Forwarded from NN
Krea выпустили свою первую модель для генерации изображений Krea 1. Работает бесплатно для всех пользователей.
Умеет на ходу переключаться между разными стилями, от фотореализма до простого рисунка. Можно натренировать нейронку на собственных снимках.
Уже раздают бета-доступ. До полноценного релиза меньше недели.
Умеет на ходу переключаться между разными стилями, от фотореализма до простого рисунка. Можно натренировать нейронку на собственных снимках.
Уже раздают бета-доступ. До полноценного релиза меньше недели.
⚡4👍4❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Text-to-LoRA
Гиперсеть, которая генерирует адаптеры LLM для конкретных задач (LoRA) на основе текстового описания задачи.
Биологические системы быстро адаптируются к сенсорным изменениям, например, зрение подстраивается под освещение. Современные LLM, несмотря на широкие возможности, плохо адаптируются к специфическим задачам без больших данных и дорогой тонкой настройки. Text-to-LoRA (T2L) решает это, обучая «гиперсеть», которая по текстовому описанию задачи генерирует LoRA-адаптер. T2L эффективно кодирует сотни адаптеров, сохраняя их производительность, и обобщает на новые задачи. Этот метод позволяет нетехническим пользователям адаптировать модели простым языком, снижая вычислительные и технические барьеры.
https://github.com/SakanaAI/Text-to-Lora
Text-to-LoRA
Гиперсеть, которая генерирует адаптеры LLM для конкретных задач (LoRA) на основе текстового описания задачи.
Биологические системы быстро адаптируются к сенсорным изменениям, например, зрение подстраивается под освещение. Современные LLM, несмотря на широкие возможности, плохо адаптируются к специфическим задачам без больших данных и дорогой тонкой настройки. Text-to-LoRA (T2L) решает это, обучая «гиперсеть», которая по текстовому описанию задачи генерирует LoRA-адаптер. T2L эффективно кодирует сотни адаптеров, сохраняя их производительность, и обобщает на новые задачи. Этот метод позволяет нетехническим пользователям адаптировать модели простым языком, снижая вычислительные и технические барьеры.
https://github.com/SakanaAI/Text-to-Lora
🔥4⚡3❤1👍1
Forwarded from эйай ньюз
Авито показали технологическую внутрянку компании
На фестивале Data Fest Авито показали, как работают языковые и визуальные модели, обучаются агенты поддержки, функционируют бизнес-метрики внедрения. А еще — чем занимаются стажеры в компании.
Выяснилось, что собственный токенизатор модели требует на русском языке в среднем на 29% меньше токенов. Это делает модель до двух раз быстрее чем Qwen такого же размера. В итоге на фесте A-Vibe заняла первое место среди небольших моделей в бенчмарке MERA. Кстати, стажеры в компании тоже занимаются обучением A-Vibe. Для них нет тестовых проектов — ребята сразу попадают в гущу событий.
Визуальная модель не отстает от языковой: она умеет делать описание изображения, распознавать текст, считать объекты на фото и даже определять названия брендов. Быстрый токенизатор опять же помогает выполнять все эти задачи в ускоренном режиме.
А для автоматизации 80-95% рутинных задач Авито создал ML-платформу. Платформа объединяет хранилище готовых признаков, систему разметки с взаимным контролем качества между людьми и ИИ, а также open-source решение Aqueduct для оптимизации инференса, экономящее до 30% ресурсов. Конечная цель ー no-code интерфейс, позволяющий любому сотруднику запускать модели без написания кода.
@ai_newz
На фестивале Data Fest Авито показали, как работают языковые и визуальные модели, обучаются агенты поддержки, функционируют бизнес-метрики внедрения. А еще — чем занимаются стажеры в компании.
Выяснилось, что собственный токенизатор модели требует на русском языке в среднем на 29% меньше токенов. Это делает модель до двух раз быстрее чем Qwen такого же размера. В итоге на фесте A-Vibe заняла первое место среди небольших моделей в бенчмарке MERA. Кстати, стажеры в компании тоже занимаются обучением A-Vibe. Для них нет тестовых проектов — ребята сразу попадают в гущу событий.
Визуальная модель не отстает от языковой: она умеет делать описание изображения, распознавать текст, считать объекты на фото и даже определять названия брендов. Быстрый токенизатор опять же помогает выполнять все эти задачи в ускоренном режиме.
