Forwarded from Всё о стройке
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
«В архитекторах нужно воспитывать не форму, а смыслы. Форма — это мода»,— сооснователь Megabudka Артём Укропов на Росконгресс Урбан Хабе в рамках ПМЭФ-2025
Он считает, что в будущем «работу над формами» полностью переложат на плечи нейросетей. Однако самое сложное — придумать промт. Это не что иное, как смысл, над которым и нужно работать архитекторам, чтобы они закладывали его в свои проекты.
Справочно:
Промт, в контексте искусственного интеллекта и нейросетей, — это текстовый запрос, инструкция или вопрос, который пользователь отправляет нейросети.
Megabudka — архитектурное бюро, основанное в 2014 году. Например, оно создало концепцию самого дорогого проекта России — MANTERA Seaview residence.
#ии
Он считает, что в будущем «работу над формами» полностью переложат на плечи нейросетей. Однако самое сложное — придумать промт. Это не что иное, как смысл, над которым и нужно работать архитекторам, чтобы они закладывали его в свои проекты.
Справочно:
Промт, в контексте искусственного интеллекта и нейросетей, — это текстовый запрос, инструкция или вопрос, который пользователь отправляет нейросети.
Megabudka — архитектурное бюро, основанное в 2014 году. Например, оно создало концепцию самого дорогого проекта России — MANTERA Seaview residence.
#ии
🔥8👍4⚡3🤡2👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#ЛабораторияИИ #Эксперименты
Если бы сайт ПИК выглядел так? Как думаете, нейровидеогенерация добавила бы изюминки нашему сайту ?😃
Если бы сайт ПИК выглядел так? Как думаете, нейровидеогенерация добавила бы изюминки нашему сайту ?😃
👎8👍4🔥3⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Finch расширяется в Revit, и судя по видео, архитекторы теперь могут генерировать планировки из собственной библиотеки прямо в Revit.
Не очень ясно, как именно адаптируются планировки ( с помощью ИИ и нейронных сетей или параметрически), но выглядит интересно 🤗
Finch расширяется в Revit, и судя по видео, архитекторы теперь могут генерировать планировки из собственной библиотеки прямо в Revit.
Не очень ясно, как именно адаптируются планировки ( с помощью ИИ и нейронных сетей или параметрически), но выглядит интересно 🤗
🔥7👍3❤2⚡1
Forwarded from vc.ru
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Midjourney представила свою первую модель для генерации видео V1, с помощью которой пользователи смогут анимировать сгенерированные или загруженные изображения.
На старте анимация доступна только в веб-версии
vc.ru/midjourney/2050620
На старте анимация доступна только в веб-версии
vc.ru/midjourney/2050620
🔥6👍1
Forwarded from Урбан Хаб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥1🥴1
#unrealneural
CAD-Assistant: агент AutoGen с инструментами CAD
Самый интересный результат этой работы - это таблица, сравнивающая различные форматы сериализации *и* параметризации данных САПР - JSON с точечным представлением работает лучше всего. Форматы сериализации имеют большое значение для агентов.
https://arxiv.org/abs/2412.13810
CAD-Assistant: агент AutoGen с инструментами CAD
Самый интересный результат этой работы - это таблица, сравнивающая различные форматы сериализации *и* параметризации данных САПР - JSON с точечным представлением работает лучше всего. Форматы сериализации имеют большое значение для агентов.
https://arxiv.org/abs/2412.13810
👍4🔥1
Forwarded from Neural Shit
Когда восстанут роботы, я хочу чтобы они все знали, что я к этому не имею никакого отношения.
😁6🙈6🔥1
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Хвалёный Seedance, побивающий Veo3 завезли в Krea.ai
В 20 раз дешевле, чем Veo3 и генерить за 2 минут.
Правда, Креа упорно отмалчиваются про то, какая это модель: Lite или Полная.
@cgevent
В 20 раз дешевле, чем Veo3 и генерить за 2 минут.
Правда, Креа упорно отмалчиваются про то, какая это модель: Lite или Полная.
@cgevent
⚡3👍1
Forwarded from Китай.AI
👥 CN-AI-LEADERS | Знакомимся с лидерами индустрии
🚀 MiniMax представил супер-агента на ИИ: генерация контента, программирование и многое другое!
