Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Хмм.. любопытно.. chatGPT как rendering-движок, понимающий материалы.
Похоже у него в мозгах есть понимание того, как устроены шейдеры (начитался интернетика).
Более того, вы можете попробовать попросить его самого написать шейдеры в формате JSON.
А потом дать ему любую картинку и сказать - перетекстурируй.
Я попробовал на фотках и генерациях, а вы попробуйте на скринах из Блендора. И своих материалах.
Получается chatRenderMan какой-то.
Промпт:
@cgevent
Похоже у него в мозгах есть понимание того, как устроены шейдеры (начитался интернетика).
Более того, вы можете попробовать попросить его самого написать шейдеры в формате JSON.
А потом дать ему любую картинку и сказать - перетекстурируй.
Я попробовал на фотках и генерациях, а вы попробуйте на скринах из Блендора. И своих материалах.
Получается chatRenderMan какой-то.
Промпт:
retexture the whole attached image based on the JSON aesthetic below
{
"style": "photorealistic 3D render",
"material": "glass with transparent and iridescent effects",
"surface_texture": "smooth, polished with subtle reflections and refractive effects",
"lighting": {
"type": "studio HDRI",
"intensity": "high",
"direction": "angled top-left key light and ambient fill",
"accent_colors": ["blue", "green", "purple"],
"reflections": true,
"refractions": true,
"dispersion_effects": true,
"bloom": true
},
"color_scheme": {
"primary": "transparent with iridescent blue, green, and purple hues",
"secondary": "crystal-clear with subtle chromatic shifts",
"highlights": "soft, glowing accents reflecting rainbow-like effects",
"rim_light": "soft reflective light around edges"
},
"background": {
"color": "black",
"vignette": true,
"texture": "none"
},
"post_processing": {
"chromatic_aberration": true,
"glow": true,
"high_contrast": true,
"sharp_details": true
}
}
@cgevent
👍5⚡3🔥3
Forwarded from Data Secrets
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Deep Research в ChatGPT добавили возможность интеграции GitHub
То есть теперь можно присоединить к боту определенный репозиторий и задать по нему любой вопрос. Модель уйдет на несколько минут искать ответ, а после вернется с большим отчетом.
Репорт, который будет отдавать модель, выглядит примерно так, то есть развернутое объяснение со ссылками на конкретные места в коде. Здорово, кстати, что ссылки – это значит именно переадрессация на определенные строки кода на гитхабе, а не просто скопированный в чат кусок файла. Так намного удобнее ориентироваться.
Фичу раскатят на всех платных пользователей в ближайшие дни 🍯
То есть теперь можно присоединить к боту определенный репозиторий и задать по нему любой вопрос. Модель уйдет на несколько минут искать ответ, а после вернется с большим отчетом.
Репорт, который будет отдавать модель, выглядит примерно так, то есть развернутое объяснение со ссылками на конкретные места в коде. Здорово, кстати, что ссылки – это значит именно переадрессация на определенные строки кода на гитхабе, а не просто скопированный в чат кусок файла. Так намного удобнее ориентироваться.
Фичу раскатят на всех платных пользователей в ближайшие дни 🍯
⚡6👍5🔥1
#unrealneural
CAD-Llama
Преобразует набор данных DeepCAD в удобный для LLM текстовый формат, а инструкция настраивает модель Llama-8B для генерации и редактирования САПР. Точность увеличивается в 4 раза по сравнению с GPT4, в 2 раза по сравнению с инструкцией на более «сыром» представлении САПР.
Берем к себе для тестов!
https://arxiv.org/abs/2505.04481
CAD-Llama
Преобразует набор данных DeepCAD в удобный для LLM текстовый формат, а инструкция настраивает модель Llama-8B для генерации и редактирования САПР. Точность увеличивается в 4 раза по сравнению с GPT4, в 2 раза по сравнению с инструкцией на более «сыром» представлении САПР.