А для автоматизации 80-95% рутинных задач Авито создал ML-платформу. Платформа объединяет хранилище готовых признаков, систему разметки с взаимным контролем качества между людьми и ИИ, а также open-source решение Aqueduct для оптимизации инференса, экономящее до 30% ресурсов. Конечная цель ー no-code интерфейс, позволяющий любому сотруднику запускать модели без написания кода.
@ai_newz
⚡4👍3❤2
#unrealneural #ЛабораторияИИ
Наша лаборатория ИИ работает и в праздничные дни ⚡️⚡️⚡️
Поздравляем всех с праздником
Наша лаборатория ИИ работает и в праздничные дни ⚡️⚡️⚡️
Поздравляем всех с праздником
❤5⚡5🔥3👎1
Forwarded from Ivan Oseledets’ Channel
Опубликовали статью "Confidence Is All You Need" о способности языковых моделей выполнять роль функции наград (применяются в обучении с подкреплением — DeepSeek R1 яркий тому пример) для самостоятельного улучшения качества генерации текста на основе внутренней уверенности в своих ответах.
В этой работе получилась интересная (хоть и простая) математика, и потенциально такая работа может дать возможность улучшать качество моделей даже без награды.
Апвоутнуть можно тут.
В этой работе получилась интересная (хоть и простая) математика, и потенциально такая работа может дать возможность улучшать качество моделей даже без награды.
Апвоутнуть можно тут.
arXiv.org
Confidence Is All You Need: Few-Shot RL Fine-Tuning of Language Models
Large language models (LLMs) excel at reasoning, yet post-training remains critical for aligning their behavior with task goals. Existing reinforcement learning (RL) methods often depend on costly...
⚡3❤3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
V-JEPA 2
Новые модели для работы с изображениями и видео и их восприятия с открытым исходным кодом
- на основе ViT, разных размеров и разрешений
- поддержка в трансформаторах
- есть тест физического мышления
https://huggingface.co/collections/facebook/v-jepa-2-6841bad8413014e185b497a6
V-JEPA 2
Новые модели для работы с изображениями и видео и их восприятия с открытым исходным кодом
- на основе ViT, разных размеров и разрешений
- поддержка в трансформаторах
- есть тест физического мышления
https://huggingface.co/collections/facebook/v-jepa-2-6841bad8413014e185b497a6
⚡4👍3❤2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Sparc3D — генерация 3D-фигур следующего поколения с ультра-разрешением
- Детализация сетки до разрешения 1536³
- Готовая к 3D-печати модель
https://lizhihao6.github.io/Sparc3D/
Sparc3D — генерация 3D-фигур следующего поколения с ультра-разрешением
- Детализация сетки до разрешения 1536³
- Готовая к 3D-печати модель
https://lizhihao6.github.io/Sparc3D/
👍5🔥4❤2
#unrealneural
GeoCAD: Local Geometry-Controllable CAD Generation
Модель для создания и изменения CAD-моделей. Она позволяет точно редактировать отдельные части 3D-моделей, следуя текстовым описаниям. Использует машинное обучение для генерации качественных моделей с акцентом на управление локальными деталями, что полезно для дизайна и проектирования.
https://arxiv.org/abs/2506.10337
GeoCAD: Local Geometry-Controllable CAD Generation
Модель для создания и изменения CAD-моделей. Она позволяет точно редактировать отдельные части 3D-моделей, следуя текстовым описаниям. Использует машинное обучение для генерации качественных моделей с акцентом на управление локальными деталями, что полезно для дизайна и проектирования.
https://arxiv.org/abs/2506.10337
👍8❤3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Hunyuan 3D 2.1
Новая версия генератора 3д геометрии Hunyuan 3D.
- Визуальные эффекты кинематографического уровня: синтез материалов PBR оживляет кожу, бронзу и многое другое благодаря потрясающему взаимодействию света.
- Полностью открытый исходный код: веса моделей, код обучения/вывода, конвейеры данных и архитектура — все это можно настроить самостоятельно!
- Работает на персональных графических процессорах, расширяя возможности создателей, разработчиков и небольших команд.
https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-2.1
Hunyuan 3D 2.1
Новая версия генератора 3д геометрии Hunyuan 3D.
- Визуальные эффекты кинематографического уровня: синтез материалов PBR оживляет кожу, бронзу и многое другое благодаря потрясающему взаимодействию света.
