Forwarded from МФТИ — Физтех
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В прошлую субботу наша команда Автороботикс (МФТИ + МАДИ) участвовала в демо беспилотной газели на конкурсе водительского мастерства Мострансавто в Коломне.
Была задача в автономном режиме выполнить строго то же задание на площадке, что давалось и профессиональным водителям. С этой задачей получилось успешно справиться - и мы и зрители остались довольны. И что интересно, беспилотная машина в итоге по сумме баллов (а ее также решили оценить по тем же правилам, что и обычных водителей), заняла 6 место из 10 участников.
Кроме того, удалось со сцены поздравить горожан с Днем города - 12 сентября Коломне исполнилось 849 лет!
#Activities
Была задача в автономном режиме выполнить строго то же задание на площадке, что давалось и профессиональным водителям. С этой задачей получилось успешно справиться - и мы и зрители остались довольны. И что интересно, беспилотная машина в итоге по сумме баллов (а ее также решили оценить по тем же правилам, что и обычных водителей), заняла 6 место из 10 участников.
Кроме того, удалось со сцены поздравить горожан с Днем города - 12 сентября Коломне исполнилось 849 лет!
#Activities
❤10
Forwarded from Center for Cognitive Modeling
🎓 — Семинар 2. Интеллектуальный 3D-трекинг для построения графов сцены и ответов на вопросы по видео | Зимина Софья, Макаров Владислав
На семинаре будет рассматриваться метод построения 3D-графа сцены по видео на основе интеллектуального трекинга объектов. Трекер объединяет сегментацию SAM3, 3D-реконструкцию Depth Anything 3, визуальные признаки DINOv3 и оценку движения, формируя устойчивые идентификаторы объектов и накапливая их геометрию во времени. Полученное объектно-ориентированное представление используется для генерации и проверки visual question answering (VQA). В докладе особое внимание будет уделено вопросам, требующим глобального понимания сцены: подсчёту уникальных объектов и сравнению их размеров на основе восстановленной 3D-геометрии.
👉🏻 Дата: 17.09.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#cv
На семинаре будет рассматриваться метод построения 3D-графа сцены по видео на основе интеллектуального трекинга объектов. Трекер объединяет сегментацию SAM3, 3D-реконструкцию Depth Anything 3, визуальные признаки DINOv3 и оценку движения, формируя устойчивые идентификаторы объектов и накапливая их геометрию во времени. Полученное объектно-ориентированное представление используется для генерации и проверки visual question answering (VQA). В докладе особое внимание будет уделено вопросам, требующим глобального понимания сцены: подсчёту уникальных объектов и сравнению их размеров на основе восстановленной 3D-геометрии.
👉🏻 Дата: 17.09.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#cv
🔥2💯1
Сегодня в МФТИ успешно прошла защита кандидатской диссертации Татьяны Земсковой на тему «Разработка и исследование методов навигации интеллектуальных агентов на основе мультимодальных представлений сцен»
(объявление на сайте Совета). Татьяна проделала образцовую работу, результаты которой опубликованы в 3 Q1 и 2(3) A* статьях. Пожелаем ей новых крутых результатов уже в новом статусе кандидата технических наук!
#News
(объявление на сайте Совета). Татьяна проделала образцовую работу, результаты которой опубликованы в 3 Q1 и 2(3) A* статьях. Пожелаем ей новых крутых результатов уже в новом статусе кандидата технических наук!
#News
🔥26❤14
Forwarded from Институт AIRI
Объединяем исследователей для обучения ИИ долгосрочному планированию
Владислав Куренков, руководитель научной группы «Адаптивные агенты» Института AIRI, запустил открытое сообщество людей, работающих над системами планирования ИИ, чтобы вместе решить одну из самых неподатливых для искусственного интеллекта игр — NetHack.
У каждого участника будет свой способ получить программу, свои инструменты и своя стратегия, а общая инфраструктура позволит видеть результаты друг друга, сравнивать их между собой и продолжать разрабатывать решения друг друга.
Владислав рассказал, почему NetHack весьма полезна для обучения ИИ:
📎 Подробнее про сообщество, игру и «интеллект» агента — в интервью «Ъ-Науке».
Владислав Куренков, руководитель научной группы «Адаптивные агенты» Института AIRI, запустил открытое сообщество людей, работающих над системами планирования ИИ, чтобы вместе решить одну из самых неподатливых для искусственного интеллекта игр — NetHack.
У каждого участника будет свой способ получить программу, свои инструменты и своя стратегия, а общая инфраструктура позволит видеть результаты друг друга, сравнивать их между собой и продолжать разрабатывать решения друг друга.
Владислав рассказал, почему NetHack весьма полезна для обучения ИИ:
«Одна партия в NetHack — это десятки тысяч ходов. Жизнь у героя одна, сохранений нет, подземелье каждый раз новое, а игра по дороге ничего не подсказывает. Если вы сыграли плохо, то выясняется это тогда, когда ничего исправить уже нельзя. Когда мы запускаем наших ботов играть, то вторая по частоте причина их "смерти" — голод, потому что они не позаботились о еде за несколько тысяч ходов до финального момента. На таких же ошибках спотыкаются ИИ-агенты, когда пишут код: отдельный шаг они выполняют прекрасно, а на длинную дистанцию держать планку не могут. И NetHack в этом плане становится весьма полезной для обучения ИИ».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2