Лаборатория ИИ
2.19K subscribers
826 photos
573 videos
25 files
1.03K links
Лаборатория ИИ
Эксперименты и интересные материалы на тему ИИ в архитектурном проектировании и не только.

По всем вопросам 24/7
@arthiteca

Вопросы сотрудничества и участия на мероприятиях
@polinamichurova
Download Telegram
Лаборатория ИИ
#unrealneural Модель MotionStream позволяет управлять движением в реальном времени. Это похоже на следующий шаг развития этого направления ⚡️⚡️⚡️ Продолжаю делиться демонстрациями на работы⚡️⚡️⚡️
DragGAN.gif
20.6 MB
Подобный функционал есть в Krea.ai но с ним достаточно сложно работать, много багов, зависания, + это использование облачных ресурсов. С этой моделью можно будет работать локально, и создатель уже показывал классный инструмент, где на основе моделей StyleGAN2 давали возможность управления элементами на изображении InstantDrag, похожий на DragGAN
👍211
Forwarded from Data Secrets
OpenAI выпустили GPT-5.1

В обновленную линейку вошли две модели: GPT-5.1 Instant и GPT-5.1 Thinking.

Instant – это версия для любителей теплых разговоров. После выхода пятерки огромная масса людей жаловалась на то, что модель стала холодной и «бездушной» и ностальгировали по GPT-4o. Вот OpenAI и добавили в GPT-5 щепотку ванильности. Теперь система лучше шутит, проще воспринимается, но может отвечать и более сдержанно, если это нужно пользователю.

Thinking – это прокачанный ризонинг. Говорят, модель стала заметно лучше справляться с инструкциями и адаптироваться под сложность вопроса: быстро отвечает на простые и думает еще дольше над сложными (см график).

Старые модели еще три месяца будут доступны в разделе легаси. Новые раскатывают, как обычно, сначала на всех платных юзеров, потом на остальных.

openai.com/index/gpt-5-1/
👍31
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural

Gemini 3.0 и чудесная анимация в SVG
62👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Krea nodes
Вот и в Krea.ai скоро появится инструмент low code сборки рабочих сценариев, который поможет объединить разные модели в один процесс ⚡️⚡️⚡️
Выглядит круто и мощно 🔥🔥🔥
22
Forwarded from Data Secrets
Понравилось новое эссе знаменитой Фей-Фей Ли о пространственном интеллекте

Пространственный интеллект – это как раз то, чего, по мнению ученой, так не хватает современным LLM. Да, они хорошо работают с текстом, но spatial intelligence – это следующий шаг. Это про способность воспринимать, понимать, рассуждать о пространстве, объектах, движении и взаимодействии предметов.

Ли пишет, что именно связка восприятие-действие (perception + action) с самого начала эволюции лежала в основе интеллекта у живых существ. Другими словами, это база, без которой настоящий интеллект существовать не может.

В общем, пока у нас не появятся реально качественные world models (привет Лекуну!), AGI нам не видать. А «реально качественные» – это значит обладающие следующими свойствами:

1. Генеративность. Модель должна уметь создавать целые связные и правдоподобные с точки зрения физики сцены или миры.

2. Мультимодальность. Тут все понятно.

3. Интерактивность. Это должен быть не пассивный генератор, а модель, которая изменяет состояние мира и может предсказать последствия, если агент совершает какое-то действие.

По описанию напоминает Genie. И да, это и должно быть что-то подобное, но все-таки концептуально более продуманное и точное. Ли пишет, что сейчас на достаточном уровне не решена даже сама постановка задачи: это должно быть что-то универсальное, типа предсказания следующего токена, но для пространства.

