Сегодня в Сингапуре началась одна из топ конференций по ИИ — AAAI
На основной трек конференции принято всего 17.5% поданных работ. Основной трек будет проходить с 22 по 25 января, каждый день разбит на секции: компьютерное зрение, NLP, приложения ИИ и др. Отдельно представляются устные доклады и постеры.
Мы представляем здесь несколько работ, о которых я писал ранее, но в процессе их презентации постараюсь дополнительно поделиться деталями💪
На основной трек конференции принято всего 17.5% поданных работ. Основной трек будет проходить с 22 по 25 января, каждый день разбит на секции: компьютерное зрение, NLP, приложения ИИ и др. Отдельно представляются устные доклады и постеры.
Мы представляем здесь несколько работ, о которых я писал ранее, но в процессе их презентации постараюсь дополнительно поделиться деталями💪
2🔥35👍9❤5🏆2⚡1👌1🤓1🦄1
🤓Самые полезные и результативные идеи чаще всего простые
Интересный инсайт от Han Xiao, VP AI @ Elastic. Ввиду того, что эмбеддинги лежат на сферической поверхности, простой трюк с переводом декартовых координат в сферические, позволяет значительно снизить объём памяти для их хранения: 240 ➡️ 160 Gb, при этом ошибка восстановления составляет всего 1e-7.
Без обучения, без кодбуков и работает на текстовых, картиночных и мультивекторных эмбеддингах💪
Интересный инсайт от Han Xiao, VP AI @ Elastic. Ввиду того, что эмбеддинги лежат на сферической поверхности, простой трюк с переводом декартовых координат в сферические, позволяет значительно снизить объём памяти для их хранения: 240 ➡️ 160 Gb, при этом ошибка восстановления составляет всего 1e-7.
Без обучения, без кодбуков и работает на текстовых, картиночных и мультивекторных эмбеддингах💪
3🔥32🏆8🤓3🤔2❤1👌1
Всем привет!
Нам очень нужна Ваша помощь, чтобы успеть сделать юзер-стади для CVPR rebuttal❗️❗️❗️
Вы можете сделать столько заданий, сколько хотите, но если у вас получится сделать хотя бы 5 - то мы будем просто безгранично благодарны вам❤️🫂
В боте нужно будет сравнивать картинки по нескольким критериям. Пожалуйста, ВНИМАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ ИНСТРУКЦИЮ в боте, НЕ ИГНОРИРУЙТЕ ЕЕ, даже если вам кажется, что и так все понятно. Она маленькая и ее прочтение не займет у вас больше минуты.
Заранее огромная благодарность всем, кто поучаствует!
ЮЗЕР СТАДИ БОТ: @sbs_comparison_bot
Нам очень нужна Ваша помощь, чтобы успеть сделать юзер-стади для CVPR rebuttal❗️❗️❗️
Вы можете сделать столько заданий, сколько хотите, но если у вас получится сделать хотя бы 5 - то мы будем просто безгранично благодарны вам❤️🫂
В боте нужно будет сравнивать картинки по нескольким критериям. Пожалуйста, ВНИМАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ ИНСТРУКЦИЮ в боте, НЕ ИГНОРИРУЙТЕ ЕЕ, даже если вам кажется, что и так все понятно. Она маленькая и ее прочтение не займет у вас больше минуты.
Заранее огромная благодарность всем, кто поучаствует!
ЮЗЕР СТАДИ БОТ: @sbs_comparison_bot
❤17👌7👍3😁1🌚1
Митап D><Vision от компании VisionLabs
5 февраля коллеги из VisionLabs проведут второй митап, посвященный компьютерному зрению. На этот раз — в промышленности.
Спикеры расскажут о детекции дефектов на конвейерах, предиктивном обслуживании и безопасности на объектах.
В программе:
🔴 как команда VisionLabs реализовала оптимальное обучение моделей в Luna Line
🔴 как эффективно техлидить подрядчиков и поддерживать десятки моделей силами одного отдела
🔴 как ИИ помогает сохранить миллионы рублей при добыче руды
🔴 как реализовать автоматическое управление флотацией — процессом обогащения полезных ископаемых
📌 Встречаемся в Кибердоме — пространстве проекта, который объединяет кибербез-комьюнити
➡️ Успейте зарегистрироваться
5 февраля коллеги из VisionLabs проведут второй митап, посвященный компьютерному зрению. На этот раз — в промышленности.
Спикеры расскажут о детекции дефектов на конвейерах, предиктивном обслуживании и безопасности на объектах.
В программе:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19❤1
Forwarded from Институт AIRI
Сегодня — День российской науки!
Поздравляем всех, чья жизнь неразрывно связана с наукой! От опытных учёных до начинающих исследователей — ваш труд, полный сомнений и озарений, делает мир лучше. Желаем, чтобы азарт открытия всегда горел в глазах, а впереди ждали только интересные задачи и значимые результаты🚀
В честь праздника мы задались вопросом: из чего же на самом деле состоит исследователь? Мы спросили у наших учёных и собрали топ-8 компонентов в карточках. А у вас есть идеи?
Добавляйте свои варианты в комментариях⤵️
Комиссия учёных из AIRI выберет 5 самых креативных и точных ответов, победители получат наш фирменный мерч.
