Лаборатория ИИ
2.1K subscribers
755 photos
518 videos
24 files
993 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 участия на мероприятиях
@polinamichurova
Download Telegram
#unrealneural #пытаюсьпонять
В последние пару месяцев я много читал и изучал развитие ЛЛМ и мультимодальных моделей, размышляя об их реальной применимости в сложных задачах архитектурного проектирования. Изначально мне казалось, что они могут стать новой парадигмой, неким универсальным инструментом, способным полностью заменить существующий софт. Это видится как идеальный конечный результат, меняющий сам подход архитектора к проектированию. И я вижу как появляются стартапы иллюстрирующие эту парадигму: один из последних - это TwinMaster. Хочу рассказать про него в одном из следующих постов, ранее делал репост.

Однако, любой новый подход не способен быстро заменить существующие реальные процессы, поэтому всегда должен быть "путь встраивания".
Сегодняшний процесс работы архитектора - это постоянное «блуждание» между разными программами: одна для расчёта конструкций, другая для рендера, третья для анализа инсоляции и так далее. Готовясь к Бимпросвету, я пытался как то проиллюстрировать этот процесс: коллеги назвали слайд "полем одуванчиков".

В этой реальности новый ИИ-инструмент не должен становиться еще одним «одуванчиком», добавляющим новую итерацию в итак уже сложный путь.
Его роль - либо заменить большое количество "прыжков", либо стать центральным звеном, связывающим все существующие программы. LLM-модели, по сути являясь «смутными воспоминаниями об информации в интернете», отлично обучены интерпретировать запрос и вызывать нужное действие, но ПОКА не способны выполнить самостоятельно сложный технический расчет. Они способны ВЫЗВАТЬ нужный инструмент (MCP-протоколы и все такое), частично его реализовать (вайбкодинг), но под наблюдением.
Архитектор с помощью ИИ инструмента, ИИ тунеля способен быстрее идти по своему пути, возможно, напрямую не прикасаясь к некоторым из "одуванчиков".

Таким образом, LLM выступает в роли агрегатора сквозного процесса проектирования.
Он не заменяет узкоспециализированный софт, а управляет им, что значительно приближает нас к идеальной, бесшовной модели работы архитектора.
🤔9👍3👌2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural #нейроутро
Немного утренней архитектурной ИИ красоты от Studiotimfu
33👍3👎1
#unrealneural
MiCADangelo: реконструкция объектов с помощью ИИ (3D-сканирование - > САПР).

Использует довольно уникальный подход с помощью
1. CNN, которая выбирает плоскости эскиза из предложений, и
2. CNN для параметризации эскиза (предварительно обученного на SketchGraphs) и
3. дифференцируемых выдавливаний.

https://arxiv.org/abs/2510.23429
2👍1
#unrealneural

У быстро идущих людей IQ выше, а мозг больше, чем у медленно идущих.
😁9👍7🤔4💯1💅1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
WorldGrow

Бесконечная генерация 3д сцены
https://huggingface.co/papers/2510.21682
👍3🔥3👏1
#unrealneural

Обнаружено критическое слепое пятно в поисковых агентах ИИ

Новое исследование показывает, что, хотя эффективность поиска с помощью ИИ выросла в 7 раз, возможности взаимодействия остались на прежнем уровне. Агенты не могут прояснить неоднозначные запросы.

https://huggingface.co/papers/2510.24668
🤔4🔥2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural #нейроутро
ИИ архитектуры в начале дня ⚡️⚡️⚡️
6👍3🔥3👎1
#unrealneural

При использовании ИИ пользователи попадают в ловушку Даннинга-Крюгера наоборот 🧐

Исследователи обнаружили, что при использовании инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, люди постоянно переоценивают собственную эффективность - независимо от того, насколько они опытны.

Удивительно, но те, у кого уровень грамотности в области искусственного интеллекта был выше, оказались наиболее самоуверенными, что является полной противоположностью традиционному эффекту Даннинга-Крюгера.

Исследование показало, что большинство пользователей полагались на одну подсказку, демонстрируя слепое доверие к результатам работы ИИ.

Результаты подчеркивают растущую потребность в системах искусственного интеллекта, которые побуждают пользователей размышлять, подвергать сомнению и проверять результаты.

https://neurosciencenews.com/ai-dunning-kruger-trap-29869/
🤔4👍3💯1
#unrealneural

MCP Toolbox for Databases — это сервер MCP с открытым исходным кодом, который помогает агентам ИИ безопасно и эффективно взаимодействовать с базами данных SQL.

Он упрощает разработку инструмента, обрабатывая проблемы на уровне инфраструктуры, такие как пул соединений, аутентификация и наблюдаемость, поэтому вы можете сосредоточиться на определении того, что должен делать агент do.

Основные характеристики:

• Быстрая разработка: декларативно определяйте инструменты и интегрируйте их менее чем в 10 строк кода
• Улучшенная производительность: встроенный пул соединений и эффективное выполнение запросов
• Безопасность по умолчанию: встроенная аутентификация для более безопасного доступа к данным
• Встроенная наблюдаемость: метрики и отслеживание с помощью OpenTelemetry
• Поддержка нескольких баз данных: работает с PostgreSQL, MySQL, Cloud SQL, AlloyDB и другими

https://github.com/googleapis/genai-toolbox
👍31
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural

Pokee AI: новая платформа, которая демонстрирует простое создание ИИ агентов.

Когда читал про него, глаз зацепил термин “антиn8n” 🧐

https://github.com/Pokee-AI/PokeeResearchOSS
3👍1