мяч

Парень поразил интернет шикарным владением мячом и красивым голом

© Соцсети

Парень в ролике показывает свое мастерство, выполняет трюки с мячом, ловко управляя им ногами, как будто это часть его тела.

Но вот наступает кульминационный момент. Парень поворачивается к воротам и делает красивый удар. Мяч летит и попадает точно в ворота.

Видео заканчивается, оставляя зрителей в полном восторге от увиденного. Этот парень — настоящий мастер своего дела, и его футбольные навыки просто впечатляют.

Ранее ridlife.ru показывал новейшие технологии по неаккуратной, но экспресс-доставке.


  • Телеграм
  • Дзен
  • Подписывайтесь на наши каналы больше новостей без политики в наших каналах


Нам важно ваше мнение!

+0

 

Миссия невыполнима: девочка попыталась достать мяч, но чуть не лишилась ботинок

© Соцсети

Одна из частых проблем детей — это когда мячик застрял где-либо, например, на дереве. В таком случае его пытаются сбить любыми подручными средствами. При этом в ход часто идет обувь.

У девочки из этого ролика ситуация оказался сложнее: ее мяч застрял на сетке, натянутой под потолком спортивного зала. Она тоже попыталась сбить его своими кроссовками, но мяч видимо был очень притягательным и притянул к себе всю пару. Однако юная леди оказалась упорнее многих взрослых, поэтому не сдалась и таки вернула себе все вещи.

Ранее ridlife.ru показывал маленькую девочку, которая знает, как надо флексить.


  • Телеграм
  • Дзен
  • Подписывайтесь на наши каналы больше новостей без политики в наших каналах


Нам важно ваше мнение!

+0

 

Робопёс научился бегать на огромном мяче при помощи нейросети

© Eureka Research

Новый искусственный интеллект под названием DrEureka, основанный на большой языковой модели в стиле ChatGPT 4, эффективно научил четвероногого робота балансировать и даже ходить на мяче для йоги. Сперва система обучила робота в виртуальной среде, симулируя настоящую физику, а затем машина использовала полученные знания в реальном мире. Более того, как показали испытания, ИИ учит роботов лучше, чем человек.

Для эксперимента один из разработчиков DrEureka выбрал робота с открытым исходным кодом Unitree Go1. При помощи нескольких подсказок ИИ написал код, который создал систему вознаграждений и штрафов для обучения механизма в виртуальном пространстве. После этого нейросеть создала параметры трения, массы и прочих аспектов, чтобы робот обучался на основе реальных законов физики.

Впрочем, команда обнаружила, что ИИ всё равно нужно контролировать, в противном случае он будет стремиться к максимальной производительности и начнёт обманывать симуляцию. К примеру, в одном из примеров виртуальный робот обнаружил, что может двигаться быстрее, если упрётся бедром в землю и будет волочить его за собой. Однако в реальной жизни это может привести к перегреву двигателей и другим повреждениям.

Поэтому исследователи поручили нейросети быть осторожной, и в ответ она создала функции безопасности, чтобы гарантировать плавность движений и нормальную ориентацию туловища в пространстве. Оказалось, DrEureka обучает своего подопечного намного эффективнее, чем это делают люди. Всё дело в том, что в отличие от людей ИИ не разбивает задачи на маленькие изолированные шаги, а обучает всему и сразу. Поэтому команда уже готовится предоставить нейросети обратную связь из реального мира на основе видеопотока, чтобы DrEureka мог не только считывать, но и видеть свои ошибки.


  • Телеграм
  • Дзен
  • Подписывайтесь на наши каналы больше новостей без политики в наших каналах


Нам важно ваше мнение!

+0