Китайская компания MiniMax анонсировала MiniMax Agent — мощного AI-ассистента, способного выполнять сложные задачи от анализа данных до создания мультимедиа.
🔹Основные возможности:
✔️Программирование в реальном времени → создание интерактивных веб-страниц (например, «виртуальный Лувр» за 3 минуты с аудиоописанием экспонатов)
✔️Мультимодальность → обработка аудио/видео, генерация изображений, презентаций и анимации
✔️Интеграция с MCP → вызов инструментов через команду @ в чате
✔️Длинный контекст → анализ больших объемов данных благодаря поддержке модели M1
💡Технические детали:
- M1 модель (анонсирована ранее) поддерживает 1 млн токенов ввода — в 8 раз больше, чем DeepSeek R1.
- Генерация 10K токенов требует лишь 25% вычислительных ресурсов по сравнению с аналогами.
Официальный сайт
#КитайскийИИ #КитайAI #MiniMax
🚀 MiniMax представил супер-агента на ИИ: генерация контента, программирование и многое другое!
Китайская компания MiniMax анонсировала MiniMax Agent — мощного AI-ассистента, способного выполнять сложные задачи от анализа данных до создания мультимедиа.
🔹Основные возможности:
✔️Программирование в реальном времени → создание интерактивных веб-страниц (например, «виртуальный Лувр» за 3 минуты с аудиоописанием экспонатов)
✔️Мультимодальность → обработка аудио/видео, генерация изображений, презентаций и анимации
✔️Интеграция с MCP → вызов инструментов через команду @ в чате
✔️Длинный контекст → анализ больших объемов данных благодаря поддержке модели M1
💡Технические детали:
- M1 модель (анонсирована ранее) поддерживает 1 млн токенов ввода — в 8 раз больше, чем DeepSeek R1.
- Генерация 10K токенов требует лишь 25% вычислительных ресурсов по сравнению с аналогами.
Официальный сайт
#КитайскийИИ #КитайAI #MiniMax
Telegram
Китай.AI
🔮 CN-AI-MODELS | ИИ модели Китая
🚀 MiniMax-M1: новый мощный игрок среди open-source ИИ из Китая
Компания MiniMax представила свою новую open-source модель MiniMax-M1. Всего за 3 недели обучения на 512 GPU H800 (стоимостью ~$534K) модель показала результаты…
🚀 MiniMax-M1: новый мощный игрок среди open-source ИИ из Китая
Компания MiniMax представила свою новую open-source модель MiniMax-M1. Всего за 3 недели обучения на 512 GPU H800 (стоимостью ~$534K) модель показала результаты…
⚡2🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤3🥰2👎1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#ЛабораторияИИ #unrealneural
Видеогенерация Midjourney
Супрематические пространства в духе Малевича и Лисицкого
Видеогенерация Midjourney
Супрематические пространства в духе Малевича и Лисицкого
🔥8❤4⚡2👍1
#unrealneural #вкопилкуэрудита
Context-INFORMED Grounding Supervision (CINGS)
Обучение LLM с CINGS значительно повышает способности заземлять как в текстовых, так и в мультимодальных языковых моделях по сравнению со стандартной настройкой инструкций.
*Заземление модели (model grounding) — это процесс связывания предсказаний или представлений, которые создаёт модель искусственного интеллекта, с реальными объектами, событиями или концепциями в физическом или семантическом мире. Другими словами, это способ обеспечить, чтобы модель не просто оперировала абстрактными данными, а могла соотносить свои выводы с конкретными сущностями или контекстом в реальной среде.
Примеры:
- В задачах компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, заземление означает, что модель не просто классифицирует изображение как «собака», а связывает это понятие с конкретным объектом на изображении (например, указывает, где именно на картинке находится собака).
- В обработке естественного языка (NLP) заземление может означать привязку слов или фраз к реальным сущностям (например, слово «Эйфелева башня» связывается с конкретным объектом в реальном мире).
https://arxiv.org/pdf/2506.15480
Context-INFORMED Grounding Supervision (CINGS)
Обучение LLM с CINGS значительно повышает способности заземлять как в текстовых, так и в мультимодальных языковых моделях по сравнению со стандартной настройкой инструкций.
