🌟 Lumina-DiMOO

Lumina-DiMOO — это передовая модель, использующая дискретную диффузию для обработки мультимодальных задач, таких как генерация изображений и их редактирование.

Она демонстрирует высокую эффективность и превосходит существующие решения по множеству показателей.

🚀Основные моменты:
- Унифицированная архитектура для различных модальностей.
- Поддержка текстово-изображенческой генерации и понимания.
- Увеличенная скорость выборки с помощью кэширования.
- Достижение состояния искусства в нескольких бенчмарках.

📌 GitHub: https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-DiMOO

#python

Как выучить вышмат за 1 вечер? 😨

Никак. Ведь в первую очередь важно научиться понимать математику. Это позволит не только быстро восстанавливать известные факты, но и адаптировать их под свои задачи и цели!

И поможет вам в этом единственный канал в телеграме о высшей математике. Его автор - выпускник СПБГУ, а ныне — аспирант РАН, преподаватель теории вероятностей и математического анализа.

На простом языке разбирает сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит регулярные консультации по высшей математике 📈

Находка для студентов и тех, кому нужен вышмат по работе. От полезных материалов и книг до ответов на вопросы и уроков по подготовке к олимпиадам, собеседованиям, вступительным испытаниям.
Посмотрите сами 👉 @lav_math

🎮 DOOMscrolling: The Game

Думскроллинг превратился в игру! Энтузиаст сделал пародию на DOOM, где вместо стрелялки — бесконечная лента новостей.

⚡ Как играть:
- листаешь вниз/вверх → так двигается персонаж
- на пути — монстры, оружие с апгрейдами, ловушки и даже стена огня, которая подгоняет вперёд
- сверху накладываются реальные заголовки из RSS

В итоге получается безумный микс: привычный думскроллинг, но теперь он реально «убивает».

👉 Попробовать: https://gisnep.com/doomscroll/?ref=ironicsans.ghost.io

🔍 Интерактивный визуальный гид по математике и алгоритмам через концепты геймдева

Это отличный ресурс, где сложные идеи показываются через визуализацию и примеры из геймдева.

💡 Особое внимание главам про теорию графов
- визуализация узлов, рёбер, путей
- алгоритмы поиска: DFS, BFS, A*
- минимальные остовные деревья и прочие структурные концепты

Если хочешь, могу собрать подборку самых полезных страниц/статей с Red Blob Games про графы, которые стоит сохранить.

https://redblobgames.com

📐 Генерируйте пошаговую LaTeX-документацию прямо из Python-кода с помощью handcalcs

Показывать промежуточные шаги расчёта — критично для отчётов и верификации: так стейкхолдеры видят логику, а не только итоговое число. Писать LaTeX вручную для каждого шага — долго и рутинно. handcalcs снимает эту боль: он автоматически превращает ваш Python-код в понятные математические выкладки (с формулами и подстановками), готовые для вставки в отчёт, ноутбук или публикацию.

Зачем это нужно
• инженерные записки и техотчёты с проверяемыми шагами
• документация к моделям данных и расчётам в DS/ML
• учебные материалы и туториалы с «развёрнутыми» формулами

Как это выглядит на практике

# pip install handcalcs

from math import pi
from handcalcs.decorator import handcalc

# handcalcs возьмёт выражения внутри функции и сгенерирует пошаговые формулы
@handcalc()
def circle_area(r):
    A = pi * r**2
    return A

latex_output = circle_area(3)   # возвращает LaTeX со всеми шагами: A = π·r^2 → подстановка → результат
print(latex_output)

# Пример для инженерной механики
@handcalc()
def bending_stress(F, L, b, h):
    I = b * h**3 / 12
    M = F * L
    y = h / 2
    sigma = M * y / I
    return sigma

print(bending_stress(F=1500, L=2.0, b=0.05, h=0.02))

Подсказки к использованию
• держите формулы в чистом виде: переменные и выражения — внутри функций, без «магических» чисел
• для отчётов экспортируйте LaTeX-строки в файл и подключайте в шаблон (или вставляйте в Markdown с MathJax)
• фиксируйте входные параметры: handcalcs красиво покажет подстановку значений и все промежуточные шаги

Итог: вы пишете расчёты один раз на Python, а читатели получают понятные формулы со всеми шагами — быстро, прозрачно и без ручного набора LaTeX.

