☠️ Mistral уличили в том, что они тренировали свою модель на тестовых данных и копировали (дистиллировали) модели DeepSeek.

Многие замечали, что Mistral Small 3.2 пишет очень похоже на DeepSeek V3.

Анализ их slop-профилей это подтверждает.

Визуализация в виде сети, а не «древа родства», лучше передаёт сложные и переплетённые связи между моделями.

Полный абсурд.

@data_analysis_ml

🌟 Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере.

Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU.

🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных.

Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности.

Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной.

🟡Интерактивность.

В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные.

Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки.

🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов:

🟢Python-пакет

Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения.

🟢Npm-пакет

Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas.


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Документация
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Embedding #Visualisation #Apple

📌Tencent Yan: создание AAA-игр в реальном времени с помощью диффузионных моделей.

Команда Yan из Tencent анонсировала одноименный фреймворк для интерактивной генерации видео, который, по сути, является фундаментом для создания целых виртуальных миров в реальном времени. Yan объединяет 3 модуля: симуляцию уровня AAA-игр, мультимодальную генерацию контента и его редактирование на лету.

🟡Первый модуль — Yan-Sim.

Он отвечает за симуляцию с реалистичной физикой и рендерингом в разрешении 1080p при 60 кадрах в секунду. В основе лежит Stable Diffusion, но с рядом модификаций.

Во-первых, был разработан VAE с высокой степенью сжатия и низкой задержкой. Он увеличивает пространственное сжатие с 8 до 32 раз и добавляет временное сжатие в 2 раза, обрабатывая кадры парами.

Во-вторых, для самого процесса диффузии используется каузальное временное внимание, что позволяет генерировать видео кадр за кадром.

Наконец, для ускорения инференса применяется целый набор техник: сокращение шагов шумоподавления до 4 с помощью DDIM-сэмплера, конвейер шумоподавления со скользящим окном, KV-кэширование, структурный прунинг UNet и квантование весов до FP8.

В итоге Yan-Sim выполняет генерацию бесконечного интерактивного видео с низкой задержкой (0.07с), что сопоставимо с реальным геймплеем.

🟡Второй модуль - Yan-Gen.

В нем происходит мультимодальная генерация миров по текстовым и визуальным промптам с помощью двухуровневой системы иерархических описаний.

Глобальное описание определяет статичный мир: топологию, визуальный стиль и освещение, выполняя роль "якоря" для всей генерации.

Локальные описания, генерируемые для коротких видеоклипов, отвечают за динамические события и взаимодействия.

Этот подход позволяет модели смешивать стили и механики из разных доменов. Например, можно задать стиль одной игры, а механику - от другой.

Чтобы добиться интерактивности в реальном времени, готовая модель проходит через дистилляцию, в результате чего получается эффективный генератор, работающий в несколько шагов и выдающий 12-17 FPS на одной NVIDIA H20 или до 30 FPS на четырех.

🟡Третий модуль - Yan-Edit.

Это редактор сгенерированного мира прямо во время взаимодействия с помощью текстовых команд. Ключевая идея здесь - разделение симуляции механики и визуального рендеринга.

Симулятор интерактивной механики, построенный на базе Yan-Sim, работает с картами глубины, сохраняя 3D-структуру объектов, но отбрасывая их визуальное оформление. Это позволяет ему изучать общие законы взаимодействия, зависящие от формы, а не от цвета или текстуры.

Визуальный рендерер, основанный на Yan-Gen и ControlNet, отвечает за раскрашивание этих карт глубины в соответствии со стилевыми промптами. Пользователь может в любой момент ввести два типа команд: структурные (например, "добавить интерактивный объект") и стилевые (например, "изменить цвет объекта").

Пока проект в самом начале своего пути - опубликованы только демо-видео и технический отчет, описывающий создание Yan. Модули системы, в виде отдельных моделей обещают опубликовать в ближайшее время.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml