Машинное обучение RU
17.5K subscribers
1.42K photos
177 videos
11 files
1.89K links
Все о машинном обучении

админ - @workakkk

@data_analysis_ml - анализ даннных

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python 📚

@datascienceiot - 📚

РКН: clck.ru/3FmrUw
加入频道
Forwarded from Machinelearning
✔️ ByteDance выпустила InfiniteYou: бесконечные вариации портрета.

ByteDance представила InfiniteYou — ИИ-систему, которая генерирует фотореалистичные портреты, сохраняя сходство с оригиналом и точно следуя текстовым запросам. В отличие от PuLID-FLUX, в InfiniteYou черты лица обрабатываются отдельным слоем, что повышает качество без риска переобучения.

Технология использует двухэтапное обучение: сначала на реальных фото, затем — на синтетических изображениях. По данным тестов, 72,8% участников выбрали результаты InfiniteYou из-за детализации и отсутствия артефактов вроде «копирования» лиц. Система совместима с ControlNet и LoRA, а для генерации нужно всего 4 шага.

Исходный код и веса модели уже доступны на GitHub и Hugging Face, демо-версия доступна тут.
analyticsindiamag.com

✔️ NVIDIA представила Project G-Assist: локальный ИИ-агент для геймеров.

Компания NVIDIA анонсировала экспериментальный релиз Project G-Assist — ИИ-агента, использующего компактную языковую модель, которая обрабатывает голосовые или текстовые запросы, оптимизируя настройки игр, мониторинг производительности и даже управление подсветкой периферии от Logitech или Corsair. Всё работает оффлайн, без подписок и облачных серверов.

Для разработчиков открыт доступ к GitHub-репозиторию: там есть шаблоны для создания плагинов, интеграции со Spotify, Twitch или Google Gemini. Технические требования — RTX 30/40/50 серии, 12 ГБ видеопамяти и свежие драйверы.
nvidia.com

✔️ Роботы Figure 02 ходят почти как люди.

Figure разработала революционный метод обучения человекоподобных роботов — кастомная end-to-end нейросеть на основе RL за несколько часов «прокачала» движения Figure 02 до уровня естественной человеческой походки.

Все благодаря симулятору, где тысячи виртуальных роботов учились ходить по разным поверхностям, падать и реагировать на толчки. Ключевая фишка — перенос навыков из симуляции в реальность без доработок: помогли рандомизация параметров и мгновенная коррекция крутящего момента. Обещают, что уже скоро робот Helix на этой же базе сможет готовить и убираться.
figure.ai

✔️ Apple планирует обучать ИИ на фото из Look Around в Apple Maps.

Apple обновила раздел сайта, подтвердив использование снимков из Look Around (аналог Street View) для тренировки ИИ-моделей с марта 2025 года. Данные, собранные камерами на автомобилях и с переносных инсталляций (для пешеходных зон), включая 3D-карты, помогут улучшить распознавание изображений, генерацию контента и поиск в приложении «Фото».

Для защиты приватности Apple блюрит лица и номера машин на фото, а также готова скрыть частные строения по запросу. Обучение моделей будет проводиться только с обработанными изображениями. Подробности о конкретных алгоритмах компания пока не раскрывает, возможно о них станет известно на WWDC 2025, который пройдет с 9 по 13 июня.
9to5mac.com

✔️ Tesla покажет своего робота Optimus представителям Капитолия.

Tesla присоединится к симпозиуму по робототехнике в Капитолии, чтобы продемонстрировать своего человекоподобного робота Optimus конгрессменам и сотрудникам Белого дома. Мероприятие, организованное A3 Automate и Университетом Карнеги-Меллон. пройдёт в 26 марта в здании Cannon House Office.

В приглашении Tesla подчеркивает, что робот позволит «заглянуть в будущее», и приглашает всех желающих оценить разработку.
axios.com

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Research #NLP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥21