ИИ воссоздал все 7 чудес древнего мира
Исследователи из Университета Флориды использовали передовые алгоритмы компьютерного зрения для цифрового восстановления всех семи чудес древнего мира.
Технология анализирует археологические данные, исторические тексты и архитектурные фрагменты для создания максимально точных 3D-моделей.
Восстановлены: Висячие сады Вавилона, Колосс Родосский, Александрийский маяк, Мавзолей в Галикарнасе, Статуя Зевса, Храм Артемиды и пирамида Хеопса.
Проект поможет археологам лучше понять древнюю архитектуру и откроет новые возможности для исторического образования через VR-технологии.
Как раз на днях про это писал :)
#Archaeology #нейрорендер
———
@tsingular
Исследователи из Университета Флориды использовали передовые алгоритмы компьютерного зрения для цифрового восстановления всех семи чудес древнего мира.
Технология анализирует археологические данные, исторические тексты и архитектурные фрагменты для создания максимально точных 3D-моделей.
Восстановлены: Висячие сады Вавилона, Колосс Родосский, Александрийский маяк, Мавзолей в Галикарнасе, Статуя Зевса, Храм Артемиды и пирамида Хеопса.
Проект поможет археологам лучше понять древнюю архитектуру и откроет новые возможности для исторического образования через VR-технологии.
Как раз на днях про это писал :)
#Archaeology #нейрорендер
———
@tsingular
🔥10🤣1
NVIDIA выпустила Cosmos Predict-2 для беспилотных авто
NVIDIA представила новую модель Cosmos Predict-2 для генерации синтетических данных беспилотных автомобилей. Модель умеет создавать многоракурсное видео из одной камеры и лучше понимает контекст.
Платформу уже используют Oxa, Plus и Uber для масштабирования разработки автономных систем.
Также анонсирован микросервис Cosmos Transfer и интеграция с симулятором CARLA, который имеет более 150 тысяч разработчиков.
Модель обучена на 20 тысячах часов реальной езды и показывает улучшенную производительность в сложных условиях вроде тумана и дождя.
#AutonomousVehicles #SyntheticData #NVIDIA
------
@tsingular
NVIDIA представила новую модель Cosmos Predict-2 для генерации синтетических данных беспилотных автомобилей. Модель умеет создавать многоракурсное видео из одной камеры и лучше понимает контекст.
Платформу уже используют Oxa, Plus и Uber для масштабирования разработки автономных систем.
Также анонсирован микросервис Cosmos Transfer и интеграция с симулятором CARLA, который имеет более 150 тысяч разработчиков.
Модель обучена на 20 тысячах часов реальной езды и показывает улучшенную производительность в сложных условиях вроде тумана и дождя.
#AutonomousVehicles #SyntheticData #NVIDIA
------
@tsingular
👍2⚡1
Сэм Альтман: эра сверхразума уже началась
Глава OpenAI заявил, что человечество перешло черту - эра искусственного сверхразума началась. "Мы прошли точку невозврата", - утверждает Альтман.
Он прогнозирует появление ИИ-агентов для реальной работы уже к 2026 году, систем с оригинальными открытиями - к 2027, а роботов для физических задач - к тому же периоду.
"ChatGPT уже мощнее любого человека в истории" - сотни миллионов полагаются на него ежедневно. Альтман видит ключевой момент в том, что ИИ помогает создавать более совершенный ИИ - рекурсивное самосовершенствование.
Целые классы профессий исчезнут, но мир станет намного богаче. Главный вызов - проблема выравнивания ценностей сверхразума с человеческими.
#Superintelligence #OpenAI #AGI
------
@tsingular
Глава OpenAI заявил, что человечество перешло черту - эра искусственного сверхразума началась. "Мы прошли точку невозврата", - утверждает Альтман.
Он прогнозирует появление ИИ-агентов для реальной работы уже к 2026 году, систем с оригинальными открытиями - к 2027, а роботов для физических задач - к тому же периоду.
"ChatGPT уже мощнее любого человека в истории" - сотни миллионов полагаются на него ежедневно. Альтман видит ключевой момент в том, что ИИ помогает создавать более совершенный ИИ - рекурсивное самосовершенствование.
Целые классы профессий исчезнут, но мир станет намного богаче. Главный вызов - проблема выравнивания ценностей сверхразума с человеческими.
#Superintelligence #OpenAI #AGI
------
@tsingular
👾7😐3❤🔥2⚡2👻2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Экскурсия на фабрику Unitree в Китае
Перевёл для вас обзорную экскурсию на фабрику роботов Unitree.
#Китай #Unitree #переводы
———
@tsingular
Перевёл для вас обзорную экскурсию на фабрику роботов Unitree.
#Китай #Unitree #переводы
———
@tsingular
🔥11👍3⚡2
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
🧬 Прорыв в долголетии от Shift Bioscience — SB000 и будущее клеточного омоложения
🔥 Новое препринт-исследование *“A single factor for safer cellular rejuvenation”* от Shift Bioscience — впечатляющий шаг вперёд в борьбе со старением.
