#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

#unrealneural #AILAB #ЛабораторияИИ #вкопилкуэрудита

Парадокс "Комнаты Мари" — мысленный эксперимент Фрэнка Джексона (1982) о природе сознания и субъективного опыта. Мари, учёная, знает всё о цвете (физика, нейрофизиология), но живёт в чёрно-белой комнате и никогда не видела цвета. Увидев красный помидор, узнаёт ли она что-то новое?

Парадокс "Комнаты Мари" показывает, что если учёная Мари, зная всё о цвете, но никогда не видевшая его, узнаёт что-то новое, увидев красный помидор, это оспаривает физикализм, утверждая, что субъективный опыт (квалиа) не сводится к физическим фактам. В контексте ИИ это ставит вопрос, может ли ИИ, зная всё о цвете или эмоциях, испытывать их, или он ограничен симуляцией, не обладая сознанием. Противники физикализма считают, что квалиа уникальны, тогда как сторонники утверждают, что знание Мари уже включает ощущение в другой форме.

Парадокс подчёркивает разрыв между обработкой данных ИИ и человеческим опытом, что важно для обсуждений пределов ИИ, его способности достичь сознания, этических вопросов, связанных с принятием решений без квалиа, и разработки интерпретируемого ИИ. Даже продвинутый ИИ, вероятно???, не способен переживать субъективный опыт, что ограничивает его в имитации человеческого сознания.

#unrealneural
Finch 3d
Эту генерацию планировок в Revit собираются демонстрировать в режиме реального времени на AU2025 на следующей неделе🤯
выглядит очень интересно и круто