- Полностью открытый исходный код: веса моделей, код обучения/вывода, конвейеры данных и архитектура — все это можно настроить самостоятельно!
- Работает на персональных графических процессорах, расширяя возможности создателей, разработчиков и небольших команд.
https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-2.1
⚡5🔥4👍3❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
MeshArt
Модель на основе трансформеров для генерации чистой меш геометрии.
https://daoyig.github.io/Mesh_Art/
MeshArt
Модель на основе трансформеров для генерации чистой меш геометрии.
https://daoyig.github.io/Mesh_Art/
❤4🔥3⚡2
Forwarded from Альянс Цифровых Лидеров в стройке
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как сделать такое на связке Rendair, Google Street и CAD
1️⃣ Зайдите на rendair.аi и загрузите фото улицы (JPEG, PNG) или CAD-чертеж (DWG, DXF).
2️⃣ Выделите формой или просто нарисуйте кистью на изображении зону, где хотите изменить или добавить объекты.
3️⃣ Опишите желаемый результат.
4️⃣ Запустите генерацию — AI быстро создаст фотореалистичный рендер или видео.
5️⃣ Скачайте готовый файл в высоком разрешении (до 4K).
Попробовать можно здесь
Попробовать можно здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤3👍2
#unrealneural
SEAL (Самоадаптирующиеся языковые модели)
Фреймворк, позволяющий большим языковым моделям (LLM) самостоятельно генерировать данные для тонкой настройки и обновлять свои веса, что значительно улучшает их производительность, например, решает 72,5% задач ARC-AGI против 0% изначально. SEAL обеспечивает автономное совершенствование знаний и навыков моделей без внешнего контроля, улучшая их адаптивность и интеграцию знаний. Однако многократные самоизменения могут создавать трудности в поддержании стабильности модели.
https://arxiv.org/pdf/2506.10943
SEAL (Самоадаптирующиеся языковые модели)
Фреймворк, позволяющий большим языковым моделям (LLM) самостоятельно генерировать данные для тонкой настройки и обновлять свои веса, что значительно улучшает их производительность, например, решает 72,5% задач ARC-AGI против 0% изначально. SEAL обеспечивает автономное совершенствование знаний и навыков моделей без внешнего контроля, улучшая их адаптивность и интеграцию знаний. Однако многократные самоизменения могут создавать трудности в поддержании стабильности модели.
https://arxiv.org/pdf/2506.10943
⚡5👍1
#unrealneural
Недавно вышла ответная статья на работу Apple «Иллюзия мышления», первым автором которой является Клод Опус. В ней критикуется экспериментальный проект компании и утверждается, что коллапс рассуждений на самом деле является всего лишь формальными ограничениями.
https://www.alphaxiv.org/abs/2506.09250
Недавно вышла ответная статья на работу Apple «Иллюзия мышления», первым автором которой является Клод Опус. В ней критикуется экспериментальный проект компании и утверждается, что коллапс рассуждений на самом деле является всего лишь формальными ограничениями.
https://www.alphaxiv.org/abs/2506.09250
⚡3🔥2👍1
AI LAB | Лаборатория ИИ
#unrealneural Недавно вышла ответная статья на работу Apple «Иллюзия мышления», первым автором которой является Клод Опус. В ней критикуется экспериментальный проект компании и утверждается, что коллапс рассуждений на самом деле является всего лишь формальными…
#unrealneural
Иллюзия мышления в LLM
Исследователи Apple обсуждают сильные и слабые стороны моделей рассуждений.
По-видимому, модели рассуждений «разваливаются» за пределами определенных уровней сложности задач.
https://arxiv.org/abs/2506.06941
Иллюзия мышления в LLM
Исследователи Apple обсуждают сильные и слабые стороны моделей рассуждений.
По-видимому, модели рассуждений «разваливаются» за пределами определенных уровней сложности задач.
https://arxiv.org/abs/2506.06941
⚡6👍2❤1
Forwarded from Альянс Цифровых Лидеров в стройке
Искусственный интеллект против команды: как одиночки переписывают правила стартап-игры
Forbes разобрал новый тренд: одиночки с арсеналом ИИ-инструментов двигают бизнес. За последние 10 лет их доля на стадии pre-seed выросла с 22% до 38%. А на последнем акселераторе Y Combinator почти треть проектов были в формате «я и GPT». Сегодня один человек с ChatGPT, Midjourney и парой no-code платформ может за неделю сделать то, на что раньше уходили месяцы. И ему не нужны отделы разработки, маркетологи да и вообще хотя бы минимальная команда. Даже продажи можно автоматизировать через чат-боты.
