Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Однако у этой технологии есть проблема с временной несогласованности в видео, что значительно ограничивает её практическое применение.
😩Существующие методы могут улучшить согласованность видео, но они применимы к коротким видео (менее 10 секунд) и требуют компромисса между качеством и эффективностью съёмки.
🤗 Video Depth Anything — модель, которая обеспечивает высококачественную и последовательную оценку глубины видео без ущерба для их эффективности.
Она построена на основе Depth Anything V2 и обладает мощным пространственно-временным управлением.
Доступны модели различных масштабов, при этом самая маленькая из них обеспечивает производительность в реальном времени со скоростью 30 кадров в секунду 🔥👍
Начало работы:
git clone https://github.com/DepthAnything/Video-Depth-Anything
cd Video-Depth-Anything
pip install -r requirements.txt
▪GitHub
▪Paper
▪Model Small
▪Model Large
▪Demo
@ai_machinelearning_big_data
#DepthAnything #opensource #ml #depthestimation #videodepth
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🐳2❤1
Forwarded from Machinelearning
🐋 DeepSeek только что выпустила еще одну модель ИИ с открытым исходным кодом, Janus-Pro-7B.
Она мультимодальная и выигрывает у OpenAI DALL-E 3 и Stable Diffusion на бенчмарках GenEval и DPG-Bench.
https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B
@ai_machinelearning_big_data
#ai #deepseek #opensource #Janus
Она мультимодальная и выигрывает у OpenAI DALL-E 3 и Stable Diffusion на бенчмарках GenEval и DPG-Bench.
https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B
@ai_machinelearning_big_data
#ai #deepseek #opensource #Janus
👍11❤3
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Реализация ИИ-ресерчера, который непрерывно ищет информацию по запросу пользователя, пока система не убедится, что собрала все необходимые данные.
Для этого он использует несколько сервисов:
- SERPAPI: Для выполнения поиска в Google.
- Jina: Для получения и извлечения содержимого веб-страниц.
- OpenRouter (модель по умолчанию: anthropic/claude-3.5-haiku): Взаимодействует с LLM для генерации поисковых запросов, оценки релевантности страниц и понимания контекста.
- Итеративный цикл исследования: Система итеративно уточняет свои поисковые запросы.
- Асинхронная обработка: Поиск, парсинг веб-страниц и оценка контекста - выполняются параллельно для повышения скорости.
- Фильтрация дубликатов: Агрегирует и дедуплицирует ссылки в каждом цикле, проверяя, что одна и та же информация не будет обработана дважды.
▪ Github
▪Google Colab
@ai_machinelearning_big_data
#opensource #llm #ai #ml #DeepResearcher
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔬MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач!
Что такое MedRAX?
MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.
🎯 Чем хорош именно MedRAX?
Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом
🛠️ Интегрированные инструменты:
- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med
- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det
- Формирование отчетов: CheXpert Plus
- Классификация: TorchXRayVision
- Grounding Maira-2
- Синтетические данные: RoentGen
💡 Ключевые особенности:
- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.
📊 ChestAgentBench:
Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.
🎉 Результаты говорят сами за себя:
- 63,1% точности на ChestAgentBench
- Sota результативность на CheXbench
- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели
▪ Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673
▪Код: https://github.com/bowang-lab/MedRAX
#ai #agents #ml #opensource #med #medicine
@bigdatai
Что такое MedRAX?
MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.
🎯 Чем хорош именно MedRAX?
Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом
🛠️ Интегрированные инструменты:
- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med
- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det
- Формирование отчетов: CheXpert Plus
- Классификация: TorchXRayVision
- Grounding Maira-2
- Синтетические данные: RoentGen
💡 Ключевые особенности:
- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.
📊 ChestAgentBench:
Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.
🎉 Результаты говорят сами за себя:
- 63,1% точности на ChestAgentBench
- Sota результативность на CheXbench
- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели
▪ Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673
▪Код: https://github.com/bowang-lab/MedRAX
#ai #agents #ml #opensource #med #medicine
@bigdatai
👍7❤3🔥2
Forwarded from Machinelearning
VideoLLaMA - это серия мультимодальных моделей (MLLM), разработанных для различных задач понимания изображений и видео!
Модели подойдут для создания универсальных приложений, способных решать широкий спектр задач, связанных с анализом визуальной информации.
