюс 0,97.
Правило «при обвале кэша базу не перезапускать» сохраняется в памяти с подписью, а в схему агентов добавляется регулятор трафика.
💼 Действие ограничено четырьмя гейтами:
Model Armor чистит телеметрию от инъекций,
OPA держит нижний порог,
Binary Authorization не пускает неподписанный код, смену состава агентов подтверждает дежурный.
Агент меняет живую прод систему и при этом остаётся проверяемым.
📎 Код: https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/agents/self-evolving-ai
Архитектура как пример, можно переработать под себя.
#Google #Агенты #DevOps #AI
———
@tsingular
Google Cloud выложила архитектуру Chrysalis.
Агент на Gemini 4 Argon и ADK не отвлекает дежурного инженера, а сам пишет код исправления и ставит его в работающий шлюз.
В демо примере обвал кэша Memorystore обнуляет попадания, пул соединений Cloud SQL упирается в 100%.
Готового инструмента нет и агент синтезирует ограничитель на 10 токенов и 40 запросов в секунду, проверяет дерево разбора, подписывает ключом Cloud KMS и монтирует в шлюз.
На второй симулятора волне из 50 запросов ошибки 5xx падают с 72,7–80,0% до нуля, P99 с 519,8 до 18,2 мс, первое смягчение приходит за 1,8 с вместо 15–45 минут.
Дальше агент считает вклад шагов: перезапуск базы получает минус за латентность 3 800 мс, ограничитель плюс 0,97.
Правило «при обвале кэша базу не перезапускать» сохраняется в памяти с подписью, а в схему агентов добавляется регулятор трафика.
💼 Действие ограничено четырьмя гейтами:
Model Armor чистит телеметрию от инъекций,
OPA держит нижний порог,
Binary Authorization не пускает неподписанный код, смену состава агентов подтверждает дежурный.
Агент меняет живую прод систему и при этом остаётся проверяемым.
📎 Код: https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/agents/self-evolving-ai
Архитектура как пример, можно переработать под себя.
#Google #Агенты #DevOps #AI
———
@tsingular
✍2⚡1🔥1