Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Однако у этой технологии есть проблема с временной несогласованности в видео, что значительно ограничивает её практическое применение.
😩Существующие методы могут улучшить согласованность видео, но они применимы к коротким видео (менее 10 секунд) и требуют компромисса между качеством и эффективностью съёмки.
🤗 Video Depth Anything — модель, которая обеспечивает высококачественную и последовательную оценку глубины видео без ущерба для их эффективности.
Она построена на основе Depth Anything V2 и обладает мощным пространственно-временным управлением.
Доступны модели различных масштабов, при этом самая маленькая из них обеспечивает производительность в реальном времени со скоростью 30 кадров в секунду 🔥👍
Начало работы:
git clone https://github.com/DepthAnything/Video-Depth-Anything
cd Video-Depth-Anything
pip install -r requirements.txt
▪GitHub
▪Paper
▪Model Small
▪Model Large
▪Demo
@ai_machinelearning_big_data
#DepthAnything #opensource #ml #depthestimation #videodepth
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🐋 DeepSeek только что выпустила еще одну модель ИИ с открытым исходным кодом, Janus-Pro-7B.
Она мультимодальная и выигрывает у OpenAI DALL-E 3 и Stable Diffusion на бенчмарках GenEval и DPG-Bench.
https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B
@ai_machinelearning_big_data
#ai #deepseek #opensource #Janus
Она мультимодальная и выигрывает у OpenAI DALL-E 3 и Stable Diffusion на бенчмарках GenEval и DPG-Bench.
https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B
@ai_machinelearning_big_data
#ai #deepseek #opensource #Janus
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Реализация ИИ-ресерчера, который непрерывно ищет информацию по запросу пользователя, пока система не убедится, что собрала все необходимые данные.
Для этого он использует несколько сервисов:
- SERPAPI: Для выполнения поиска в Google.
- Jina: Для получения и извлечения содержимого веб-страниц.
- OpenRouter (модель по умолчанию: anthropic/claude-3.5-haiku): Взаимодействует с LLM для генерации поисковых запросов, оценки релевантности страниц и понимания контекста.
- Итеративный цикл исследования: Система итеративно уточняет свои поисковые запросы.
- Асинхронная обработка: Поиск, парсинг веб-страниц и оценка контекста - выполняются параллельно для повышения скорости.
- Фильтрация дубликатов: Агрегирует и дедуплицирует ссылки в каждом цикле, проверяя, что одна и та же информация не будет обработана дважды.
▪ Github
▪Google Colab
@ai_machinelearning_big_data
#opensource #llm #ai #ml #DeepResearcher
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔬MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач!
Что такое MedRAX?
MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.
🎯 Чем хорош именно MedRAX?
Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом
🛠️ Интегрированные инструменты:
- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med
- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det
- Формирование отчетов: CheXpert Plus
- Классификация: TorchXRayVision
- Grounding Maira-2
- Синтетические данные: RoentGen
💡 Ключевые особенности:
- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.
📊 ChestAgentBench:
Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.
🎉 Результаты говорят сами за себя:
- 63,1% точности на ChestAgentBench
- Sota результативность на CheXbench
- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели
▪ Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673
▪Код: https://github.com/bowang-lab/MedRAX
#ai #agents #ml #opensource #med #medicine
@bigdatai
Что такое MedRAX?
MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.
🎯 Чем хорош именно MedRAX?
Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом
🛠️ Интегрированные инструменты:
- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med
- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det
- Формирование отчетов: CheXpert Plus
- Классификация: TorchXRayVision
- Grounding Maira-2
- Синтетические данные: RoentGen
💡 Ключевые особенности:
- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.
📊 ChestAgentBench:
Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.
🎉 Результаты говорят сами за себя:
- 63,1% точности на ChestAgentBench
- Sota результативность на CheXbench
- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели
▪ Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673
▪Код: https://github.com/bowang-lab/MedRAX
#ai #agents #ml #opensource #med #medicine
@bigdatai
Forwarded from Machinelearning
VideoLLaMA - это серия мультимодальных моделей (MLLM), разработанных для различных задач понимания изображений и видео!
Модели подойдут для создания универсальных приложений, способных решать широкий спектр задач, связанных с анализом визуальной информации.
🖐️Результаты 7B модели: DocVQA: 94,9, MathVision: 26,2, VideoMME: 66,2/70,3, MLVU: 73,0
🤏 Результаты 2B-модели для мобильных устройств: MMMU: 45.3, VideoMME: 59.6/63.4
▪ Github: https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA3
▪Image Demo: https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA3-Image
▪Video Demo: https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA3
@ai_machinelearning_big_data
#video #MLLM #opensource #VideoLLaMA #VideoUnderstanding
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Он уточнил, что среди инвесторов французских проектов в области ИИ будут компании из Объединенных Арабских Эмиратов, Соединенных Штатов, Канады и самой Франции.
Кроме того, Макрон подчеркнул намерение Парижа сотрудничать с Нью-Дели и Пекином для продвижения технологий искусственного интеллекта. «Мы стремимся к совместной работе с Индией», – сказал он, добавив, что Франция также намерена взаимодействовать с Китаем и Соединенными Штатами, однако не хочет зависеть ни от одной страны.
Относительно обсуждений о возможном запрете использования китайского чат-бота DeepSeek в некоторых странах, Макрон выразил мнение, что запрет технологических решений лишь на основании их происхождения является неоправданным шагом.
Новость
Видео
- Goku: генеративная модель видео на основе потоков.
- Goku+: Модель, которая позиционируется, как модель для генерации видеорекламы и обещает быть в 100 раз дешевле, чем традиционные методы создания видео-рекламы.
