#генерация_описаний — Public Fediverse posts

Как мы перестали писать описания к merge request руками: AI Describer в GitLab CI и Jenkins

Поле описания merge request пустое или содержит список commit messages. Ревьюер открывает diff на несколько десятков файлов и не понимает, с чего начать. Писать описание руками — рутина, на которую забивают, а задача при этом формализуется идеально: на входе diff, на выходе текст по шаблону. Идеальная работа для LLM. Так появился AI Describer — CLI‑инструмент, который запускается одним шагом пайплайна, берёт git diff относительно целевой ветки, отдаёт его модели и публикует структурированное описание обратно в merge/pull request. Работает и в GitLab CI, и в Jenkins на Windows‑агентах: у нас два хостинга репозиториев и столько же систем сборки.

https://habr.com/ru/articles/1086306/

#merge_request #pull_request #code_review #gitlab_ci #jenkins #llm #генерация_описаний #dotnet_tool #автоматизация_code_review #prompt_injection

Что вы увидели на картинке первым? Спрашиваем трансформер

Что видит трансформер: крокодила, лодку или силуэт человека? Проверяем BLIP на визуальных иллюзиях. Наверняка многие видели картинки-тесты, которые предлагают по тому, что первым бросилось в глаза определить характер, какое полушарие доминирует или что-то еще. Обычно на этих изображениях находится несколько объектов или один объект меняется в зависимости от "угла" обзора. А что будет, если попросить трансформер описать эти картинки? Что "увидит" он и на что он "обратит внимание"?

https://habr.com/ru/articles/1073336/

#трансформер #трансформеры #blip #компьютерное_зрение #визуальные_энкодеры #генерация_описаний #нейросети #нейросеть

Как мы строили KidFolio — цифровую платформу для родителей и детских садов

Массовые фото из детского сада в родительских чатах редко бывают персональными: на десятках снимков сложно найти именно своего ребенка. Выпускники онлайн-магистратуры «Науки о данных» Центра «Пуск» МФТИ предложили решение — платформу KidFolio, которая с помощью технологий компьютерного зрения и мультимодальных моделей автоматически формирует и отправляет родителям персонализированные фото- и видеоотчеты. В статье — подробности разработки: от сбора датасета детских лиц до создания собственного бенчмарка и дообучения моделей для генерации текстов.

https://habr.com/ru/articles/924782/

#компьютерное_зрение #vlm #cv #автоматизация #мультимодальные_модели #генерация_описаний #распознавание_лиц #MLпродукт