#unrealneural
CADAM и text2CAD

Gemini 3 Pro в CADAM, можно тестировать

#unrealneural
Nano-cosistent-150k

Датасет для последовательного сохранения идентичности при редактировании изображений.

https://github.com/yejy53/Echo-4o

#unrealneural
Сравнение китайских моделей

Промпт:

Make a looping HTML animation of a small robot arm stacking objects in a pattern

#unrealneural
Text-to-speech для более 7000 языков ⚡️

https://github.com/DigitalPhonetics/IMS-Toucan/

#unrealneural
Наше ИИ будущее все ближе и ближе ⚡️⚡️⚡️

«Китайская компания Unitree Robotics создала роботов, которые двигаются как профессиональные бойцы. G1 — 35 кг чистой координации 23 “сустава” позволяют ему делать боковое сальто с места — он стал первым гуманоидом, кто выполнил этот трюк. Демонстрирует стойки кунг-фу, выполняет подсечки с разворотом и удары ногами с вращением. Его толкают в спину — он моментально восстанавливает баланс за несколько широких шагов. R1 — младший брат-акробат Весит всего 25 кг, но его 26 продвинутых суставов превращают его в настоящего гимнаста. Делает сальто, ходит на руках, сбегает по склонам и выполняет приёмы восточных единоборств с пугающей плавностью. Как они учатся так быстро? Симулятор Nvidia Isaac — виртуальная среда, где роботы тренируются миллионы раз, прежде чем перенести навыки в реальный мир. Буквально как в “Матрице”. 3D-лидары и мультимодальный ИИ позволяют им видеть окружение и реагировать в реальном времени. Самое безумное G1 стоит $16,000 — как подержанная машина. В мае 2025 уже прошёл первый турнир по кикбоксингу между роботами. Будущее не приближается.»

#unrealneural
ExA-SPIM для изучения мозга 🤯

Используя технологию, изначально разработанную для обнаружения дефектов в производстве электроники, микроскоп «ExA-SPIM» позволяет ученым рассматривать отдельные нейроны и их связи в контексте всего мозга мыши.

#unrealneural
А может скоро роботы и на стройку доберутся ? Главное чтобы было дешево ⚡️⚡️⚡️

#unrealneural #вкопилкуэрудита

Диаграмма Пенроуза пространства-времени Минковского - это двумерное представление, используемое в теоретической физике для иллюстрации причинно-следственных связей между различными точками пространства-времени

#unrealneural
«Что делает ChatGPT...»

На 2023 год GPT всё ещё слабо решал математические задачи. Качественный скачок произошёл только с первой «моделью рассуждений» o1, которая в гораздо большей степени полагалась на обучение с подкреплением (RL), а не на простое масштабирование пре-тренинга.Это наводит на любопытную мысль: язык по своей природе сильно «размыт», одно и то же место в предложении допускает множество «правдоподобных» слов, и именно эта размытость идеально ложится на вероятностную природу LLM. Математика же гораздо жёстче и однозначнее.Получается, что для успеха в такой «жёсткой» области решающим оказался именно RL-компонент, более близкий к правиловому мышлению. А это, в свою очередь, говорит о том, что формальная математика вычислительно проще, чем мы привыкли считать.

https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/

#unrealneural
MotionV2V

Редактирование видео с помощью ИИ

https://huggingface.co/papers/2511.20640

#unrealneural
Ждем ⚡️⚡️⚡️

#unrealneural
Sketch2BIM

MLLM-агенты пошагово интерпретируют ручной чертёж, формируют JSON-структуру помещений, стен, дверей и окон, а затем автоматически пишут скрипты для создания BIM геометрии.

https://arxiv.org/pdf/2510.20838

#unrealneural
Этот пример удивителен тем, то создания этого симулятора использовалась связка моделей от Google
1. Nano banana для дизайна ux/ui
2. Gemini 3.0 pro для кода

Выглядит очень хорошо, ищу промты для воспроизведения и скину их в комментарии ⚡️⚡️⚡️