Берем к себе для тестов!
https://arxiv.org/abs/2505.04481
⚡5👍4🔥4
Forwarded from Data Secrets
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
«Сложно сказать, насколько мы еще опережаем Китай. Я думаю, ненамного»
В сенате США вчера проводили слушание по вопросу укрепления позиций Америки в ИИ-гонке. В качестве свидетелей приглашали несколько представителей индустрии, в том числе Альтмана. Собрали интересные цитаты:
Если вдруг захотите посмотреть все 3 часа слушания, вот запись😶
В сенате США вчера проводили слушание по вопросу укрепления позиций Америки в ИИ-гонке. В качестве свидетелей приглашали несколько представителей индустрии, в том числе Альтмана. Собрали интересные цитаты:
➖ Мы убеждены, что OpenAI обладает лучшими моделями в мире. Тем не менее, очень сложно сказать, насколько мы опережаем Китай, но я бы сказал… ненамного.➖ DeepSeek добился двух впечатляющих результатов: сильная опенсорс модель и приложение, которое а какой-то момент стало более скачиваемым, чем ChatGPT. Пока что DeepSeek не обогнал ChatGPT в качестве потребительского ИИ по умолчанию, но если бы это случилось, это было бы… плохо.➖ В конечном итоге стоимость ИИ сравняется со стоимостью энергии. Роботы могут создавать чипы, оптимизировать сети, но электрон есть электрон. В конечном итоге интеллект будет масштабироваться настолько, насколько это позволит сеть.➖ Скоро в истории человечества произойдут большие перемены. Эти системы способны на вещи, которые мы даже не можем себе представить. (Да, куда же без высказываний в стиле «да не маркетинг это» )
Если вдруг захотите посмотреть все 3 часа слушания, вот запись
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍3🤯2🤡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Джим Фан говорит, что NVIDIA обучила гуманоидных роботов ходить и двигаться как люди.
10 лет обучения, сжатые в 2 часа симуляции. Оказывается, для освоения движения не нужна гигантская модель.
«1,5 миллиона параметров, а не миллиард, чтобы охватить подсознательные процессы человеческого тела».
Выглядит круто!
Джим Фан говорит, что NVIDIA обучила гуманоидных роботов ходить и двигаться как люди.
10 лет обучения, сжатые в 2 часа симуляции. Оказывается, для освоения движения не нужна гигантская модель.
«1,5 миллиона параметров, а не миллиард, чтобы охватить подсознательные процессы человеческого тела».
Выглядит круто!
🔥7👍3🥰2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
LegoGPT
Эта авторегрессионная модель генерирует сборные конструкции из текстовых подсказок, воспроизводя законы и ограничения сборки в обучение LLM.
«LegoGPT — это небольшой первый шаг к генеративному производству физических объектов»
Есть ограничения, но зато опенсорс и очень привлекательная для проектирования история.
https://github.com/AvaLovelace1/LegoGPT
LegoGPT
Эта авторегрессионная модель генерирует сборные конструкции из текстовых подсказок, воспроизводя законы и ограничения сборки в обучение LLM.
«LegoGPT — это небольшой первый шаг к генеративному производству физических объектов»
Есть ограничения, но зато опенсорс и очень привлекательная для проектирования история.
https://github.com/AvaLovelace1/LegoGPT
⚡4👍3🔥3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Fellou
Браузер — агент
Не только поиск и просмотр, но и сложные задачи (глубокие исследования, какая-то автоматизация и еще ряд возможностей). Наверняка может освободить от части ручной работы.
Fellou
Браузер — агент
Не только поиск и просмотр, но и сложные задачи (глубокие исследования, какая-то автоматизация и еще ряд возможностей). Наверняка может освободить от части ручной работы.
👍5⚡2🤔2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#ЛабораторияИИ #Эксперименты #вкопилкуэрудита
Вайб-кодинг Часть 1 Модель диффузии Грея-Скотта
Начинаю изучать инструменты вайб-кодинга и вот первое приложение, как результат.