Почитать полностью советуем тут
👍21
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Вайб-кодинг веб дизайна от Gemini 3.0 ⚡️⚡️⚡️

prompt: make a swiss design inspired website
53👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Еще одна крутая svg анимация, сгенерированная Gemini 3.0
5👍21
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural #ЛабораторияИИ #PIKAIDAY
14 ноября прошло наше внутреннее мероприятие PIK AI Day
Это было очень атмосферное увлекательное путешествие в мир AI технологий, теории и практики ⚡️⚡️⚡️
Спасибо всем, было очень круто

P.S. Если вам интересно узнать подробности или заглянуть внутрь лекций, то жду лайки 🙂
3313👍12🥱1
#unrealneural
Сравниваем генерации Gemini 2.5 pro и Gemini 3.0

Prompt:
Create a SVG of IPhone 16 Purple color
🔥4😱2👍1🥰1
#unrealneural
3D объекты можно превратить в редактируемый код ⚡️⚡️⚡️

MeshCoder преобразует облака точек в скрипты Blender Python.
https://github.com/InternRobotics/MeshCoder
163👍2🤣1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Илон Маск заявил, что через 20 лет, возможно, можно будет скопировать ваше сознание и загрузить его в робота Tesla Optimus с помощью чипа Neuralink

Это будете не вы, а ваш бессмертный двойник с почти идентичной личностью. Но нужен прорыв.

Слышите, айтишники и робототехники? Нам всем нужен прорыв😁
🥴73👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Qwen-Edit-2509-Multi-angle lighting LoRA

Управляем освещением на изображении 💥

https://huggingface.co/dx8152/Qwen-Edit-2509-Multi-Angle-Lighting
👍3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural

Удивительное видео показывает, как водород и кислород образуют воду в наномасштабе.
👍6❤‍🔥1🔥1🤯1
Forwarded from МАТЕРИЯ
To the Moon and Back

Материя и Центр «Зотов» приглашают на лекцию корейского архитектора Мун Хуна "To the Moon and Back" про смелость, отсутствие рамок и фантазию в архитектуре.

Мун Хун известен умением размывать традиционные границы архитектуры, сочетать и смешивать её с другими дисциплинами для создания собственного нового языка. Его проекты отличаются необычными формами, материалами и неожиданным символизмом.


На лекции Мун Хун представит свои рисунки и покажет, какой путь они проходят от скетчбука до реальных архитектурных проектов по всему миру. После лекции состоится круглый стол с участием креативного директора Материи Андрея Фомичёва, на котором поговорим о видах архитектурного мышления.

Мероприятие пройдёт 28 ноября в 19:00 в лектории 4 этажа Центра «Зотов» — на английском языке с доступом к синхронному переводу для желающих.

Вход свободный, по регистрации.

#материя_события

| | |

◻️ Materia.city
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
32👍1
#unrealneural

Микроскопические волокна в тканях имеют решающее значение для понимания заболеваний, но их изучение было сложным. Исследователи из Стэнфордского медицинского университета разработали простой способ их визуализации.
brnw.ch/21wXwrP
👍42🔥1👌1
Forwarded from Институт AIRI
Учёные Института AIRI создали открытую платформу VLA Arena, чтобы исследователи, инженеры и даже любители могли сравнивать и оценивать современные модели управления роботами ⤵️

VLA Arena поддерживает компактные манипуляторы, доступные для самостоятельной сборки или в готовом виде, которые используются в образовательных и исследовательских целях.

На платформе можно:
⚫️Тестировать модели в симуляции и на реальных роботах
⚫️Следить за объективной таблицей лидеров с оценками пользователей
⚫️Поддерживать модели с открытым исходным кодом, включая адаптированные для русского языка версии
⚫️Найти датасеты и инструменты для обучения собственных моделей

Первый запуск платформы продлится три месяца.