🧠 Суть:
Они обнаружили SB000 — один единственный ген, способный:
- 🔁 обращать возрастные изменения в фибробластах и кератиноцитах
- 🧬 снижать маркеры старения
- ✅ сохранять клеточную идентичность
- 🧪 и не вызывать плюрипотентность, в отличие от OSK
Это делает SB000 потенциально более безопасным инструментом для частичного перепрограммирования клеток.
📊 Ключевые результаты:
- Победил OSK по десяткам транскриптомных и эпигенетических часов, включая Horvath и DunedinPACE
- Убрал экспрессию генов, связанных со старением
- Поддержал функцию клеток без потери специализации
🧬 Но самое интересное — как это было найдено:
Никаких «один ген за раз». Это результат масштабируемой AI-платформы, которая анализирует огромные наборы данных, предсказывает поведение генов и предлагает омолаживающие вмешательства *de novo*.
👾 Это и есть суть AI-first биологии:
- ИИ ищет по всему пространству геномного регулирования
- Foundation-модели (например, **scGPT**) учатся на атласах одиночных клеток, чтобы предсказывать старение, вмешательства и эффекты
- Эксперименты подтверждают гипотезы и замыкают петлю обратной связи
🧬 SB000 — это не просто находка. Это предвестник новой эры в биологии старения:
от гипотез → к генеративным моделям,
от OSK → к SB000,
от догадок → к вычислительно-основанному дизайну.
📌 Будущее долголетия пишется в двух кодах: генетическом и вычислительном.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.06.05.657370v1
#AIinBiology #Longevity #Reprogramming #AgingResearch #scGPT #FoundationModels
🔥 Новое препринт-исследование *“A single factor for safer cellular rejuvenation”* от Shift Bioscience — впечатляющий шаг вперёд в борьбе со старением.
🧠 Суть:
Они обнаружили SB000 — один единственный ген, способный:
- 🔁 обращать возрастные изменения в фибробластах и кератиноцитах
- 🧬 снижать маркеры старения
- ✅ сохранять клеточную идентичность
- 🧪 и не вызывать плюрипотентность, в отличие от OSK
Это делает SB000 потенциально более безопасным инструментом для частичного перепрограммирования клеток.
📊 Ключевые результаты:
- Победил OSK по десяткам транскриптомных и эпигенетических часов, включая Horvath и DunedinPACE
- Убрал экспрессию генов, связанных со старением
- Поддержал функцию клеток без потери специализации
🧬 Но самое интересное — как это было найдено:
Никаких «один ген за раз». Это результат масштабируемой AI-платформы, которая анализирует огромные наборы данных, предсказывает поведение генов и предлагает омолаживающие вмешательства *de novo*.
👾 Это и есть суть AI-first биологии:
- ИИ ищет по всему пространству геномного регулирования
- Foundation-модели (например, **scGPT**) учатся на атласах одиночных клеток, чтобы предсказывать старение, вмешательства и эффекты
- Эксперименты подтверждают гипотезы и замыкают петлю обратной связи
🧬 SB000 — это не просто находка. Это предвестник новой эры в биологии старения:
от гипотез → к генеративным моделям,
от OSK → к SB000,
от догадок → к вычислительно-основанному дизайну.
📌 Будущее долголетия пишется в двух кодах: генетическом и вычислительном.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.06.05.657370v1
#AIinBiology #Longevity #Reprogramming #AgingResearch #scGPT #FoundationModels
✍10🔥6⚡5❤2🗿1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Аттракцион невиданной щедрости от Manus:
Бесплатный доступ к Gemini у них в чате:
https://manus.im/
Типа стандартный чат с ИИ уже обыденность, - а вот агентские действия будут монетизироваться.
Интересное кино.
#Manus #Gemini
———
@tsingular
Бесплатный доступ к Gemini у них в чате:
https://manus.im/
Типа стандартный чат с ИИ уже обыденность, - а вот агентские действия будут монетизироваться.
Интересное кино.
#Manus #Gemini
———
@tsingular
1⚡5👍3🔥1
Forwarded from Data Secrets
Sakana AI релизнули модель для генерации моделей
Она называется Text-to-LoRA. LoRA – это метод файнтюнинга, когда мы вместо полного дообучения всей сети настраиваем для нужных нам задач специальные низкоранговые адаптеры.
Это довольно эффективный метод, но и он требует сбора данных и какого-никакого обучения.
Sakana же предлагают модель, которая на лету генерирует сразу готовые LoRA адаптеры из обычного текстового промпта. Например, на вход: «хочу модель для анализа отзывов в картах». На выход: готовые веса адаптера, которые не надо обучать, а остается только запустить.