🖐️Результаты 7B модели: DocVQA: 94,9, MathVision: 26,2, VideoMME: 66,2/70,3, MLVU: 73,0
🤏 Результаты 2B-модели для мобильных устройств: MMMU: 45.3, VideoMME: 59.6/63.4
▪ Github: https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA3
▪Image Demo: https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA3-Image
▪Video Demo: https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA3
@ai_machinelearning_big_data
#video #MLLM #opensource #VideoLLaMA #VideoUnderstanding
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍2
Forwarded from Machinelearning
Он уточнил, что среди инвесторов французских проектов в области ИИ будут компании из Объединенных Арабских Эмиратов, Соединенных Штатов, Канады и самой Франции.
Кроме того, Макрон подчеркнул намерение Парижа сотрудничать с Нью-Дели и Пекином для продвижения технологий искусственного интеллекта. «Мы стремимся к совместной работе с Индией», – сказал он, добавив, что Франция также намерена взаимодействовать с Китаем и Соединенными Штатами, однако не хочет зависеть ни от одной страны.
Относительно обсуждений о возможном запрете использования китайского чат-бота DeepSeek в некоторых странах, Макрон выразил мнение, что запрет технологических решений лишь на основании их происхождения является неоправданным шагом.
Новость
Видео
- Goku: генеративная модель видео на основе потоков.
- Goku+: Модель, которая позиционируется, как модель для генерации видеорекламы и обещает быть в 100 раз дешевле, чем традиционные методы создания видео-рекламы.
Аrxiv
С этим ноутбуком примерно за 2 часа можно обучить модель Qwen 0.5B на математическом наборе данных GSM8K, используя обучение с подкреплением!
Colab Demo
Проект предлагает платформу с готовыми моделями, наборами данных и инструментами для работы с робототехникой на базе PyTorch.
На данный момент доступны предварительно обученные модели, демонстрационные среды для симуляций, а также готовые скрипты для обучения и управления реальными роботами.
Также предоставляются рекомендации по ведению логов и оценке моделей, а также ссылки на исследовательские материалы и примеры кода для профилирования.
Github
Safe Superintellgence(SSI), основанная в июне 2024, еще ничего не выпускает и не зарабатывает, так как первым продуктом обещают сразу ни больше ни меньше — safe AGI.
А пока просто посмотрите на сайт компании, которая УЖЕ привлекла миллиард долларов и собирается привлечь еще.
ssi.inc
Уверенность в себе и команде выглядит именно так
@ai_machinelearning_big_data
#openai #deeplearning #opensource #ai #ml #llm #machinelearning #guide #news #chatgpt #qwen #ainews #news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3😁2❤1🔥1
Forwarded from Machinelearning
🦾 Berkeley Humanoid Lite — открытый человекоподобный робот
Калифорнийский университет Беркли представил проект Humanoid Lite — результат многолетних исследований и экспериментов по созданию простых в производстве человекоподобных роботов.
Платформа полностью придерживается принципов Open Hardware: в ней используются свободно распространяемое ПО, серийные комплектующие, доступные в розничной продаже, а также детали, напечатанные на 3D-принтере.
🌟 100 % open-source под MIT-лицензией: прошивки, схемы, BOM, STL-модели, RL-контроллеры
✔️ Open Hardware: доступные в рознице электро- и мехкомпоненты, детали печатаются на обычном FDM-принтере
➡️ Итоговая стоимость сборки — примерно 5 000 USD
⭐️ Модульная конструкция: легко превращается в квадропода или «кенавроподобного» робота
➡️ Экосистема: Isaac Lab / Isaac Sim / MuJoCo, телеметрия через SteamVR-контроллеры
⏩ Что доступно:
- Исходный код робота на C++ и Python
- Модели машинного обучения для контроллера движений
- Чертежи пластиковых деталей
- Полный список комплектующих с ссылками на покупку
- Пошаговый сборочный план
- Симуляционные окружения для тренировки и запуска робота
🌟 Что робот умеет уже сейчас
- локомоция: RL-контроллер приводит в заданную точку
- телеприсутствие: человек управляет манипулятором через VR-контроллеры
- навигация: экспериментальные алгоритмы обхода препятствий
- поддержка мелкой моторики
🔥 Как удалось удешевить:
- пластиковые шестерни, напечатанные на 3D-принтере
- циклоидные редукторы, повышающие надёжность пластика
- использование типовых драйверов и контроллеров без кастомных плат
*Clone → Print → Build → Hack!* 🤓
🔜 Проект
🔜 Код
🔜 Схемы
@ai_machinelearning_big_data
#robots #ai #ml #opensource
Калифорнийский университет Беркли представил проект Humanoid Lite — результат многолетних исследований и экспериментов по созданию простых в производстве человекоподобных роботов.