📎VLA Arena доступна по ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural

Nvidia опубликовали ChronoEdit-14B-Diffusers-Paint-Brush-Lora на Hugging Face
33
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural #вайбпроектирование
От вайб-кодинга к вайб-проектированию

Все уже знакомы с таким понятием как вайб-кодинг, когда ты программируешь через диалог с ИИ, правя результат маленькими шагами в живом режиме. Этот подход очень актуален, возможно даже самый эффективный способ использования языковых моделей.
Ключевые признаки трушного вайб-кодинга по А.Карпатому:
1. Работа через разговор, а не через ТЗ
2. Микро-итерации: написал промпт -> посмотрел результат -> написал промпт и т.д.
3. ИИ Модель сама предлагает следующий шаг
4. Всё работает в реальном времени, без перезапусков
5. ИИ - активный напарник, а не инструмент
6. Есть ошибка - загрузил в контекст и исправляешь тоже с помощью ИИ

Если перенести этот подход на архитектурное проектирование, моделирование - получается «вайб-проектирование»: когда архитектор "разговаривает" с ИИ прямо внутри 3D-сцены и моделирует через диалоговое окно, имеет возможность менять как всю сцену так и отдельные ее части, подгружать ошибки формы и менять их.

Реальные инструменты вайб-кодинга подразумевают вмешательство в процесс и переход на классическое программирование. Подобное предусматривают и существующие попытки реализовать подобное в проектировании - Snaptrude, Twinmaster и MCP плагины для программ 3д моделирования.
👍5🔥1👏1
Андрей Карпатый высказался о том, как лучше всего понимать влияние ИИ на экономику и рынок труда.

Недавно он жестко высказался про агенты, AGI и тд.

Экс-глава AI в Tesla и со-основатель OpenAI говорит, что самые популярные аналогии (ИИ = электричество, ИИ = промышленная революция и т.д.) не самые точные.

По его мнению, самая сильная и точная аналогия — это то, что современный ИИ — это новая парадигма программирования, которую он много лет назад назвал Software 2.0.

Что изменилось с ИИ (Software 2.0)?

Сейчас мы больше не пишем программы вручную строчка за строчкой. Мы задаём цель, например, «максимально точно классифицировать картинки» или «получить максимальный счёт в игре» и запускаем градиентный спуск, который сам в миллиардах параметров нейронной сети находит работающую программу.

Это меняет то, какие задачи становятся автоматизируемыми.

Теперь главный вопрос уже не «смогу ли я чётко описать алгоритм?», а «смогу ли я проверить, правильно ли выполнена задача?», то есть верифицируемость.

Три ключевых условия, чтобы задача была легко автоматизируема в эпоху Software 2.0:
1. Среда должна быть перезапускаемой — можно быстро начать новую попытку.
2. Попытки должны быть быстрыми и дешёвыми.
3. Должна быть автоматическая награда/оценка.

Если эти три условия выполнены — задача обречена на сверхчеловеческий уровень автоматизации.

Примеры задач, которые идеально подходят под Software 2.0 (быстро прогрессируют):
- Математика (есть правильный ответ → легко проверить)
- Программирование (можно автоматически запустить тесты)
- Шахматы, го, StarCraft, Dota (симуляция перезапускается, есть счёт)
- Решение головоломок, CAPTCHA, доказательство теорем
- Просмотр видео до конца (YouTube точно знает, досмотрел ты или нет — это тоже верифицируемый сигнал!)

На таких задачах ИИ уже сейчас часто превосходит лучших людей на планете.

Примеры задач, которые пока отстают (потому что плохо верифицируемы):
- Творчество (как объективно оценить, что картина или рассказ «хорошие»?)
- Стратегическое мышление в реальном мире (слишком много скрытого состояния, долгосрочные последствия)
- Задачи, требующие глубокого понимания физического мира, здравого смысла, социального контекста
- Работа с реальными людьми, переговорами, эмпатией и т.д.

Для них пока приходится полагаться либо на «магию обобщения» нейронок, либо на более слабые методы вроде имитации человека.

Главный тезис Карпатого - Software 1.0 легко автоматизирует то, что ты можешь задать. Software 2.0 легко автоматизирует то, что ты можешь проверить.

Карпатый предлагает смотреть на будущее рынка труда через эту призму:
Чем больше в твоей работе задач, которые можно объективно и автоматически проверить и на которых можно «натренироваться» миллиарды раз в симуляции, тем выше вероятность, что они будут автоматизированы в ближайшие 5–10 лет.
👍632🤮1