#unrealneural

PXDesign — это модельный комплекс для de novo проектирования белков-связывателей, включающий генератор на основе диффузии (PXDesign-d) и доверительные модели Protenix и AF2-IG для отбора кандидатов. Для шести белковых мишеней PXDesign обеспечивает 20–73% наномолярных связывателей и демонстрирует 2–6-кратное улучшение по сравнению с базовыми методами, такими как AlphaProteo.

protenix.github.io/pxdesign/

#unrealneural
Реал тайм видео генерация в Krea.ai
Новые видео с тестам новой функции. Очень жду эту фичу ⚡️⚡️⚡️

#unrealneural
SceneFactor

Модель диффузии для генерации 3д сцен, в частности интерьеров. Основная фишка - это инструменты контроля генерации и легкая возможность редактирования. Исходный код появился
https://github.com/alexeybokhovkin/SceneFactor

#unrealneural
Набор инструментов для оперативной промпт-инженерии задач NLP с LLM.

https://github.com/promptslab/Promptify

#unrealneural

Drawing2CAD

Последовательное обучение созданию САПР на основе векторных чертежей

https://huggingface.co/papers/2508.18733

#unrealneural #AILAB #ЛабораторияИИ #пытаюсьпонять

Переосмысление цели генеративного обучения

В генеративном моделировании существует дилемма: итерационные диффузионные модели дают высокую точность, но требуют больших вычислений, а модели с малым числом шагов ограничены качеством. Конфликт между шагами и качеством возникает из-за узких целей обучения, фокусирующихся на предсказании конечной точки.
Transition Model - новая парадигма — адаптируется к произвольным шагам, переходя от одиночных скачков к тонкой настройке.

https://huggingface.co/papers/2509.04394

#ЛабораторияИИ #AILAB #unrealneural
Субботний ИИ пленер

#unrealneural
OpenVision 2 на Hugging Face

Новое семейство генеративных визуальных кодеров, упрощающих многомодальное предварительное обучение.

Достижение в 1,5 раза более быстрого обучения, 1. 8x меньшего объема памяти и масштабирования до параметров 1B+.

https://huggingface.co/papers/2509.01644

#unrealneural
«Малые языковые модели — будущее агентного ИИ»

В статье говорят о том, что малые языковые модели SLM являются достаточно мощными, операционно удобными и экономичными для решения агентных задач.

#unrealneural
Symbolic Graphics Programming with Large Language Models

Новая статья исследует возможности больших языковых моделей в создании символьных графических программ (SVG) из текстовых описаний, вводя бенчмарк SGP-GenBench для оценки качества генерации. Используя обучение с подкреплением и верифицируемые награды, авторы значительно улучшили производительность модели Qwen-2.5-7B, достигнув уровня передовых систем. Исследование показывает, что символьная графика помогает лучше понять, как модели интерпретируют визуальный мир.

https://huggingface.co/papers/2509.05208