WEB SCRAPING ARTIK ESKISI GIBI CALISMAYACAK
Cogu web scraping araci sayfayi HTML olarak okuyor.
Ama insanlar HTML gormuyor.
Sayfanin kendisini goruyor.
PixelRAG tam da bunu yapiyor.
HTML'i okumuyor.
Sayfanin ekran goruntusunu analiz ediyor.
Bu neden onemli?
HTML'e donustururken tablolar kaybolabiliyor.
Grafikler bozulabiliyor.
Formuller eksik cikabiliyor.
Hatta parser degistirmek bile RAG performansini ciddi sekilde etkileyebiliyor.
PixelRAG bu sorunu tamamen ortadan kaldiriyor.
Sayfanin gorundugu halini indeksliyor.
30 milyondan fazla Wikipedia ekran goruntusu uzerinde egitilen sistem, metin tabanli RAG yaklasimlarini bazi testlerde %18,1 oraninda geride birakti.
Daha da ilginc olan kisim ise Claude entegrasyonu.
Claude artik bir web sayfasini, PDF'i, arXiv makalesini hatta bilgisayarindaki bir uygulamayi ekran goruntusu olarak inceleyip cevap verebiliyor.
En sevdigim ozelligi ise su:
Daha guclu bir goruntu modeli ciktiginda tum indeksi yeniden olusturmana gerek kalmiyor.
Cunku sistem metni degil...
Pikselleri sakliyor.
Tamamen acik kaynak. Apache 2.0 lisansi ile yayinlandi.
https://t.co/2EYLXz3t8X
CLAUDE ILE BIR GECEDE OTOMATIK TRADING SISTEMI KURDU
Her sey tek bir makaleyle basladi.
Claude o makaleyi okudu.
Ardindan en uygun GitHub projelerini buldu.
Hepsini birbirine bagladi.
Ve calisan bir trading sistemi kurdu.
Sonrasi tamamen otomatik ilerledi.
Sistem 412 binden fazla islemi analiz etti.
Balina cuzdanlarini takip etti.
Supheli hareketleri tespit etti.
Her birkac saniyede bir piyasayi yeniden degerlendirdi.
Al.
Sat.
Bekle.
Kararlari kendi verdi.
Toplam 47 islem sonunda sistemin bir gecelik kazanci 847 dolar oldu.
En dikkat ceken kisim ise su:
Kodun buyuk bolumunu Claude olusturdu.
Videoda ise bu sistemi sifirdan nasil kurabilecegini adim adim anlatiyor.
Not: Bu, geliştiricinin paylaştığı bir sonuçtur. Aynı performansın tekrarlanacağı veya kâr elde edileceği garanti değildir.
WEB SCRAPING ARTIK ESKISI GIBI CALISMAYACAK
Cogu web scraping araci sayfayi HTML olarak okuyor.
Ama insanlar HTML gormuyor.
Sayfanin kendisini goruyor.
PixelRAG tam da bunu yapiyor.
HTML'i okumuyor.
Sayfanin ekran goruntusunu analiz ediyor.
Bu neden onemli?
HTML'e donustururken tablolar kaybolabiliyor.
Grafikler bozulabiliyor.
Formuller eksik cikabiliyor.
Hatta parser degistirmek bile RAG performansini ciddi sekilde etkileyebiliyor.
PixelRAG bu sorunu tamamen ortadan kaldiriyor.
Sayfanin gorundugu halini indeksliyor.
30 milyondan fazla Wikipedia ekran goruntusu uzerinde egitilen sistem, metin tabanli RAG yaklasimlarini bazi testlerde %18,1 oraninda geride birakti.
Daha da ilginc olan kisim ise Claude entegrasyonu.
Claude artik bir web sayfasini, PDF'i, arXiv makalesini hatta bilgisayarindaki bir uygulamayi ekran goruntusu olarak inceleyip cevap verebiliyor.
En sevdigim ozelligi ise su:
Daha guclu bir goruntu modeli ciktiginda tum indeksi yeniden olusturmana gerek kalmiyor.
Cunku sistem metni degil...
Pikselleri sakliyor.
Tamamen acik kaynak. Apache 2.0 lisansi ile yayinlandi.
https://t.co/2EYLXz3t8X
Evreni anlamanın önündeki en büyük engel bilgi eksikliği değil gördüğümüz kısmın bütünü temsil ettiğine inanma eğilimimizdir.
Kozmolojide karanlık madde ve karanlık enerji eksik bilgi değil mevcut modelleri ayakta tutan zorunlu çıkarımlardır. Onları doğrudan göremiyoruz ama galaksilerin dönüş hızları ve evrenin genişleme dinamikleri görünmeyen bir bileşenin varlığını güçlü biçimde işaret ediyor. Bilim tam da bu yüzden güçlüdür. Bildiğini değil bilmediğini de tanımlar.
İnsan ilişkilerinde ise çoğu zaman bunun tam tersini yapıyoruz. Elimizde birkaç gözlem varken eksik veriyi merakla değil varsayımlarla dolduruyoruz. Oysa en büyük hatalar yetersiz veriden değil yetersiz tevazudan doğar.
Belki de gerçek zekâ daha fazla hüküm vermek değil görünmeyen kısmın varlığını hiç unutmamaktır.
ÇÖZÜNÜRLÜĞÜ KÖTÜ FOTOĞRAFI 4K KALİTESİNE ÇEVİR
Bazen Elimizde olan görsellerin kalitesini arttırmak isteriz. Geldiğimiz noktada bu tarz siteler elbette var .
Ama bunlar ya ücretli ya da istenilen özellikte kullanıcıyı tatmin etmiyor.
O zaman bir de bu Prompt deneyin
Örnekleri paylaşın promptu hep beraber geliştirelim.
PROMPT:
Restore and enhance an old damaged photo. Remove scratches, stains, and noise. Reconstruct faded or torn areas while preserving original details. Slightly sharpen the image for better clarity, but keep it realistic. Apply natural and era-appropriate colors to skin, hair, and clothing. Use a soft, balanced background color without being too striking. The final result should look like an old photo that has been realistically restored and colorized, while respecting its original appearance.