#unrealneural
Реалтайм видеогенерация в Krea.ai 😱😱😱

#unrealneural
MatchAnything — это мощный фреймворк, который позволяет сопоставлять ключевые точки между сильно различающимися и даже искаженными изображениями, такими как вид карты iPhone и аэрофотоснимки Google или тепловизионные и дневные изображения.

#unrealneural
Как новый эволюционный алгоритм Sakana AI создает мощные модели ИИ без дорогостоящего переобучения

Статья посвящена новому эволюционному алгоритму Model Merging of Natural Niches (M2N2), разработанному японской лабораторией Sakana AI. Этот метод позволяет улучшать возможности ИИ-моделей без дорогостоящего переобучения или тонкой настройки. M2N2 объединяет параметры нескольких специализированных моделей в одну, более мощную, сохраняя их сильные стороны. Алгоритм подходит для разных типов моделей, включая большие языковые модели (LLM) и генераторы изображений.
https://venturebeat.com/ai/how-sakana-ais-new-evolutionary-algorithm-builds-powerful-ai-models-without-expensive-retraining/

#unrealneural #ЛабораторияИИ #AILAB
Туториал 2. Генерация с помощью Nano Banana + KLING 2.1

1. Загружаем исходное изображение
2. Создаем различные ракурсы с помощью Nano Banana
3. Комбинируем ракурсы с помощью KLING 2.1 keyframes
4. Монтируем все вместе

#unrealneural
CAD-GPT

CAD-GPT — метод синтеза САПР с использованием MLLM, улучшенного на основе пространственного мышления, который в качестве входных данных использует либо одно изображение, либо текстовое описание.
https://www.semanticscholar.org/reader/51a8d15cb89f7a754cca514ffc32825ab5e5fa74

#unrealneural
From text to design

End-to-end проектирование и оптимизация механических компонентов с генерацией кода ИИ в Rhino Grasshopper

https://www.cambridge.org/core/services/aop-cambridge-core/content/view/5BD8D63CFCED28BDD7A01313162FFBE7/S2732527X25102034a.pdf/from_text_to_design_a_framework_to_leverage_llm_agents_for_automated_cad_generation.pdf

#unrealneural
Может ли ИИ помочь понять, как мозг учится видеть мир?

Исследование об этом
arxiv.org/pdf/2508.18226

#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

#unrealneural
MiniCPM4.1-8B

Рассуждение LLM с тренируемым разреженным вниманием, с параметрами 8B, поддерживает слияние мышления, кодирование приложения Gradio для Vibe в AnyCode

https://huggingface.co/spaces/akhaliq/MiniCPM4.1-8B