🎥📊 SpatialVID: Обширный видеодатасет с пространственными аннотациями
SpatialVID предлагает более 21,000 часов видео с детализированными 3D аннотациями, включая позиции камер и карты глубины. Этот датасет создан для улучшения моделей пространственного интеллекта и подходит для исследований в области видео и 3D-визуализации.
🚀Основные моменты:
- Более 2.7 миллиона клипов с разнообразными сценами
- Аннотации включают динамические маски и структурированные подписи
- Поддержка реальных динамических сцен с точными данными о движении камер
- Уникальный ресурс для повышения обобщающей способности моделей
📌 GitHub: https://github.com/NJU-3DV/SpatialVID
#python
SpatialVID предлагает более 21,000 часов видео с детализированными 3D аннотациями, включая позиции камер и карты глубины. Этот датасет создан для улучшения моделей пространственного интеллекта и подходит для исследований в области видео и 3D-визуализации.
🚀Основные моменты:
- Более 2.7 миллиона клипов с разнообразными сценами
- Аннотации включают динамические маски и структурированные подписи
- Поддержка реальных динамических сцен с точными данными о движении камер
- Уникальный ресурс для повышения обобщающей способности моделей
📌 GitHub: https://github.com/NJU-3DV/SpatialVID
#python
GitHub
GitHub - NJU-3DV/SpatialVID: SpatialVID: A Large-Scale Video Dataset with Spatial Annotations
SpatialVID: A Large-Scale Video Dataset with Spatial Annotations - NJU-3DV/SpatialVID
❤3👍1
🤖 Tongyi DeepResearch: мощная языковая модель для глубокого поиска
Tongyi DeepResearch — это языковая модель с 30,5 миллиарда параметров, специально разработанная для глубоких информационно-ориентированных задач. Она демонстрирует выдающиеся результаты на различных бенчмарках, включая Humanity's Last Exam и WebWalkerQA, благодаря автоматизированному синтезу данных и передовым методам обучения с подкреплением.
🚀Основные моменты:
- Высокая производительность на сложных задачах поиска.
- Полностью автоматизированный процесс синтеза данных.
- Совместимость с несколькими парадигмами вывода.
- Эффективное обучение с использованием данных агентных взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch
#python
Tongyi DeepResearch — это языковая модель с 30,5 миллиарда параметров, специально разработанная для глубоких информационно-ориентированных задач. Она демонстрирует выдающиеся результаты на различных бенчмарках, включая Humanity's Last Exam и WebWalkerQA, благодаря автоматизированному синтезу данных и передовым методам обучения с подкреплением.
🚀Основные моменты:
- Высокая производительность на сложных задачах поиска.
- Полностью автоматизированный процесс синтеза данных.
- Совместимость с несколькими парадигмами вывода.
- Эффективное обучение с использованием данных агентных взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch
#python
GitHub
GitHub - Alibaba-NLP/DeepResearch: Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent - Alibaba-NLP/DeepResearch
❤2
🧬 ShinkaEvolve: Эволюция программ с помощью ИИ
ShinkaEvolve — это фреймворк, который сочетает большие языковые модели с эволюционными алгоритмами для автоматизации научных открытий. Он позволяет улучшать научный код, используя креативные возможности ИИ и оптимизацию через эволюцию, поддерживая параллельную оценку кандидатов.
🚀 Основные моменты:
- Комбинирует LLM и эволюционные алгоритмы.
- Поддерживает параллельную оценку на локальных машинах и кластерах.
- Хранит архив успешных решений для передачи знаний.
- Оптимизирует производительность при сохранении корректности кода.
- Идеален для научных задач с доступными проверяющими.
📌 GitHub: https://github.com/SakanaAI/ShinkaEvolve
#python
ShinkaEvolve — это фреймворк, который сочетает большие языковые модели с эволюционными алгоритмами для автоматизации научных открытий. Он позволяет улучшать научный код, используя креативные возможности ИИ и оптимизацию через эволюцию, поддерживая параллельную оценку кандидатов.
🚀 Основные моменты:
- Комбинирует LLM и эволюционные алгоритмы.
- Поддерживает параллельную оценку на локальных машинах и кластерах.
- Хранит архив успешных решений для передачи знаний.
- Оптимизирует производительность при сохранении корректности кода.
- Идеален для научных задач с доступными проверяющими.
📌 GitHub: https://github.com/SakanaAI/ShinkaEvolve
#python