Система диффузии Грея-Скотта – это математическая модель, описывающая реакцию-диффузию, используемая для моделирования динамических узоров в различных системах, например, в биологии или химических реакциях. Она представляет собой систему уравнений, которые описывают изменение концентраций двух веществ в пространстве и времени.
Вайб-кодинг Часть 1 Модель диффузии Грея-Скотта
Начинаю изучать инструменты вайб-кодинга и вот первое приложение, как результат.
Система диффузии Грея-Скотта – это математическая модель, описывающая реакцию-диффузию, используемая для моделирования динамических узоров в различных системах, например, в биологии или химических реакциях. Она представляет собой систему уравнений, которые описывают изменение концентраций двух веществ в пространстве и времени.
⚡5❤3👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#ЛабораторияИИ #Эксперименты
Вайб-кодинг Часть 2 Телеграм бот генератор фракталов
За пару промптов сделал локального tg бота, который присылает сгенерированные картинки с фракталами
Вайб-кодинг Часть 2 Телеграм бот генератор фракталов
За пару промптов сделал локального tg бота, который присылает сгенерированные картинки с фракталами
👍5⚡2❤1🔥1
Forwarded from ИИ и роботы в стройке
6 репозиториев Гитхаба для тех, кто проектирует — архитектуру или агентов
Мы уже писали, что MCP становится стандартом для интеграции ИИ, как когда-то REST для API. А мультиагентные системы — следующий шаг после одиночных LLM. Ниже — 6 интересных проектов с Гитхаба для тех, кто разрабатывает ИИ-агентов или использует нейросети в проектировании.
1️⃣ OpenWebUI превращает инструменты MCP в HTTP-серверы, совместимые с OpenAPI. Теперь ИИ-сервисы легко интегрируются с RESTful API без «костылей».
2️⃣ Unbody — модульный сервер для создания ИИ, который понимает контекст, а не просто перебирает данные. Он преобразует необработанные данные в структурированные знания, умеет рассуждать и выдавать результат через API. Работает в 4 слоях: восприятие → память → рассуждение → действие. Пригодится тем, кто строит умные чат-боты или аналитические системы с памятью и логикой.
3️⃣ OWL: мультиагентные системы в действии. Фреймворк для мультиагентных систем на основе CAMEL-AI. Позволяет запускать несколько специализированных ИИ-агентов, которые взаимодействуют друг с другом через браузер, терминал, API или MCP-инструменты.
OWL отлично подходит для экспериментов с распределённым ИИ, где разные агенты выполняют разные роли и задачи, а результат достигается за счёт их взаимодействия.
4️⃣ F/mcptools — MCP Tools CLI — терминал для взаимодействия с MCP-серверами через командную строку. Позволяет находить, вызывать и тестировать ИИ-инструменты прямо из терминала. Поддерживает JSON, HTTP и даже мок-серверы для тестов. Если вы работаете с MCP-инфраструктурой, то можно ускорить интеграцию, отладку и тестирование.
5️⃣ Letta — универсальный формат для ИИ-агентов. Открытый стандарт для упаковки и переноса ИИ-агентов между LangGraph, CrewAI и другими фреймворками без переписывания кода, с контролем версий и чекпоинтами. Letta использует файл-архив .af, в котором сохраняются память, поведение и состояние агента.
6️⃣ Блендер-MCP — инструмент для интеграции Blender с Claude AI через MCP. Теперь можно проектировать на Blender с помощью текста — в том числе управлять сценами, объектами и материалами. Мы даже показывали эксперименты с ним или с чем-то похожим.
Мы уже писали, что MCP становится стандартом для интеграции ИИ, как когда-то REST для API. А мультиагентные системы — следующий шаг после одиночных LLM. Ниже — 6 интересных проектов с Гитхаба для тех, кто разрабатывает ИИ-агентов или использует нейросети в проектировании.
OWL отлично подходит для экспериментов с распределённым ИИ, где разные агенты выполняют разные роли и задачи, а результат достигается за счёт их взаимодействия.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6⚡3