Аrxiv
С этим ноутбуком примерно за 2 часа можно обучить модель Qwen 0.5B на математическом наборе данных GSM8K, используя обучение с подкреплением!
Colab Demo
Проект предлагает платформу с готовыми моделями, наборами данных и инструментами для работы с робототехникой на базе PyTorch.
На данный момент доступны предварительно обученные модели, демонстрационные среды для симуляций, а также готовые скрипты для обучения и управления реальными роботами.
Также предоставляются рекомендации по ведению логов и оценке моделей, а также ссылки на исследовательские материалы и примеры кода для профилирования.
Github
Safe Superintellgence(SSI), основанная в июне 2024, еще ничего не выпускает и не зарабатывает, так как первым продуктом обещают сразу ни больше ни меньше — safe AGI.
А пока просто посмотрите на сайт компании, которая УЖЕ привлекла миллиард долларов и собирается привлечь еще.
ssi.inc
Уверенность в себе и команде выглядит именно так
@ai_machinelearning_big_data
#openai #deeplearning #opensource #ai #ml #llm #machinelearning #guide #news #chatgpt #qwen #ainews #news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🦾 Berkeley Humanoid Lite — открытый человекоподобный робот
Калифорнийский университет Беркли представил проект Humanoid Lite — результат многолетних исследований и экспериментов по созданию простых в производстве человекоподобных роботов.
Платформа полностью придерживается принципов Open Hardware: в ней используются свободно распространяемое ПО, серийные комплектующие, доступные в розничной продаже, а также детали, напечатанные на 3D-принтере.
🌟 100 % open-source под MIT-лицензией: прошивки, схемы, BOM, STL-модели, RL-контроллеры
✔️ Open Hardware: доступные в рознице электро- и мехкомпоненты, детали печатаются на обычном FDM-принтере
➡️ Итоговая стоимость сборки — примерно 5 000 USD
⭐️ Модульная конструкция: легко превращается в квадропода или «кенавроподобного» робота
➡️ Экосистема: Isaac Lab / Isaac Sim / MuJoCo, телеметрия через SteamVR-контроллеры
⏩ Что доступно:
- Исходный код робота на C++ и Python
- Модели машинного обучения для контроллера движений
- Чертежи пластиковых деталей
- Полный список комплектующих с ссылками на покупку
- Пошаговый сборочный план
- Симуляционные окружения для тренировки и запуска робота
🌟 Что робот умеет уже сейчас
- локомоция: RL-контроллер приводит в заданную точку
- телеприсутствие: человек управляет манипулятором через VR-контроллеры
- навигация: экспериментальные алгоритмы обхода препятствий
- поддержка мелкой моторики
🔥 Как удалось удешевить:
- пластиковые шестерни, напечатанные на 3D-принтере
- циклоидные редукторы, повышающие надёжность пластика
- использование типовых драйверов и контроллеров без кастомных плат
*Clone → Print → Build → Hack!* 🤓
🔜 Проект
🔜 Код
🔜 Схемы
@ai_machinelearning_big_data
#robots #ai #ml #opensource
Калифорнийский университет Беркли представил проект Humanoid Lite — результат многолетних исследований и экспериментов по созданию простых в производстве человекоподобных роботов.
Платформа полностью придерживается принципов Open Hardware: в ней используются свободно распространяемое ПО, серийные комплектующие, доступные в розничной продаже, а также детали, напечатанные на 3D-принтере.
⭐️ Модульная конструкция: легко превращается в квадропода или «кенавроподобного» робота
- Исходный код робота на C++ и Python
- Модели машинного обучения для контроллера движений
- Чертежи пластиковых деталей
- Полный список комплектующих с ссылками на покупку
- Пошаговый сборочный план
- Симуляционные окружения для тренировки и запуска робота
- локомоция: RL-контроллер приводит в заданную точку
- телеприсутствие: человек управляет манипулятором через VR-контроллеры
- навигация: экспериментальные алгоритмы обхода препятствий
- поддержка мелкой моторики
- пластиковые шестерни, напечатанные на 3D-принтере
- циклоидные редукторы, повышающие надёжность пластика
- использование типовых драйверов и контроллеров без кастомных плат
*Clone → Print → Build → Hack!* 🤓
@ai_machinelearning_big_data
#robots #ai #ml #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💡 Встречайте Water — простой и гибкий фреймворк для многокомпонентных AI-систем.
🌊 Что такое Water:
• Лёгкий, модульный и open-source
• Изначально рассчитан на работу с несколькими агентами
• Совместим с любыми популярными платформами: OpenAI Agents SDK, LangChain, Google ADK и другими
• Поддерживает структурированные сценарии: последовательные, параллельные, циклы, условия
Идеален для тех, кто хочет собирать сложные AI-цепочки без лишнего кода и ограничений.
🔗 GitHub: https://github.com/manthanguptaa/water
📘 Docs: https://manthanguptaa.in/posts/water/
#AI #Agents #MultiAgent #Framework #opensource
🌊 Что такое Water:
• Лёгкий, модульный и open-source
• Изначально рассчитан на работу с несколькими агентами
• Совместим с любыми популярными платформами: OpenAI Agents SDK, LangChain, Google ADK и другими
• Поддерживает структурированные сценарии: последовательные, параллельные, циклы, условия
Идеален для тех, кто хочет собирать сложные AI-цепочки без лишнего кода и ограничений.
🔗 GitHub: https://github.com/manthanguptaa/water
📘 Docs: https://manthanguptaa.in/posts/water/
#AI #Agents #MultiAgent #Framework #opensource