#unrealneural
Сравниваем генерации Gemini 2.5 pro и Gemini 3.0
Prompt:
Сравниваем генерации Gemini 2.5 pro и Gemini 3.0
Prompt:
Create a SVG of IPhone 16 Purple color🔥4👍1🥰1😱1
#unrealneural
3D объекты можно превратить в редактируемый код ⚡️⚡️⚡️
MeshCoder преобразует облака точек в скрипты Blender Python.
https://github.com/InternRobotics/MeshCoder
3D объекты можно превратить в редактируемый код ⚡️⚡️⚡️
MeshCoder преобразует облака точек в скрипты Blender Python.
https://github.com/InternRobotics/MeshCoder
16⚡3👍2🤣1
Forwarded from ИИ и роботы в стройке
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😁
Это будете не вы, а ваш бессмертный двойник с почти идентичной личностью. Но нужен прорыв.
Слышите, айтишники и робототехники? Нам всем нужен прорыв😁
🥴7⚡3👍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
Qwen-Edit-2509-Multi-angle lighting LoRA
Управляем освещением на изображении 💥
https://huggingface.co/dx8152/Qwen-Edit-2509-Multi-Angle-Lighting
👍3🔥2
Forwarded from МАТЕРИЯ
To the Moon and Back
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
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
| | |
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡3❤1👍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
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
👍4❤2🔥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.
VLA Arena поддерживает компактные манипуляторы, доступные для самостоятельной сборки или в готовом виде, которые используются в образовательных и исследовательских целях.
На платформе можно:
Первый запуск платформы продлится три месяца.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡3👍1
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.
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.
👍4🔥1👏1
Forwarded from Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
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.
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.
X (formerly Twitter)
Andrej Karpathy (@karpathy) on X
Sharing an interesting recent conversation on AI's impact on the economy.
AI has been compared to various historical precedents: electricity, industrial revolution, etc., I think the strongest analogy is that of AI as a new computing paradigm (Software 2.0)…
AI has been compared to various historical precedents: electricity, industrial revolution, etc., I think the strongest analogy is that of AI as a new computing paradigm (Software 2.0)…
👍3❤1⚡1🤮1
Ищем образ трушного вайб-проектирования. Возможно ли создать сложную архитектурную форму только через чат, не используя инструменты редактирования?
Anonymous Poll
33%
да, сложность формы легко описывается через текстовое описание
33%
нет, текущие архитектуры ИИ не способны отразить все запросы в 3д
17%
зависит от формы, не все возможно описать текстом
17%
другое