*Заземление модели (model grounding) — это процесс связывания предсказаний или представлений, которые создаёт модель искусственного интеллекта, с реальными объектами, событиями или концепциями в физическом или семантическом мире. Другими словами, это способ обеспечить, чтобы модель не просто оперировала абстрактными данными, а могла соотносить свои выводы с конкретными сущностями или контекстом в реальной среде.
Примеры:
- В задачах компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, заземление означает, что модель не просто классифицирует изображение как «собака», а связывает это понятие с конкретным объектом на изображении (например, указывает, где именно на картинке находится собака).
- В обработке естественного языка (NLP) заземление может означать привязку слов или фраз к реальным сущностям (например, слово «Эйфелева башня» связывается с конкретным объектом в реальном мире).
https://arxiv.org/pdf/2506.15480
👍3🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Graph-Code — это графовая RAG-система.
Он анализирует кодовую базу Python и создает графы знаний, позволяющие выполнять запросы на естественном языке.
Основные характеристики:
- Глубокий анализ кода для извлечения классов, функций и связей.
- Использует Memgraph для хранения кодовой базы в виде графа.
- Анализирует pyproject для понимания внешних зависимостей.
- Извлекает фактические фрагменты исходного кода для найденных функций.
Graph-Code — это графовая RAG-система.
Он анализирует кодовую базу Python и создает графы знаний, позволяющие выполнять запросы на естественном языке.
Основные характеристики:
- Глубокий анализ кода для извлечения классов, функций и связей.
- Использует Memgraph для хранения кодовой базы в виде графа.
- Анализирует pyproject для понимания внешних зависимостей.
- Извлекает фактические фрагменты исходного кода для найденных функций.
👍4🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
MIDI: Диффузия с несколькими экзомплями для генерации одного изображения в 3D-сцены
- Сегментация сцены на объекты
- Многовидовая диффузия на каждом объекте
- В результате генерирует высококачественную 3D-сцену, состоящую из частей
MIDI: Диффузия с несколькими экзомплями для генерации одного изображения в 3D-сцены
- Сегментация сцены на объекты
- Многовидовая диффузия на каждом объекте
- В результате генерирует высококачественную 3D-сцену, состоящую из частей
⚡5👍3
Forwarded from Data Secrets
Китайский стартап выпустил Deep Research агента, который лучше аналогов от OpenAI и Google
Kimi.ai – не новый стартап, и он уже радовал нас несколькими приятными релизами. Но такой прорыв у них в первый раз.
Взгляните на метрики: их агент Kimi-Researcher занимает лидирующие позиции на всех бенчмарках, включая известный Humanity’s Last Exam.
Говорят, для одной задачи агент в среднем делает 23 ризонинг-шага и параллельно исследует более 200 URL.
За основу взята собственная модель стартапа k 1.5, которую end-to-end дообучали с помощью обучения с подкреплением. При этом потребовалось минимум размеченных данных, потому что выдача награды была, в основном, автоматизирована. Отдельно тюнили умение использовать инструменты (там кстати, подкручены MCP).
Все подробности о данных, подходах в обучении и строении инфраструктуры исследователи подробно расписали в блогпосте.
Попробовать агента скоро можно будет здесь. Если хотите получить ранний доступ, лучше записаться в лист ожидания
Умеют удивлять
Kimi.ai – не новый стартап, и он уже радовал нас несколькими приятными релизами. Но такой прорыв у них в первый раз.
Взгляните на метрики: их агент Kimi-Researcher занимает лидирующие позиции на всех бенчмарках, включая известный Humanity’s Last Exam.
Говорят, для одной задачи агент в среднем делает 23 ризонинг-шага и параллельно исследует более 200 URL.
За основу взята собственная модель стартапа k 1.5, которую end-to-end дообучали с помощью обучения с подкреплением. При этом потребовалось минимум размеченных данных, потому что выдача награды была, в основном, автоматизирована. Отдельно тюнили умение использовать инструменты (там кстати, подкручены MCP).
Все подробности о данных, подходах в обучении и строении инфраструктуры исследователи подробно расписали в блогпосте.
Попробовать агента скоро можно будет здесь. Если хотите получить ранний доступ, лучше записаться в лист ожидания
Умеют удивлять
👍4👌2