This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 PyRoki — быстрый и простой тулкит для робототехники на Python
**Главное*:
- 1.7 × быстрее при вычислении обратной кинематики, чем аналоги
- Работает на CPU, GPU и TPU
- Полностью open-source, написан на чистом Python
Что умеет
- Обратная кинематика (IK): задаём точку, куда надо подать детали; IK рассчитывает, как повернуть каждый сустав.
- Оптимизация траекторий
- Ретаргетинг движений (перенос анимации на другого робота)
Почему это круто
- Обходит cuRobo по скорости, точности и проценту успешных решений
- Легко подключается к любому стеку: промышленные манипуляторы, симуляторы, гуманоиды
- Гибкая архитектура: расширяй модулями, добавляй свои костные цепи и метрики
Ссылки
- Сайт: https://pyroki-toolkit.github.io
- Репозиторий: https://github.com/chungmin99/pyroki
- Статья: https://arxiv.org/abs/2505.03728
💾 Сохрани пост, чтобы не потерять полезный инструмент!
@machinelearning_interview
**Главное*:
- 1.7 × быстрее при вычислении обратной кинематики, чем аналоги
- Работает на CPU, GPU и TPU
- Полностью open-source, написан на чистом Python
Что умеет
- Обратная кинематика (IK): задаём точку, куда надо подать детали; IK рассчитывает, как повернуть каждый сустав.
- Оптимизация траекторий
- Ретаргетинг движений (перенос анимации на другого робота)
Почему это круто
- Обходит cuRobo по скорости, точности и проценту успешных решений
- Легко подключается к любому стеку: промышленные манипуляторы, симуляторы, гуманоиды
- Гибкая архитектура: расширяй модулями, добавляй свои костные цепи и метрики
Ссылки
- Сайт: https://pyroki-toolkit.github.io
- Репозиторий: https://github.com/chungmin99/pyroki
- Статья: https://arxiv.org/abs/2505.03728
💾 Сохрани пост, чтобы не потерять полезный инструмент!
@machinelearning_interview
❤15👍7🔥5
Forwarded from Machinelearning
GPT-OSS — опенсорс модели для продвинутого reasoning и агентных задач.
— GPT-OSS-120B — 117B параметров, запускается на одной H100 (80GB)
— GPT-OSS-20B — 21B параметров, работает на 16GB GPU (или даже локально!)
💡 Оба варианта — MoE-модели (Mixture of Experts) с 4-битной квантизацией (MXFP4
• Архитектура Token-choice MoE с SwiGLU
• Контекст до 128K токенов с RoPE
• Модель заточена на CoT (chain-of-thought)
• Поддержка instruction-following и tool-use
• Совместима с transformers, vLLM, llama.cpp, ollama
• Используется тот же токенизатор, что и в GPT-4o
Младшая модель может запускаться даже на локальном железе — идеально для on-device и edge-девайсов
🧠 GPT‑OSS‑120B — запускается на одной 80GB GPU
⚡ GPT‑OSS‑20B — запускается на 16GB GPU
https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v4.55.0
@ai_machinelearning_big_data
#openai #opensource #chatgpt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤3🔥1