#unrealneural
«Искусственный интеллект развивается — и меняет наше понимание сознания»
Достижения в области искусственного интеллекта заставляют нас переосмыслить, что такое интеллект, и дают нам ключи к раскрытию полного потенциала ИИ.
https://www.noemamag.com/ai-is-evolving-and-changing-our-understanding-of-intelligence
«Искусственный интеллект развивается — и меняет наше понимание сознания»
Достижения в области искусственного интеллекта заставляют нас переосмыслить, что такое интеллект, и дают нам ключи к раскрытию полного потенциала ИИ.
https://www.noemamag.com/ai-is-evolving-and-changing-our-understanding-of-intelligence
🔥4👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Можно создавать рабочие процессы для ИИ-агентов простым перетаскиванием, без написания кода.
Совместимо с моделями OpenAI, Anthropic, Google и локальными моделями Ollama.
Полностью с открытым исходным кодом.
https://github.com/simstudioai/sim
Можно создавать рабочие процессы для ИИ-агентов простым перетаскиванием, без написания кода.
Совместимо с моделями OpenAI, Anthropic, Google и локальными моделями Ollama.
Полностью с открытым исходным кодом.
https://github.com/simstudioai/sim
👍5❤2🔥1
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Дико интересная статья про пространство смыслов, которое не зависит от конкретного языка.
Самое захватывающее в том, что его нашли и у кожаных в мозгу и у LLM в "средних слоях".
Итак, исследование показывает, что, несмотря на различия в языках (звуки, алфавиты, синтаксис), их смысловые представления в мозге схожи и могут быть смоделированы нейросетевыми языковыми моделями (LLMs). И человеческий мозг, и LLMs создают сходное "пространство концепций", объединяющее разные языки.
Использовались данные fMRI людей, слушавших одну и ту же историю («Маленький принц») на английском, китайском и французском языках.
Применялись воксельные модели кодирования, связывающие эмбеддинги слов из BERT и Whisper с активностью мозга.
Сравнивались одноязычные модели (uBERT) и многоязычная модель (mBERT), а также мультимодальная модель (Whisper).
Результаты
Сходство представлений: Даже одноязычные модели BERT формируют сходные концептуальные пространства, особенно в средних слоях.
Мозговая активность в зонах, отвечающих за понимание, схожа у всех разно-язычных групп людей
Кросс-языковая генерализация: Модели, обученные предсказывать активность мозга для одного языка, могут предсказывать активность для других языков, если история одинакова по смыслу.
Речь и текст: Whisper выявляет общие фонетические и акустические паттерны между разными языками, которые также отражаются в активности мозга.
Итого:
Смысловое восприятие в мозге не зависит от формы языка.
Как мозг, так и LLMs кодируют концепции в высокоразмерном пространстве (область смыслов\концепций?), где смысловые структуры совпадают для разных языков, иначе говоря, нейронные репрезентации смысла, лежащие в основе разных языков, являются общими для носителей разных языков, и что языковые модели, обученные на разных языках, сходятся на этом общем значении
Общие концептуальные представления формируются благодаря взаимодействию людей с окружающим миром, а не только особенностям языка.
Тут интересно поразмышлять, в каком пространстве мы мыслим - ближе к языку или к вот этим вот скрытым смыслам?
https://paperswithcode.com/paper/brains-and-language-models-converge-on-a
@cgevent
Самое захватывающее в том, что его нашли и у кожаных в мозгу и у LLM в "средних слоях".
Итак, исследование показывает, что, несмотря на различия в языках (звуки, алфавиты, синтаксис), их смысловые представления в мозге схожи и могут быть смоделированы нейросетевыми языковыми моделями (LLMs). И человеческий мозг, и LLMs создают сходное "пространство концепций", объединяющее разные языки.
Использовались данные fMRI людей, слушавших одну и ту же историю («Маленький принц») на английском, китайском и французском языках.
Применялись воксельные модели кодирования, связывающие эмбеддинги слов из BERT и Whisper с активностью мозга.
Сравнивались одноязычные модели (uBERT) и многоязычная модель (mBERT), а также мультимодальная модель (Whisper).
Результаты
Сходство представлений: Даже одноязычные модели BERT формируют сходные концептуальные пространства, особенно в средних слоях.
Мозговая активность в зонах, отвечающих за понимание, схожа у всех разно-язычных групп людей
Кросс-языковая генерализация: Модели, обученные предсказывать активность мозга для одного языка, могут предсказывать активность для других языков, если история одинакова по смыслу.
Речь и текст: Whisper выявляет общие фонетические и акустические паттерны между разными языками, которые также отражаются в активности мозга.
Итого:
Смысловое восприятие в мозге не зависит от формы языка.
Как мозг, так и LLMs кодируют концепции в высокоразмерном пространстве (область смыслов\концепций?), где смысловые структуры совпадают для разных языков, иначе говоря, нейронные репрезентации смысла, лежащие в основе разных языков, являются общими для носителей разных языков, и что языковые модели, обученные на разных языках, сходятся на этом общем значении
Общие концептуальные представления формируются благодаря взаимодействию людей с окружающим миром, а не только особенностям языка.
Тут интересно поразмышлять, в каком пространстве мы мыслим - ближе к языку или к вот этим вот скрытым смыслам?
https://paperswithcode.com/paper/brains-and-language-models-converge-on-a
@cgevent
👍4⚡2❤2🤡1
#ЛабораторияИИ #Эксперименты
Продолжаем разработку генераторов архитектурного Массинга. Вот какие формы удается получить с помощью модели Grok 4
Продолжаем разработку генераторов архитектурного Массинга. Вот какие формы удается получить с помощью модели Grok 4
🔥10❤5⚡2
Forwarded from Альянс Цифровых Лидеров в стройке
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Что наша жизнь? Игра Граф😁
В целом: удобно же, если ChatGPT не просто будет хранить нашу историю где-то между своими алгоритмами, но и — показывать нам в таком виде. Как думаете?
