🌟 LongLLaVA: MMLM, оптимизированная для обработки большого количества изображений.

LongLLaVA - мультимодальная модель, предназначена для разработки приложений, требующих понимания длинных видеороликов, изображений высокого разрешения и сложных мультимодальных сценариев.

В модели применяется гибридная архитектура из комбинации блоков Mamba и Transformer в соотношении 7:1. Для сжатия визуальных данных применяется метод 2D-пулинга, который снижает вычислительные затраты при сохранении производительности.

В процессе обучения применялся трехфазный метод: выравнивание по одному изображению, настройка инструкций по одному изображению и настройка инструкций по нескольким изображениям.

Экспериментальные результаты показали, что LongLLaVA превосходит другие модели с открытым исходным кодом по пониманию в длинном контексте, особенно в задачах поиска, подсчета и упорядочивания.

▶️Технические параметры модели:

🟢Parameters: 53B;
🟢Active parameters: 13B;
🟢Numbers of layers: 24;
🟢Mixture of Experts: 16/Top-2 for each token;
🟢Normalization: RMSNorm;
🟢Attention: Grouped Query Attention;
🟢Activation functions: SwiGLU.


📌Лицензирование : MIT License


🟡Arxiv
🟡Модель
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #LongLLaVA

🐎 fheroes2

Доступен выпуск проекта fheroes2 1.1.2, который воссоздаёт движок игры Heroes of Might and Magic II с нуля.

Код проекта написан на C++ и распространяется под лицензией GPLv2. Для запуска игры требуются файлы с игровыми ресурсами, которые можно получить из оригинальной игры Heroes of Might and Magic II.

Основные изменения:

- Улучшен ИИ для защиты замков.
- Улучшен ИИ для прокачки навыков героев.
- Оптимизированы алгоритмы, отвечающие за соблюдение радиуса героями-патрулями.
- Снижены бонусы для ИИ соперников.

▪ Github

🚀 Endless Sky - это космическая песочница с открытым исходным кодом, где игроки могут исследовать Вселенную, заниматься торговлей, перевозить пассажиров или выполнять миссии, написанная на C++.

Начните свое путешествие на маленьком корабле, улучшайте его, сражайтесь с пиратами и участвуйте в гражданской войне, выбирая между основным сюжетом и дополнительными активностями, такими как торговля или охота за головами.

🌟Эта игра имеет открыть исходный код, доступна для скачивания на платформах GitHub, Steam, GOG и Flathub, и она имеет низкие системные требования, что делает ее подходящей для большинства устройств.

▪ Github

@cpluspluc

⚡️ Релиз Python 3.13 и Git 2.47 ⚡️

Python 3.13, спустя ровно год с начала разработки, выпущен в релиз. Поддержка версии 3.13 планируется в течение 1.5 лет, и, после окончания этого срока еще 3.5 года версия будет получать критические обновления, связанные с безопасностью.

Ключевые изменения:

🟢экспериментальный компилятор JIT. Запуск в CPython –enable-experimental-jit;

🟢экспериментальный режим сборки CPython без GIL. Запуск –without-gil;

🟢интерактивный интерпретатор с многострочным редактированием, по подобию PyPy;

🟢изменена семантика locals() для функций, генераторов и сопрограмм;

🟢включена в состав модифицированная версия mimalloc от Microsoft;

🟢компилятор теперь очищает лидирующие пробелы из docstring;

🟢в модуле dbm реализован бэкенд dbm.sqlite3 по умолчанию для новых файлов;

🟢typing.TypeIs стала более интуитивной, чем typing.TypeGuard;

🟢typing.ReadOnly позволяет помечать элементы TypeDicts, доступные только для чтения;

🟢warnings.deprecated() добавлена для указания устаревших элементов в системе типов;

🟢удалены ifc, audioop, chunk, cgi, cgitb, crypt, imghdr, mailcap, msilib, nis, nntplib, ossaudiodev, pipes, sndhdr, spwd, sunau, telnetlib, uu, xdrlib и lib2to3 из стандартной библиотеки;

🟢в copy добавлена copy.replace();

🟢в os добавлены функции для работы с таймером через timerfd;

🟢random получил интерфейс CLI;

🟢macOS версий 10.9 - 10.12 больше не поддерживаются.

▶️Страница релиза 3.13 ▶️Документация 3.13


Git выпустил Git 2.47 с функциями и исправлениями ошибок от более чем 83 разработчиков, 28 из которых - новые.

В этой версии основное внимание уделяется повышению производительности и улучшению пользовательского опыта.

Основные изменения:

🟠инкрементные многопакетные индексы: экспериментальная функция, позволяющая сохранять несколько многопакетных индексов в цепочке слоев MIDX;

🟠ускорена идентификация базовой ветви : новый инструмент for-each-ref помогает определять базовую ветвь коммита, сводя к минимуму уникальные коммиты от первого родителя и упрощая идентификацию;

🟠обновлена политика поддержки: в Git 2.47 представлен новый документ, описывающий требования к поддержке для различных платформ, включая стандарты C99 или C11 и стабильные версии зависимостей;

🟠DEVELOPER=1 mode: теперь при компиляции с DEVELOPER=1 наличие неиспользуемых параметров является ошибкой времени компиляции;

🟠остальные улучшения : усовершенствования серверной части reftable, обновление платформы модульного тестирования, усовершенствование git fsck и интеграция кода Visual Studio с git mergetool.

▶️Полный список изменений


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Python #Git #Release

🌟 ARP: авторегрессионное обучение последовательности действий для задач роботизированного манипулирования.

ARP - архитектура авторегрессионной политики, разработанная в Рутгерском университете, которая учится генерировать последовательности действий, используя Chunking Causal Transformer (CCT), предлагая универсальный подход, превосходящий специализированные решения для задач манипулирования.

Политика предсказывает только будущую последовательность действий на основе текущего состояния (или наблюдения), не пытаясь предсказать всю траекторию. Этот метод обучения последовательности действий более достижим в приложениях робототехники и позволяет лучше использовать причинно-следственные связи.

ARP состоит из трех основных компонентов:

🟢Chunking Causal Transformer: CCT лежит в основе АРП и отвечает за авторегрессивную генерацию последовательности действий. Он принимает на вход текущее наблюдение и последовательность прошлых действий и предсказывает следующий фрагмент (chunk) действий.

🟢Модуль эмбединга действий: преобразует действия (дискретные, непрерывные или координаты пикселей) в непрерывные векторные представления (эмбединги), которые могут быть обработаны CCT.

🟢Модуль декодирования действий: преобразует инференс от CCT обратно в соответствующие действия в формате, подходящем для управления роботом.

ARP оценивался в 3 средах (Push-T, ALOHA, RLBench) и сравнивался с современными методами для каждой среды. Во всех случаях ARP продемонстрировал высокую производительность, достигая SOTA-показателей при меньших вычислительных затратах.

ARP был протестирован в реальном эксперименте с роботом, где он успешно выполнил сложную задачу по затягиванию гаек.

В репозитории проекта доступен код для обучения, тестирования в средах Push-T, ALOHA, RLBench и подробные инструкции по настройке окружения под каждую из этих задач.


⚠️ В зависимости от задачи (Push-T, ALOHA или RLBench) необходимо выбрать соответствующий файл конфигурации. Примеры конфигурационных файлов приведены в файле Experiments.md

⚠️ Форматы данных для каждой задачи разные:

🟠Push-T: RGB-изображения 96x96 px;
🟠ALOHA - RGB-изображения 480x640 px;
🟠RLBench - RGBD (RGB+канал Depth) 128 × 128px.


🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Robotics #ARP