Channel: AI LAB | Лаборатория ИИ
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Очередной кейс рабочего процесса от STF Lab
Комбинация генетического алгоритма и реалтайм обработки ракурсных видов (AI рендеринг)
Очередной кейс рабочего процесса от STF Lab
Комбинация генетического алгоритма и реалтайм обработки ракурсных видов (AI рендеринг)
🔥6⚡2👍2
#unrealneural
Вайб кодинг в 1С. Лучшие нейросети для генерации 1С кода
В статье кратко на реальных примерах проанализированы возможности генерации кода 1С сетями от Yandex, Sber, Microsoft, Anthropic, DeepSeek, OpenAI, Google
https://habr.com/ru/articles/908170/
Вайб кодинг в 1С. Лучшие нейросети для генерации 1С кода
В статье кратко на реальных примерах проанализированы возможности генерации кода 1С сетями от Yandex, Sber, Microsoft, Anthropic, DeepSeek, OpenAI, Google
https://habr.com/ru/articles/908170/
👍6🔥5⚡3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#эксперименты
Если бы Дом Наркомфина был мягкой мебелью 🤯🤯🤯
Если бы Дом Наркомфина был мягкой мебелью 🤯🤯🤯
😁5🤯4👍2
#unrealneural
А у Anthropic есть интерактивный курс по промпт инженерии
https://github.com/anthropics/courses/tree/master/prompt_engineering_interactive_tutorial
А у Anthropic есть интерактивный курс по промпт инженерии
https://github.com/anthropics/courses/tree/master/prompt_engineering_interactive_tutorial
⚡5👍2
#ЛабораторияИИ
Вид на будущее: как технологии помогают анализировать виды из окон
Новая статья на Хабр 🤓🤓🤓
https://habr.com/ru/companies/pik_digital/articles/913458/
Вид на будущее: как технологии помогают анализировать виды из окон
Новая статья на Хабр 🤓🤓🤓
https://habr.com/ru/companies/pik_digital/articles/913458/
🔥6👍3🤓2
Forwarded from NN
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google выпустили приложение для запуска локальных ИИ-моделей прямо на смартфоне.
Работает бесплатно и доступно всегда, даже когда нет подключения к сети. Можно общаться с чат-ботами в самолёте или поездках.
Забираем здесь. Пока есть только Android-версия, скоро выйдет на iOS.
Работает бесплатно и доступно всегда, даже когда нет подключения к сети. Можно общаться с чат-ботами в самолёте или поездках.
Забираем здесь. Пока есть только Android-версия, скоро выйдет на iOS.
👍6⚡2🤯2
Forwarded from ND - Новости Дня
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Павел Дуров и Илон Маск договорились о партнерстве своих проектов
Telegram и стартап Илона Маска xAI договорились о партнерстве на год. В мессенджере будет распространяться чат-бот Grok, компания Дурова получит от xAI $300 млн, а также 50% дохода от подписок xAI, реализованных через Telegram. "Этим летом пользователи Telegram получат доступ к самым передовым ИИ-технологиям на рынке" — заявил Павел Дуров.
Пользователи смогут задавать Grok вопросы прямо в поисковой строке Telegram, назначать его модератором чатов, дополнять свои сообщения допинфой (при желании) и делать выжимки больших сообщений и файлов. Также чат-бот будет выполнять функции фактчекера.
Новости Дня
Telegram и стартап Илона Маска xAI договорились о партнерстве на год. В мессенджере будет распространяться чат-бот Grok, компания Дурова получит от xAI $300 млн, а также 50% дохода от подписок xAI, реализованных через Telegram. "Этим летом пользователи Telegram получат доступ к самым передовым ИИ-технологиям на рынке" — заявил Павел Дуров.
Пользователи смогут задавать Grok вопросы прямо в поисковой строке Telegram, назначать его модератором чатов, дополнять свои сообщения допинфой (при желании) и делать выжимки больших сообщений и файлов. Также чат-бот будет выполнять функции фактчекера.
Новости Дня
🤔6🔥5👍4
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
В Krea.ai присунули новую модель Dough именно для редактирования картинок.
Пробуем.
Dough - это "тесто".
@cgevent
Пробуем.
Dough - это "тесто".
@cgevent
⚡5👍2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
DeepSeek выпустил DeepSeek R1 v2
DeepSeek выпустил DeepSeek R1 v2
👍4⚡2❤1
#unrealneural
Обучение с подкреплением и проверяемым вознаграждением показало хорошие результаты в улучшении рассуждений LLM, но есть проблема отсутствия достоверных ответов.
Есть подход обучения с самовознаграждением (SRT): где языковые модели сами вознаграждают обучение с подкреплением.
https://self-rewarding-llm-training.github.io/
Обучение с подкреплением и проверяемым вознаграждением показало хорошие результаты в улучшении рассуждений LLM, но есть проблема отсутствия достоверных ответов.
Есть подход обучения с самовознаграждением (SRT): где языковые модели сами вознаграждают обучение с подкреплением.
https://self-rewarding-llm-training.github.io/
⚡2🔥2👍1
#unrealneural
Новое поколение моделей генераторов SVG, теперь использующих Reinforcement Learning from Rendering Feedback (RLRF).
https://arxiv.org/abs/2505.20793
Новое поколение моделей генераторов SVG, теперь использующих Reinforcement Learning from Rendering Feedback (RLRF).
https://arxiv.org/abs/2505.20793
👍4⚡1
Forwarded from vc.ru
Perplexity представил Perplexity Labs — режим для тех, кто хочет «воплотить в жизнь» рабочие и личные проекты. В нём можно генерировать таблицы, отчёты, «простые веб-приложения» и другое.