В целом: удобно же, если ChatGPT не просто будет хранить нашу историю где-то между своими алгоритмами, но и — показывать нам в таком виде. Как думаете?
🔥5⚡4❤2👍2👎1
AI LAB | Лаборатория ИИ
OmniSVG Еще один чрезвычайно интересный генератор svg геометрии на архитектуре трансформеров. Как он работает? Построен на предварительно обученной визуальной языковой модели Qwen-VL (мультимодальный трансформер, умеющий работать с изображениями и текстом…
OmniSVG появился в свободном доступе
Demo: https://huggingface.co/spaces/OmniSVG/OmniSVG-3B
Code: https://github.com/OmniSVG/OmniSVG
Model: https://huggingface.co/OmniSVG/OmniSVG
Demo: https://huggingface.co/spaces/OmniSVG/OmniSVG-3B
Code: https://github.com/OmniSVG/OmniSVG
Model: https://huggingface.co/OmniSVG/OmniSVG
huggingface.co
OmniSVG 3B - a Hugging Face Space by OmniSVG
OmniSVG-Demo-Page
🔥3⚡1👍1
Приношу извинение, что не указал автора этого видео во время презентации🥲 Это действительно видео взято с его канала для демонстрации
❤7👍3⚡2
Forwarded from BIM Координатор
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда твоё видео показывает крупнейший застройщик страны… и «забывает» тебя упомянуть 😅
🎤 Сегодня наткнулся на интересную презентацию от компании ПИК на мероприятии BIM Просвет, посвящённом «искусственному интеллекту в проектировании и девелопменте» которую посетил сегодня.
На слайде - моё видео с YouTube, где я показываю работу ИИ-ассистента для Revit (MCP), автоматизирующего рутинные задачи проектировщика.
🔗 Вот ссылка: https://youtu.be/Qm_vRncHHGU?si=HCSBJlfBN5gV7XRe
📽 Приятно, что разработка оказалась полезной и попала в презентацию одного из крупнейших девелоперов страны.
Но ребята… зачем вырезать мое лицо?)
Можно было просто упомянуть автора - я бы только порадовался! 😉
В любом случае, приятно видеть, как наши наработки начинают жить своей жизнью и помогают BIM-сообществу двигаться вперёд. Работаем дальше 💪
🎤 Сегодня наткнулся на интересную презентацию от компании ПИК на мероприятии BIM Просвет, посвящённом «искусственному интеллекту в проектировании и девелопменте» которую посетил сегодня.
На слайде - моё видео с YouTube, где я показываю работу ИИ-ассистента для Revit (MCP), автоматизирующего рутинные задачи проектировщика.
🔗 Вот ссылка: https://youtu.be/Qm_vRncHHGU?si=HCSBJlfBN5gV7XRe
📽 Приятно, что разработка оказалась полезной и попала в презентацию одного из крупнейших девелоперов страны.
Но ребята… зачем вырезать мое лицо?)
Можно было просто упомянуть автора - я бы только порадовался! 😉
В любом случае, приятно видеть, как наши наработки начинают жить своей жизнью и помогают BIM-сообществу двигаться вперёд. Работаем дальше 💪
1🔥12❤5😁5🤝3
#unrealneural
OpenGVLab выпустила Mono-InternVL-1.5 — новый мультимодальный ИИ. Он работает быстрее, стоит дешевле и показывает отличные результаты, при этом снижая затраты на обучение и время отклика.
https://huggingface.co/papers/2507.12566
OpenGVLab выпустила Mono-InternVL-1.5 — новый мультимодальный ИИ. Он работает быстрее, стоит дешевле и показывает отличные результаты, при этом снижая затраты на обучение и время отклика.
https://huggingface.co/papers/2507.12566
🔥2⚡1👍1
Forwarded from Буквами о цифре
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня впервые BIM Просвет состоялся в формате офлайн-митап, где ведущие эксперты отрасли обсудили применение искусственного интеллекта в проектировании и девелопменте.
Руководитель отдела исследований и разработок в области ИИ
- Генерация массингов
- Универсальный ИИ-ассистент
- Автоматическая генерация квартир
- Технологии видеогенерации
- Чат-боты для работы с данными
- Автоматическая проверка наличия материалов в НСИ
- Получение ВОР из рабочей документации
- Кластеризация замечаний с помощью ML
- Путь от работы с данными к полноценному AI
- Проблемы внедрения LLM-решений
- Выделение машинного обучения в отдельное направление
- Практичные кейсы применения ИИ
- Структурированный гид по инструментам
- Реальные примеры автоматизации задач
- Создание машиночитаемых нормативов
- Чат-бот для работы с документацией
- Система автоматизированной экспертизы
- Обзор возможностей платформы
- Развертывание корпоративных решений
- Интеграция ИИ-модулей
Технический директор
- Кейсы внедрения:
- Корпоративные помощники
- Системы распознавания объектов
- Автоматизация рутинных процессов
✔️ ИИ перешел из экспериментальной в рабочую стадию внедрения
✔️ n8n и low-code решения упрощают автоматизацию процессов
✔️ Генеративные технологии становятся стандартом в проектировании
✔️ Основной вызов - адаптация команд и интеграция с существующими процессами
Полные материалы будут доступны в соцсетях BIM Support и на YouTube-канале организаторов.
#BIMПросвет #Буквы_рекомендуют
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥4👍3