Reachy Mini — это выразительный и полностью open-source робот, созданный для взаимодействия с человеком, коммуникации и экспериментов с ИИ.
- Все ПО открыто и написано на Python, а скоро будет достнуо — и на JavaScript и Scratch
- Базовая версия стоит $299, еще доступна wireless-версия за $449
- Открытая архитектура и SDK — идеален для экспериментов с LLM, аудио- и визуальными агентами
С ним можно разрабатывать, тестировать, запускать и делиться реальными ИИ-приложениями — на базе современных LLM-моделей.
Технические характеристики
- Высота: 28 см, в режиме сна — 23 см
- Ширина: 16 см, вес: 1.5 кг
- Поставляется в виде конструктора:
- Lite-версия — базовый функционал
- Полноценная версия — автономная версия с Raspberry 5 внутри, встроенным питанием, Wi‑Fi, микрофонами и камерой
🎤 Датчики и интерфейсы
- Микрофоны: Lite — 2, Wireless — 4 встроенных микрофонов
hyper.ai
- Камера: широкоугольная фронтальная камера (в wireless-версии)
- Акселерометр: встроен в Wireless-версию
🔗 Подробнее: http://hf.co/blog/reachy-mini
@ai_machinelearning_big_data
#huggingface #Reachy #opensource #Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤75🔥52👍33🤔8👏4🙈3😁2❤🔥1
ThinkSound — духовный наследник mmAudio — который способен генерировать звук к видео с высокой точностью.
▪ Поддерживает chain-of-thought промпты: позволяет по шагам объяснить, как должен звучать объект (например: «это металл, он падает на плитку, должно звучать звонкой эхо»)
▪ Учитывает контекст сцены, физику движения объектов, состав материалов и многое другое
▪ Работает с видео как reasoning-модель, а не просто визуально-аудиофильтр
В демках можно послушать звук шагов на песке, звон разбитого стекла, шум дождя — всё сгенерировано на лету, без записанных сэмплов.
Из минусов - сложно подобрать промпт, но когда получается, то модель выдает годноту.
@ai_machinelearning_big_data
#python #videotosound
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤86👍62🔥28👏9❤🔥2😁2😐2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
NVIDIA показала, как ускорить его в 40 раз — без переписывания кода.
Команда NVIDIA провела эксперимент с 18 миллионами строк данных с фондовых рынков: они выполнили типичный анализ данных с помощью pandas на CPU, а затем тоже самое — на GPU, используя
cudf.pandas.Для примеры были взяты:
🧊 В общей сложности ~18M строк
Результат впечатляет : удалось добиться**ускорения обработки данных в 20–40 раз
Код скрипта не менялся вообще — тот же pandas, но на GPU.
Это один из примеров, где ускорение достигается без переписывания логики кода.
@ai_machinelearning_big_data
#datascience #ml #nvidia #gpu #pandas #python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤124👍40🔥18😁3🤔3🤣2
На Youtube вышла документалка о том, как создавался язык программирования Python и о том, как IT-сообщество сделало его одним из основ современной кодовой базы.
Для тех, кто хочет посмотреть на русском, можно открыть ссылку в Яндекс Браузере и включить нейросетевую озвучку живыми голосами.
@ai_machinelearning_big_data
#coding #Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥67👍49❤28💘2🥰1🙈1