Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Новый искусственный интеллект DeepMind для игр Делает Невозможное!
Google DeepMind совершила значительный прорыв, представив Genie 2 – модель, которая способна создавать бесконечное множество интерактивных 3D-миров.
Genie 2 представляет собой мировую модель с автогрессивной латентной диффузией, обученную на большом объеме видеоданных. Модель умеет строить играбельные миры всего лишь на основе одного изображения, а также реагировать на действия пользователя с помощью клавиатуры и мыши.
Основные возможности системы включают:
🔹Создание последовательных миров продолжительностью до одной минуты
🔹Запоминание и точное воспроизведение частей мира, которые временно выходят за пределы видимости
🔹Моделирование сложных физических процессов, таких как гравитация, дым, вода и освещение
🔹Анимация персонажей и их взаимодействия с окружающей средой
🔹Генерация NPC с продвинутыми поведенческими моделями
🔹Поддержка различных перспектив, начиная от вида от первого лица и заканчивая изометрическим видом
Особо стоит отметить возможность быстрого прототипирования. Дизайнерам теперь легко преобразовывать концептуальные рисунки в полноценные интерактивные среды, что значительно ускоряет процесс создания игр. Кроме того, Genie 2 способна работать с реальными фотографиями, воссоздавая мелкие детали вроде колеблющейся травы или текущей воды.
Мы собрали для вас целую коллекцию примеров – это просто невероятно!
Несмотря на то, что технология пока находится на начальной стадии развития, мы уверены, что через несколько лет она произведет настоящую революцию в индустрии компьютерных игр.
🎯Разбор статьи
🎯Статья
@data_analysis_ml
Google DeepMind совершила значительный прорыв, представив Genie 2 – модель, которая способна создавать бесконечное множество интерактивных 3D-миров.
Genie 2 представляет собой мировую модель с автогрессивной латентной диффузией, обученную на большом объеме видеоданных. Модель умеет строить играбельные миры всего лишь на основе одного изображения, а также реагировать на действия пользователя с помощью клавиатуры и мыши.
Основные возможности системы включают:
🔹Создание последовательных миров продолжительностью до одной минуты
🔹Запоминание и точное воспроизведение частей мира, которые временно выходят за пределы видимости
🔹Моделирование сложных физических процессов, таких как гравитация, дым, вода и освещение
🔹Анимация персонажей и их взаимодействия с окружающей средой
🔹Генерация NPC с продвинутыми поведенческими моделями
🔹Поддержка различных перспектив, начиная от вида от первого лица и заканчивая изометрическим видом
Особо стоит отметить возможность быстрого прототипирования. Дизайнерам теперь легко преобразовывать концептуальные рисунки в полноценные интерактивные среды, что значительно ускоряет процесс создания игр. Кроме того, Genie 2 способна работать с реальными фотографиями, воссоздавая мелкие детали вроде колеблющейся травы или текущей воды.
Мы собрали для вас целую коллекцию примеров – это просто невероятно!
Несмотря на то, что технология пока находится на начальной стадии развития, мы уверены, что через несколько лет она произведет настоящую революцию в индустрии компьютерных игр.
🎯Разбор статьи
🎯Статья
@data_analysis_ml
👍9❤6🔥6
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍4❤2👏2⚡1👌1
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍4🔥2
⚡️ Модель преобразования текста в видео на основе DiT ,от команды, работающей над open sora plan!
https://huggingface.co/collections/BestWishYsh/consisid-6746dd0b18db651d5d502766
https://huggingface.co/papers/2411.17440
обеспечения единообразия.
✨ Высокое качество изображения: позволяет создавать реалистичные видеоролики, сохраняющие индивидуальность, с высоким качеством исполнения.
@data_analysis_ml
https://huggingface.co/collections/BestWishYsh/consisid-6746dd0b18db651d5d502766
https://huggingface.co/papers/2411.17440
обеспечения единообразия.
✨ Высокое качество изображения: позволяет создавать реалистичные видеоролики, сохраняющие индивидуальность, с высоким качеством исполнения.
@data_analysis_ml
❤7👍4🔥2🥴1
Forwarded from Machinelearning
EuroLLM - проект, финансируемый ЕС, цель которого создание набора LLM, способных понимать и генерировать текст на всех языках Европейского Союза, а также на некоторых других распространенных не-ЕС языках:
Болгарский, хорватский, чешский, датский, голландский, английский, эстонский, финский, французский, немецкий, греческий, венгерский, ирландский, итальянский, латышский, литовский, мальтийский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский, испанский, шведский, арабский, каталанский, китайский, галисийский, хинди, японский, корейский, норвежский, русский, турецкий и украинский.