Под капотом у T2L лежит классический hypernetwork-подход. Гиперсеть получает на вход эмбеддинг описания задачи вместе с эмбеддингами для каждого слоя исходной модели, а потом через серию MLP-блоков генерирует нужные низкоранговые матрицы A и B, которые сразу прикладываются к базовым весам. Это и есть готовый LoRA-адаптер.
На тестах это работает хорошо: в среднем +8 % к точности над исходником. Это примерно на уровне или даже лучше, чем ручные LoRA и мульти-задачные LoRA.
Представьте, насколько это снижает порог входа в тюнинг моделей для не-инженеров
Статья | GitHub
Она называется Text-to-LoRA. LoRA – это метод файнтюнинга, когда мы вместо полного дообучения всей сети настраиваем для нужных нам задач специальные низкоранговые адаптеры.
Это довольно эффективный метод, но и он требует сбора данных и какого-никакого обучения.
Sakana же предлагают модель, которая на лету генерирует сразу готовые LoRA адаптеры из обычного текстового промпта. Например, на вход: «хочу модель для анализа отзывов в картах». На выход: готовые веса адаптера, которые не надо обучать, а остается только запустить.
Под капотом у T2L лежит классический hypernetwork-подход. Гиперсеть получает на вход эмбеддинг описания задачи вместе с эмбеддингами для каждого слоя исходной модели, а потом через серию MLP-блоков генерирует нужные низкоранговые матрицы A и B, которые сразу прикладываются к базовым весам. Это и есть готовый LoRA-адаптер.
На тестах это работает хорошо: в среднем +8 % к точности над исходником. Это примерно на уровне или даже лучше, чем ручные LoRA и мульти-задачные LoRA.
Представьте, насколько это снижает порог входа в тюнинг моделей для не-инженеров
Статья | GitHub
🔥9⚡4❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎉23👍10🫡7🔥3🗿2❤🔥1🕊1
Forwarded from Sber AI
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Собрано в России: 8 датасетов от отечественных разработчиков💡
Распознавать эмоции, предсказывать структуру молекул, понимать жестовый язык и культурный контекст — всему этому нейросети учатся на наборах данных. Их собирают и размечают большие команды исследователей. В День России рассказываем об отечественных датасетах и корпусах.
Golos и Dusha
💳 Golos — это корпус аудиозаписей русской речи с транскрипциями объёмом 1 240 часов. Используется для обучения моделей распознавания речи. А с помощью датасета Dusha нейросети учатся определять эмоции в речи. В нём собраны короткие аудиофрагменты с аннотациями четырёх типов настроения: грусть, радость, злость или нейтральная эмоция. Оба корпуса созданы командой Сбера.
Национальный корпус русского языка
✉️ Крупнейший и наиболее репрезентативный корпус текстов на русском языке, созданный специалистами из Института русского языка РАН, МГУ и СПбГУ. В него входят художественные произведения, научные статьи, документы и публицистика, расшифровки устной речи, а также переводы. Общий объём — более 2 млрд токенов. Лингвисты разметили все тексты с высокой точностью. Это позволяет качественно обучать LLM с учётом русской грамматики, синтаксиса и культурного контекста.
Slovo
💚 Крупнейший датасет русского жестового языка от Сбера. С его помощью модели компьютерного зрения обучаются распознавать дактилемы — буквы жестового алфавита. Cостоит из 20 400 видео, записанных с помощью 194 носителей языка и экспертов.
∇²DFT
👨💻 Набор данных о квантовых свойствах и пространственной геометрии атомов в 1,9 млн молекул. На нём модели учатся прогнозировать свойства химических соединений. Датасет и бенчмарк на его основе создали специалисты из Института AIRI, Сколтеха и Санкт-Петербургского отделения Математического института имени В.А. Стеклова (ПОМИ) РАН.
Skoltech3D
💻 Датасет, с помощью которого модели учатся реконструировать поверхности сложных 3D-объектов. Содержит около 1,4 млн снимков 107 пространств и объектов под 14 различными видами освещения. Данные собрали исследователи из Сколтеха, AIRI и МФТИ.
Museum exhibits dataset
⭐️ Библиотека содержит около 16 000 размеченных изображений экспонатов из открытого музейного каталога Минкульта России. На этих данных модели обучаются распознавать объекты и анализировать визуальное сходство.
MosMedData Chest CT Scans
🔥 В этом датасете собрано более тысячи КТ-снимков лёгких российских пациентов, перенёсших COVID-19. Все данные обезличены. С помощью снимков модели обучаются распознавать признаки заболеваний.
❤️ — если хотите больше историй о российских AI-разработках
Распознавать эмоции, предсказывать структуру молекул, понимать жестовый язык и культурный контекст — всему этому нейросети учатся на наборах данных. Их собирают и размечают большие команды исследователей. В День России рассказываем об отечественных датасетах и корпусах.
Golos и Dusha
Национальный корпус русского языка
Slovo
∇²DFT
Skoltech3D
Museum exhibits dataset
MosMedData Chest CT Scans
❤️ — если хотите больше историй о российских AI-разработках
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤22👍5🔥3