в Москве — пик пандемии.
это событие произошло в Москве сегодня.
и даже в самых диких фантазиях невозможно представить себе, что это.

это, сука, БАЛ МЕДИЦИНСКИХ РАБОТНИКОВ. да, прямо сейчас, да, в Москве, да, все без масок и дистанции.

сука сука сука сука

«20 июня более 400 гостей — врачей, фармацевтов, руководителей клиник и аптечных сетей — соберутся, чтобы насладиться музыкой и оперным пением, а также завести новые знакомства в изысканной атмосфере классического бала», — говорят организаторы

🤦🤦🤦🤦🤦🤦
у меня в голове просто не умещается это. у нас тут катастрофа с вакцинацией и эпидемией, а государство продолжает стрелять себе в ногу. борьба с эпидемией — это пирамидка, меры типа масок создают основание для мер типа вакцинации. тем более, когда вы делаете ее обязательной
в самом низу на сайте бала медиков написано, что там требуют сертификат о вакцинации или пцр-тест, сделанный за трое суток до начала. в условиях пика, нового варианта имероприятия в помещении это кажется явно недостаточным

More from All

How can we use language supervision to learn better visual representations for robotics?

Introducing Voltron: Language-Driven Representation Learning for Robotics!

Paper: https://t.co/gIsRPtSjKz
Models: https://t.co/NOB3cpATYG
Evaluation: https://t.co/aOzQu95J8z

🧵👇(1 / 12)


Videos of humans performing everyday tasks (Something-Something-v2, Ego4D) offer a rich and diverse resource for learning representations for robotic manipulation.

Yet, an underused part of these datasets are the rich, natural language annotations accompanying each video. (2/12)

The Voltron framework offers a simple way to use language supervision to shape representation learning, building off of prior work in representations for robotics like MVP (
https://t.co/Pb0mk9hb4i) and R3M (https://t.co/o2Fkc3fP0e).

The secret is *balance* (3/12)

Starting with a masked autoencoder over frames from these video clips, make a choice:

1) Condition on language and improve our ability to reconstruct the scene.

2) Generate language given the visual representation and improve our ability to describe what's happening. (4/12)

By trading off *conditioning* and *generation* we show that we can learn 1) better representations than prior methods, and 2) explicitly shape the balance of low and high-level features captured.

Why is the ability to shape this balance important? (5/12)

You May Also Like