⚠️ Ко всем моделям неофициально выпущены квантованные версии в GGUF-формате, ссылки доступны в карточке модели на HF.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "utter-project/EuroLLM-9B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
text = "English: My name is EuroLLM. Portuguese:"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #EuroLLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤5🔥4🥰2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Теперь вы можете:
- Создавать видео на основе текстов и изображений, делать ремиксы и объединять несколько роликов в единый видеоряд.
- Качество видео превосходит все ожидания — оно лучше, чем у Kling, GEN-3 и других конкурентов.
- Интерфейс включает в себя галерею, возможность создания папок и монтажа.
- Вы можете выбрать продолжительность видео до 20 секунд и разрешение до 1080p, а также продлить генерацию до пяти раз.
- Система была обучена на новостных материалах, поэтому генерация телевизионных передач получается особенно реалистичной.
- Доступ предоставляется платным подписчикам. За $20 в месяц вы получите 50 генераций, а за $200 — неограниченное количество генераций и отсутствие водяных знаков.
Попробовать можно здесь!
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥5❤3🍌1
🔥 Только что выпущена обновленная версия Deep Seek-V2.5,
🌟 DeepSeek-V2.5-1210: файнтюн базовой DeepSeek-V2.5.
Файнтюн модели DeepSeek-V2.5 с 236 млрд. параметров с улучшенными показателями в математических вычислениях, программировании, генерации текста и рассуждении. В модели также оптимизированы функции загрузки файлов и обобщения веб-страниц.
Точность решения задач с DeepSeek-V2.5-1210 на LiveCodebench выросла с 29,2% до 34,38% относительно родительской DeepSeek-V2.5, в математических тестах MATH-500 с 74.8% до 82.8%.
DeepSeek-V2.5-1210 поддерживает function calling и использует обновленный шаблон чата для расширения возможностей модели.
⚠️ Чтобы использовать модель в инференсе с BF16 требуется 8 GPU c 80 GB VRAM каждый.
▶️ Пример инференса DeepSeek-V2.5-1210 на Transformers:
▪Лицензирование: MIT License.
▪Модель
@data_analysis_ml
Файнтюн модели DeepSeek-V2.5 с 236 млрд. параметров с улучшенными показателями в математических вычислениях, программировании, генерации текста и рассуждении. В модели также оптимизированы функции загрузки файлов и обобщения веб-страниц.
Точность решения задач с DeepSeek-V2.5-1210 на LiveCodebench выросла с 29,2% до 34,38% относительно родительской DeepSeek-V2.5, в математических тестах MATH-500 с 74.8% до 82.8%.
DeepSeek-V2.5-1210 поддерживает function calling и использует обновленный шаблон чата для расширения возможностей модели.
⚠️ Чтобы использовать модель в инференсе с BF16 требуется 8 GPU c 80 GB VRAM каждый.
python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-V2.5-1210"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
# `max_memory` should be set based on your devices
max_memory = {i: "75GB" for i in range(8)}
# `device_map` cannot be set to `auto`
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, device_map="sequential", torch_dtype=torch.bfloat16, max_memory=max_memory, attn_implementation="eager")
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name)
model.generation_config.pad_token_id = model.generation_config.eos_token_id
messages = [
{"role": "user", "content": "Write a piece of quicksort code in C++"}
]
input_tensor = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_tensor.to(model.device), max_new_tokens=100)
result = tokenizer.decode(outputs[0][input_tensor.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(result)
▪Лицензирование: MIT License.
▪Модель
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤6🔥3🥴1
Запоминаем и развиваемся:
1. Виктор Франкл, «Человек в поисках смысла».
2. Даниэль Канеман, «Думай медленно… решай быстро».
3. Питер Тиль, «От нуля к единице».
4. Олдос Хаксли, «О дивный новый мир».
5. Дэвид Дойч, «Начало бесконечности».
6. Рид Хоффман, «Блиц-масштабирование».
7. Ник Бостром, «Искусственный интеллект».
8. Джек Уэлч, «Победитель».
9. Скот Купор, «Секреты Сэнд-Хилл Роад».
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤18👍12🔥6🥱1🤣1😐1
Forwarded from Machinelearning
NVIDIA BioNeMo2 Framework - это набор инструментов, библиотек и моделей для вычислительного поиска и разработки лекарственный препаратов.
Он ускоряет самые трудоемкие и дорогостоящие этапы создания и адаптации моделей биомолекулярного ИИ, предоставляя оптимизированные модели и инструменты, которые легко интегрируются в вычислительные ресурсы на базе GPU.
Фреймворк позволяет создавать, обучать и настраивать модели, его возможности охватывают различные рабочие нагрузки и терапевтические механизмы: генерация молекул, предсказание структуры белка, белок-лиганд и обучение представлениям.
Помимо кода пайплайнов, скриптов и утилит, BioNeMo2 Framework содержит:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Framework #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤4🔥4