Выбираешь вуз? Давай разберёмся!

Если завис на последнем варианте – тебе в ЦЭ-500 👈

Рассказываем, как выбрать перспективную специальность и сразу после выпуска попасть на крутое предприятие.

#реклама
О рекламодателе

Ряд Тейлора - это мощный инструмент в математическом анализе, который позволяет представить гладкую функцию в виде бесконечной суммы её производных в одной точке.

По сути, он даёт способ приближать сложные функции с помощью многочленов. Каждый член ряда включает производную более высокого порядка, вычисленную в выбранной точке, и умноженную на соответствующую степень переменной.

Вблизи этой точки многочлен Тейлора точно повторяет поведение исходной функции, и чем больше членов ряда учитывать, тем точнее становится приближение. Эта концепция является фундаментальной как в теоретической, так и в прикладной математике - от решения дифференциальных уравнений до работы алгоритмов в численном анализе и физике.

🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение

Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: https://t.iss.one/+EPEFXp67QfIyMjMy
Python: https://t.iss.one/+cq7O4sOHldY1ZTIy
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Собеседования DS: t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_1001_notes
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

Elementary Linear Algebra (Eng ver)
Авторы: Howard Anton, Anton Kaul (2019)

Авторы предоставляют простое изложение линейной алгебры, которое подходит для студентов первого курса бакалавриата. Цель учебника состоит в том, чтобы как можно более подробно объяснить основы линейной алгебры. Знания матанализа не являются обязательным условием для начала чтения, но есть четко обозначенные упражнения и примеры для студентов, изучавших математический анализ.

📄 Nanonets-OCR2-3B - новая модель для интеллектуального OCR

Модель от Nanonets на базе Qwen2.5-VL-3B умеет не просто распознавать текст, а превращать изображение документа в структурированный Markdown: с таблицами, формулами, подписями и даже схемами.

🔍 Что умеет

- Распознаёт формулы и преобразует их в LaTeX
- Понимает таблицы и сохраняет структуру в Markdown или HTML
- Выделяет чекбоксы и радиокнопки (☐ / ☑ / ☒)
- Распознаёт подписи, водяные знаки, изображения
- Может описать картинки внутри документа с помощью <img>
-Поддерживает рукописные тексты и разные языки
- Для схем и блок-схем генерирует Mermaid-код
- Умеет отвечать на вопросы по документу (Visual QA)

👉 huggingface.co/nanonets/Nanonets-OCR2-3B

🧠 Могут ли мультимодальные модели действительно понимать инструменты?

Новая работа проверяет, способны ли модели действительно понимать физические инструменты, а не просто узнавать их по картинке.

📷 В задаче модели показывают фото и просят выбрать нужный инструмент с номером.
Датасет включает 1 000 пар изображение + текст и три уровня сложности:
1. Базовое распознавание инструмента;
2. Понимание ограничений (например, работает ли он, цел ли);
3. Конструирование инструмента из других предметов.

🧩 Условия:
- Можно использовать только предметы на фото;
- Ответ - номер инструмента или None.

👨‍🔬 Результаты:
- Люди: ~90 %
- Топ-модели: ~63 %
- Внутренние бэкенды Vision-Language-Action моделей — < 15 %.

Типичные ошибки:
- Считают сломанный инструмент рабочим;
- Путают похожие кабели и порты.

🔧 Немного помогает масштаб — примерно с 10 B параметров появляется базовое “чувство инструмента”.
Метод chain-of-thought даёт небольшой прирост,
а vision-centric пайплайн (распознавание объектов + рассуждение по вырезкам) улучшает самые трудные случаи.

💡 Главное открытие: современные мультимодальные модели знают названия предметов,
но не понимают, как инструменты работают.
Этот бенчмарк даёт чёткий ориентир, где они пока “проваливаются”.

📘 Cтатья: https://arxiv.org/abs/2510.09507