Режим доступен подписчикам Pro
vc.ru/ai/2016656
Режим доступен подписчикам Pro
vc.ru/ai/2016656
👍3⚡1🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5😁4❤1👍1🏆1
#unrealneural
Машина Дарвина-Геделя: искусственный интеллект, который совершенствует себя, переписывая собственный код 🤯
Машина Дарвина-Геделя (DGM) — это самосовершенствующийся агент, который может изменять свой собственный код. Вдохновленные эволюцией, мы поддерживаем расширяющуюся родословную вариантов агентов, что позволяет открыто исследовать обширное пространство дизайна таких «самосовершенствующихся» агентов.
https://github.com/jennyzzt/dgm
Машина Дарвина-Геделя: искусственный интеллект, который совершенствует себя, переписывая собственный код 🤯
Машина Дарвина-Геделя (DGM) — это самосовершенствующийся агент, который может изменять свой собственный код. Вдохновленные эволюцией, мы поддерживаем расширяющуюся родословную вариантов агентов, что позволяет открыто исследовать обширное пространство дизайна таких «самосовершенствующихся» агентов.
https://github.com/jennyzzt/dgm
🤯7⚡3
Forwarded from Наука, Техника и Нейровайб
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИ научился создавать видео из каракуль. Видеонейронка Runway представила фичу Layout Sketches, с которой даже ребенок сможет визуализировать свои мысли. Получившиеся ролики не просто анимация, а полноценные короткометражки с физикой.
Изимод для контент-мейкеров
Изимод для контент-мейкеров
🔥9⚡3👍2
Forwarded from ИИ и роботы в стройке
Как ИИ-лаборатория ПИКа помогла менеджерам застройщика лучше продавать, или о модуле анализа видов из окон R2.Видоботы
Артур Ишмаев, руководитель отдела исследований и разработки в области ИИ в ПИКе, рассказал про то, как его команда на базе платформы R2 разработала анализатор видов из окон. Этот инструмент теперь помогает девелоперу презентовать и продавать квартиры на сайте.
Что хотели
Заказчиком модуля выступил отдел продаж ПИКа. Менеджерам требовался наглядный инструмент, позволяющий быстро показывать клиентам, что именно те увидят из своей будущей квартиры. Плюс процесс должен был работать автоматически и легко масштабироваться.
Как делали
Разработку вели на собственной платформе R2 с использованием цифровых моделей Москвы, генплана, здания с информацией о планировках квартир.
Что получилось
Модуль рассчитывает поле видимости из окон с учётом ориентации зданий и выводит результаты в двух форматах: схематичном изображении направлений видов и текстовом описании объектов с указанием типа окна и комнаты. Также включено процентное соотношение разных объектов в поле зрения.
Как использует бизнес
Теперь на сайте ПИК у каждой квартиры есть вкладка «Вид из окна», где можно изучить визуализацию и применить фильтры. Инструмент работает автоматически и легко масштабируется на все проекты. В будущем команда планирует развивать сервис с применением искусственного интеллекта и расширять его возможности.
Артур Ишмаев, руководитель отдела исследований и разработки в области ИИ в ПИКе, рассказал про то, как его команда на базе платформы R2 разработала анализатор видов из окон. Этот инструмент теперь помогает девелоперу презентовать и продавать квартиры на сайте.
Что хотели
Заказчиком модуля выступил отдел продаж ПИКа. Менеджерам требовался наглядный инструмент, позволяющий быстро показывать клиентам, что именно те увидят из своей будущей квартиры. Плюс процесс должен был работать автоматически и легко масштабироваться.
Как делали
Разработку вели на собственной платформе R2 с использованием цифровых моделей Москвы, генплана, здания с информацией о планировках квартир.
Что получилось
Модуль рассчитывает поле видимости из окон с учётом ориентации зданий и выводит результаты в двух форматах: схематичном изображении направлений видов и текстовом описании объектов с указанием типа окна и комнаты. Также включено процентное соотношение разных объектов в поле зрения.
Как использует бизнес
Теперь на сайте ПИК у каждой квартиры есть вкладка «Вид из окна», где можно изучить визуализацию и применить фильтры. Инструмент работает автоматически и легко масштабируется на все проекты. В будущем команда планирует развивать сервис с применением искусственного интеллекта и расширять его возможности.
⚡5❤4👍2🏆2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Spatial-MLLM — это разработка, направленная на улучшение пространственного интеллекта мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) для визуальных задач, основанных на 2D-изображениях.
Spatial-MLLM предлагает новый подход к улучшению пространственного мышления моделей, которые изначально разрабатывались для обработки 2D-визуальных данных. Традиционные видео-MLLM часто используют визуальные энкодеры, такие как CLIP, оптимизированные для семантического понимания, но не для пространственных задач. Spatial-MLLM решает эту проблему, интегрируя 3D-информацию через архитектуру с двумя энкодерами (dual-encoder), что позволяет моделям лучше понимать пространственные отношения без необходимости использования 3D-данных на этапе обучения.
https://diankun-wu.github.io/Spatial-MLLM/
Spatial-MLLM — это разработка, направленная на улучшение пространственного интеллекта мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) для визуальных задач, основанных на 2D-изображениях.
Spatial-MLLM предлагает новый подход к улучшению пространственного мышления моделей, которые изначально разрабатывались для обработки 2D-визуальных данных. Традиционные видео-MLLM часто используют визуальные энкодеры, такие как CLIP, оптимизированные для семантического понимания, но не для пространственных задач. Spatial-MLLM решает эту проблему, интегрируя 3D-информацию через архитектуру с двумя энкодерами (dual-encoder), что позволяет моделям лучше понимать пространственные отношения без необходимости использования 3D-данных на этапе обучения.
https://diankun-wu.github.io/Spatial-MLLM/
⚡4❤2👍1👌1
HTML Embed Code: