AI LAB | Лаборатория ИИ
1.81K subscribers
647 photos
438 videos
23 files
913 links
Лаборатория ИИ
Эксперименты и интересные материалы на тему ИИ в архитектурном проектировании и не только.

По всем вопросам 24/7
@arthiteca

Вопросы сотрудничества и соучастия
@j_fede
Download Telegram
#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
👍21
#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.
👍41
#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
3👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#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
2👍1
#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.
🤔4💯211
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Finch 3d
Эту генерацию планировок в Revit собираются демонстрировать в режиме реального времени на AU2025 на следующей неделе🤯
выглядит очень интересно и круто
👍8🔥2
#unrealneural

Обнаружение 3D-линий из gaussian splats

https://arxiv.org/abs/2412.00477
2👍1
#unrealneural
Vid2Sim: реалистичное и интерактивное моделирование городской навигации на основе видео

Vid2Sim — это новая платформа, которая преобразует монокулярные видео в фотореалистичные и физически интерактивные среды моделирования для обучения воплощенных агентов с минимальным разрывом между симуляцией и реальностью.
https://github.com/Vid2Sim/Vid2Sim
👍3🔥1
#unrealneural
Анализ архитектурных планов

https://www.outerport.com/
👍321
#unrealneural
Нейронные сети проникают в студенческие работы будущих архитекторов ⚡️⚡️⚡️
133🔥2
#unrealneural
Посетил свой родной ВУЗ УГНТУ АСФ.
Это место все еще излучает вдохновение и вызывает желание изучать архитектуру как нечто большее, чем просто физические объекты 🔥
17👍105
#unrealneural #пытаюсьпонять
Почему мультимодальные LLM модели испытывают трудности с пространственным пониманием?

Это исследование показывает, что проблемы с пространственным восприятием у MLLM связаны не с дефицитом данных, а с архитектурой. Пространственная способность зависит от позиционных сигналов, получаемых от визуального кодировщика, поэтому необходим редизайн, например, внедрение функции точного таргетинга.
https://www.alphaxiv.org/abs/2509.02359v1
🤔4👍1