Подведение итогов — в пятницу, 13 февраля.
Поздравляем всех, чья жизнь неразрывно связана с наукой! От опытных учёных до начинающих исследователей — ваш труд, полный сомнений и озарений, делает мир лучше. Желаем, чтобы азарт открытия всегда горел в глазах, а впереди ждали только интересные задачи и значимые результаты
В честь праздника мы задались вопросом: из чего же на самом деле состоит исследователь? Мы спросили у наших учёных и собрали топ-8 компонентов в карточках. А у вас есть идеи?
Добавляйте свои варианты в комментариях
Комиссия учёных из AIRI выберет 5 самых креативных и точных ответов, победители получат наш фирменный мерч.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22❤🔥10❤8🎉5
@bcsamara Ну красавцы, что я могу сказать🔥🔥🔥
UPD: Поясню немного альтернативный сути канала контент. Я люблю баскетбол: играть, смотреть и болеть за Самарскую команду. Сейчас команда переживает не лучшие времена: легионеров в команде около 0, встречаться приходится с очень сильными соперниками в лиге ВТБ, парни очень стараются, и это их вторая победа за сезон, бОльшая часть которого уже позади. Очень надеюсь, что когда-нибудь поддержка от спонсоров и области будет в необходимом объёме для усиления команды💪
UPD: Поясню немного альтернативный сути канала контент. Я люблю баскетбол: играть, смотреть и болеть за Самарскую команду. Сейчас команда переживает не лучшие времена: легионеров в команде около 0, встречаться приходится с очень сильными соперниками в лиге ВТБ, парни очень стараются, и это их вторая победа за сезон, бОльшая часть которого уже позади. Очень надеюсь, что когда-нибудь поддержка от спонсоров и области будет в необходимом объёме для усиления команды💪
🏆14🔥13❤4👍2😁2
⚡️Сегодня работаю на конференции Impact AI Summit в Нью Дели
Удалось пробиться (это отдельная история для Индии) и послушать очные доклады Демиса Хассабиса (CEO DeepMind, Нобелевский лауреат), Йошуа Бенджио (университет Монреаля, 1M цитирований) и Яна Лекуна (Executive Chairman at AMI Labs)
В каждом докладе были интересные хайлайты, выложу по каждому докладу отдельные списки. Было интересно и полезно для анализа стратегической повестки развития ИИ в ближайшие 1-2 года.
Удалось пробиться (это отдельная история для Индии) и послушать очные доклады Демиса Хассабиса (CEO DeepMind, Нобелевский лауреат), Йошуа Бенджио (университет Монреаля, 1M цитирований) и Яна Лекуна (Executive Chairman at AMI Labs)
В каждом докладе были интересные хайлайты, выложу по каждому докладу отдельные списки. Было интересно и полезно для анализа стратегической повестки развития ИИ в ближайшие 1-2 года.
🔥62❤9🆒5👏3⚡1👌1
Многие уже слышали про CADEvolve, вот мы наконец всё выложили! Проект стал возможен благодаря командам Пространственного интеллекта и Генеративного проектирования AIRI.
Идея родилась из боли: нужны были сложные данные для обучения модели реверс инжиринга, но реальными данными никто делиться не хочет. LLM что-то могут генерировать, но довольно простое, со сложной же геометрией возникают проблемы. На картинке то, что удалось синтезировать с помощью расширенного списка операций.
Когда данные были сгенерированы, оказалось, что на этих данных невозможно обучаться:
⚫️ стиль кода сильно отличается от примера к примеру (разные идиомы, структуры, нейминг)
⚫️ геометрия выходит в разных масштабах
Поэтому ключевым шагом стало приведение всего к стандарту: нормализация стиля CadQuery-кода и масштаба деталей. После этого на CADEvolve уже реально получилось учить модели.
Что важно по выводам:
⚫️ SFT в таком сетапе даёт прогресс, но он оказался неубедительным, модель всё ещё часто ошибается
⚫️ Зато RL даёт сильный прирост, в RL мы использовали как простые детали из Onshape и Fusion, так и промышленные детали
Выложили статью + код + датасет + модель. Будем рады апвоутам и звёздам🙂
⚫️ Paper🔝 : https://huggingface.co/papers/2602.16317
⚫️ GitHub: https://github.com/zhemdi/CADEvolve
⚫️ Dataset: https://huggingface.co/datasets/kulibinai/cadevolve
⚫️ Model: https://huggingface.co/kulibinai/cadevolve-rl1
Идея родилась из боли: нужны были сложные данные для обучения модели реверс инжиринга, но реальными данными никто делиться не хочет. LLM что-то могут генерировать, но довольно простое, со сложной же геометрией возникают проблемы. На картинке то, что удалось синтезировать с помощью расширенного списка операций.
Когда данные были сгенерированы, оказалось, что на этих данных невозможно обучаться:
Поэтому ключевым шагом стало приведение всего к стандарту: нормализация стиля CadQuery-кода и масштаба деталей. После этого на CADEvolve уже реально получилось учить модели.
Что важно по выводам:
Выложили статью + код + датасет + модель. Будем рады апвоутам и звёздам
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡23🔥13❤3