Где обитают соло-стартаперы
Конечно же, никогда не появится застройщик ИИ-One — хотя бы потому, что кто-то должен строить (хотя... роботы же есть). ИИ-соло-стартаперы занимаются в основном консультированием, разрабатывают игры и приложения, создают ботов. Продукты могут быть успешными, но в какой-то момент на этапе роста для масштабирования нужно будет либо стать бессмертным, либо все-таки найти команду.
Так что, вот вам вполне очевидные проблемы:
🔵 Когда весь продукт создаётся ИИ, кто несёт ответственность за ошибки в коде или плагиат в дизайне?
🔵 Как масштабироваться на этапе роста?
🔵 Как не превратиться в шаблонный ИИ-сгенерированный стартап?
При всем этом венчурные инвесторы, ещё недавно скептически смотревшие на соло-проекты, теперь специально идут на встречи с одиночками — потому что те двигаются в десять раз быстрее традиционных команд и не тратят так быстро деньги с раундов финансирования.
Но в целом тенденция такая — тому, кто хочет создать продукт и заработать деньги, стало намного легче. Потому что ИИ — мощный помощник в автоматизации. Так что дерзаем, коллеги🟢
Forbes разобрал новый тренд: одиночки с арсеналом ИИ-инструментов двигают бизнес. За последние 10 лет их доля на стадии pre-seed выросла с 22% до 38%. А на последнем акселераторе Y Combinator почти треть проектов были в формате «я и GPT». Сегодня один человек с ChatGPT, Midjourney и парой no-code платформ может за неделю сделать то, на что раньше уходили месяцы. И ему не нужны отделы разработки, маркетологи да и вообще хотя бы минимальная команда. Даже продажи можно автоматизировать через чат-боты.
Где обитают соло-стартаперы
Конечно же, никогда не появится застройщик ИИ-One — хотя бы потому, что кто-то должен строить (хотя... роботы же есть). ИИ-соло-стартаперы занимаются в основном консультированием, разрабатывают игры и приложения, создают ботов. Продукты могут быть успешными, но в какой-то момент на этапе роста для масштабирования нужно будет либо стать бессмертным, либо все-таки найти команду.
Так что, вот вам вполне очевидные проблемы:
При всем этом венчурные инвесторы, ещё недавно скептически смотревшие на соло-проекты, теперь специально идут на встречи с одиночками — потому что те двигаются в десять раз быстрее традиционных команд и не тратят так быстро деньги с раундов финансирования.
Но в целом тенденция такая — тому, кто хочет создать продукт и заработать деньги, стало намного легче. Потому что ИИ — мощный помощник в автоматизации. Так что дерзаем, коллеги
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤3⚡2
#unrealneural
BIMgent: на пути к моделированию автономных зданий с помощью компьютерных агентов
В этой статье предлагают агентную структуру BIMgent, работающую на основе мультимодальных больших языковых моделей (LLM), разработанную для обеспечения автономной разработки моделей зданий с помощью операций графического пользовательского интерфейса (GUI). BIMgent автоматизирует процесс архитектурного моделирования зданий, включая мультимодальный ввод для концептуального проектирования, планирование рабочих процессов, специфичных для программного обеспечения, и эффективное выполнение действий графического пользовательского интерфейса разработки. Мы оцениваем BIMgent на реальных задачах моделирования зданий, включая как создание текстового концептуального проекта, так и реконструкцию существующего проекта здания.
https://arxiv.org/abs/2506.07217
BIMgent: на пути к моделированию автономных зданий с помощью компьютерных агентов
В этой статье предлагают агентную структуру BIMgent, работающую на основе мультимодальных больших языковых моделей (LLM), разработанную для обеспечения автономной разработки моделей зданий с помощью операций графического пользовательского интерфейса (GUI). BIMgent автоматизирует процесс архитектурного моделирования зданий, включая мультимодальный ввод для концептуального проектирования, планирование рабочих процессов, специфичных для программного обеспечения, и эффективное выполнение действий графического пользовательского интерфейса разработки. Мы оцениваем BIMgent на реальных задачах моделирования зданий, включая как создание текстового концептуального проекта, так и реконструкцию существующего проекта здания.
https://arxiv.org/abs/2506.07217
⚡4👍3❤2🤡1