Платформа полностью придерживается принципов Open Hardware: в ней используются свободно распространяемое ПО, серийные комплектующие, доступные в розничной продаже, а также детали, напечатанные на 3D-принтере.
⭐️ Модульная конструкция: легко превращается в квадропода или «кенавроподобного» робота
- Исходный код робота на C++ и Python
- Модели машинного обучения для контроллера движений
- Чертежи пластиковых деталей
- Полный список комплектующих с ссылками на покупку
- Пошаговый сборочный план
- Симуляционные окружения для тренировки и запуска робота
- локомоция: RL-контроллер приводит в заданную точку
- телеприсутствие: человек управляет манипулятором через VR-контроллеры
- навигация: экспериментальные алгоритмы обхода препятствий
- поддержка мелкой моторики
- пластиковые шестерни, напечатанные на 3D-принтере
- циклоидные редукторы, повышающие надёжность пластика
- использование типовых драйверов и контроллеров без кастомных плат
*Clone → Print → Build → Hack!* 🤓
@ai_machinelearning_big_data
#robots #ai #ml #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤3🔥2
💡 Встречайте Water — простой и гибкий фреймворк для многокомпонентных AI-систем.
🌊 Что такое Water:
• Лёгкий, модульный и open-source
• Изначально рассчитан на работу с несколькими агентами
• Совместим с любыми популярными платформами: OpenAI Agents SDK, LangChain, Google ADK и другими
• Поддерживает структурированные сценарии: последовательные, параллельные, циклы, условия
Идеален для тех, кто хочет собирать сложные AI-цепочки без лишнего кода и ограничений.
🔗 GitHub: https://github.com/manthanguptaa/water
📘 Docs: https://manthanguptaa.in/posts/water/
#AI #Agents #MultiAgent #Framework #opensource
🌊 Что такое Water:
• Лёгкий, модульный и open-source
• Изначально рассчитан на работу с несколькими агентами
• Совместим с любыми популярными платформами: OpenAI Agents SDK, LangChain, Google ADK и другими
• Поддерживает структурированные сценарии: последовательные, параллельные, циклы, условия
Идеален для тех, кто хочет собирать сложные AI-цепочки без лишнего кода и ограничений.
🔗 GitHub: https://github.com/manthanguptaa/water
📘 Docs: https://manthanguptaa.in/posts/water/
#AI #Agents #MultiAgent #Framework #opensource
❤2👍1🥰1
Forwarded from Machinelearning
🔥 Релиз от Alibaba — новая мультимодальная модель Ovis‑U1‑3B.
🧠 Поддерживает:
• Понимание изображений (Image-to-Text )
• Генерация картинок по описанию (Text-to-Image)
• Интерактивное редактирование изображений (Inpainting по тексту)
⚙️ Размер: всего 3B параметров
📊 Производительность:
• 69.6 баллов в OpenCompass (выше, чем у Qwen 2.5 и Ovis-2)
• GenEval Accuracy: 0.89 — превосходит GPT-4o
• ImgEdit-Bench: почти на уровне GPT-4o (4.0 vs 4.2)
💡 Под капотом:
• Архитектура Ovis (Open Vision System)
• Поддержка генерации 1024×1024 с CFG
Хорошая маленькая, но мощная моделька, выйдает достойные генерации на демке.
🟠 Попробовать: https://huggingface.co/spaces/AIDC-AI/Ovis-U1-3B
🟠 Модель: https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-U1-3B
@ai_machinelearning_big_data
#Alibaba #opensource
🧠 Поддерживает:
• Понимание изображений (Image-to-Text )
• Генерация картинок по описанию (Text-to-Image)
• Интерактивное редактирование изображений (Inpainting по тексту)
⚙️ Размер: всего 3B параметров
📊 Производительность:
• 69.6 баллов в OpenCompass (выше, чем у Qwen 2.5 и Ovis-2)
• GenEval Accuracy: 0.89 — превосходит GPT-4o
• ImgEdit-Bench: почти на уровне GPT-4o (4.0 vs 4.2)
💡 Под капотом:
• Архитектура Ovis (Open Vision System)
• Поддержка генерации 1024×1024 с CFG
Хорошая маленькая, но мощная моделька, выйдает достойные генерации на демке.
@ai_machinelearning_big_data
#Alibaba #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2🔥1🥰1