Telegram Web Link
Forwarded from Просто о BIM
#ИИ заменит BIM-моделеров на разработке семейств через 3..2..1

На подходе новая модель по генерации геометрии от Hunyuan

С помощью @iPro_10 , у которого есть бетадоступ к ней, в чате @bimaichat потестировали генерацию по изображению. Результат впечатляет. Можно регулировать количество полигонов и выгружать в stl, который подгружать в rfa (Семейства Revit).

Остается коннекторы навесить и свойства закинуть и заполнить, но это мы по ексельке еще в Dynamo делали.
🔥31👍1
Нобелевская премия по физике 2025

Учёные впервые показали, что квантовые эффекты могут проявляться в системах, видимых не под микроскопом, а буквально - в электрической цепи, умещающейся на ладони.
То, что раньше считалось «привилегией атомов», оказалось возможным на макроскопическом уровне: частицы туннелируют сквозь барьер, энергия - дискретна, а схема ведёт себя как единый квантовый объект.

Это не просто физика - это новая архитектура реальности, где квантовое поведение становится инженерным инструментом.
Благодаря этим экспериментам сформировалась база для сверхпроводящих кубитов, квантовых датчиков и квантовой криптографии - того, что сегодня называют “hardware foundation” квантового будущего.

И к чему это приведет?

Скорее всего это приблизило человечество к управляемым квантовым устройствам, где законы микромира становятся инженерным инструментом.
В долгосрочной перспективе это приведёт к рывку в квантовых вычислениях, датчиках и коммуникациях, задав новую физику технологий XXI века.

https://www.nobelprize.org/all-nobel-prizes-2025/
👍852🤮1
Forwarded from Китай.AI
🔥 Китайский ИИ берет корону: HunyuanImage 3.0 стал лучшей Text-to-Image моделью в мире!

Всего через неделю после релиза мультимодальная модель от Tencent обошла Google Nano-Banana и ByteDance Seedream, возглавив авторитетный мировой рейтинг LMArena.

🎨 Что может HunyuanImage 3.0?
Это нативная мультимодальная модель, что означает "все в одном": единая архитектура обрабатывает текст, изображения, видео и аудио. Представьте себе художника с собственным "мозгом", который не просто рисует, но и понимает композицию, смысл и контекст.

Вот несколько примеров:
• Создание праздничных постеров
• Генерация стикеров с животными
• Креативные концепты ("кошка из чистого огня")
• Рекламные изображения и иллюстрации

🚀 Почему все говорят об этой модели?
• На GitHub за неделю собрано >1.7k stars
• Сообщество активно тестирует и дорабатывает модель

🏆 Результаты тестирования
Модель показала превосходство над ведущими закрытыми и открытыми аналогами в тестах:
• SSAE (автоматическая оценка): лидерство по семантическому соответствию
• GSB (человеческая оценка): положительный результат против Seedream 4.0 (+1.17%), Nano Banana (+2.64%), GPT-Image (+5.00%)

GitHub Repository | Hugging Face | Технический отчет

#КитайскийИИ #КитайAI #HunyuanImage
🔥52👍21
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Сервис Snaptrude AI

Протестировал вечерком ИИ инструмент, который "проектирует вместе с вами". Сразу скажу, что результат оставляет желать лучшего, НО
Что очень понравилось:
Во-первых я ввел один промпт и выбрал геолокацию
"Create school for 1500 peoples". После этого началась магия💫💫💫

Во-вторых в результате мы получаем все что нужно для проекта - и картинки и чертежи и таблички и выводы и все все все (правда там все выглядит странно и"магично" 😃😃😃). НО результат то есть. И продукт выглядит "ВКУСНО".

Инструмент позволяет увидеть как именно формируется модель, шаг за шагом. ЛЛМ модель принимает решения, считает графики, делает расчеты и дает "какой-то", но результат.
Буду за ним наблюдать.

Весь мой тест на видео, а ссылку ищите в комментариях.
👍122🔥1
#unrealneural #пытаюсьпонять
Почему последние шаги в процессе диффузии различных моделей(SD или другие) иногда ухудшают качество сгенерированных сэмплов, вместо того чтобы улучшать?

Данные сначала "упаковываются" в компактное латентное пространство меньшей размерности. В процессе генерации (обратная диффузия) качество сначала растёт: шум убирается, сэмплы становятся похожими на реальные данные.

Но на последних шагах модель начинает "перегружать" слабые или нулевые компоненты этого пространства (они не несут полезной информации из-за сжатия). В итоге добавляется лишний шум, и одна из метрика ухудшается , будто картинка "размыливается" заново.
НО это не баг, а фича сжатия: низкая размерность требует остановки пораньше, чтобы не "переусердствовать". В высоких размерностях можно дольше "диффузить"

Подробнее о математических обоснованиях этого явления и о том как с этим бороться
https://arxiv.org/abs/2510.08409
🤔2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
NN-SVG: параметрическое создание чертежей архитектуры нейронной сети

Можно экспортировать в svg
👍8🔥31
#unrealneural #ailab #эксперименты
Снова тестирую промпты для видеогенерации с разными моделями.
Вот такие интересные результаты.
🔥9🤯51
⚡️ Google создала ИИ, который самоорганизуется - и это может изменить подход е созданию моделей.

Проект называется TUMIX, и, по мнению многих, это самая интересная работа Google в этом году.

💡 Вместо того чтобы обучать ещё одну гигантскую модель, команда Google построила систему, где несколько ИИ работают вместе во время инференса.
Каждый агент выполняет свою роль:

- один пишет код
- другой ищет информацию,
- третий рассуждает текстом.

Все они решают одну задачу независимо, затем обмениваются ответами, улучшают их и приходят к общему решению.

📈 Результат ошеломляющий:
Gemini 2.5 с TUMIX обошёл все другие системы рассуждения на +17,4%,
при этом стоимость инференса снизилась почти в два раза.

Без дополнительного обучения. Без новых данных. Просто - умная координация.

Самое неожиданное - секрет не в размере, а в разнообразии.

Команда из 15 разных агентов показала результаты лучше, чем 15 копий “лучшего” одиночного ИИ.
А когда Gemini сам спроектировал новых агентов, качество выросло ещё сильнее — система буквально эволюционировала сама себя.

🧠 Этот эксперимент показывает:
Следующий скачок в развитии ИИ может прийти не от триллиона параметров,а от сети маленьких моделей, которые учатся думать вместе.

✔️ Подробности: https://arxiv.org/pdf/2510.01279
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍52🤔2
#unrealneural
Качество важнее количества и в задачах обучения моделей⚡️⚡️⚡️

Набор данных из 2 млн изображений превзашел наборы данных из более чем 15 млн в задачах обучения ИИ для медицинских задач. Многие модели обучаются на парах "рисунок - подпись", взятых из научных статей.

НО "больше" не всегда значит "лучше".

Сложные фигуры + неясные подписи = плохое усвоение материала.
👍421
Forwarded from в IT и выйти
В Steam вышел вайбовый симулятор фермера, в котором можно научиться ПРОГРАММИРОВАТЬ — The Farmer Was Replaced.

Здесь нужно писать код на упрощённом Python, чтобы обучать дронов и автоматизировать свою ферму — дальше можно просто наблюдать, как она работает сама. Игра полностью на русском и имеет 95% положительных отзывов.

Годный способ вкатиться. Забираем здесь.

@techmedia
🔥5👍41
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Поиск по 3д референсу - выбираем череп животного в виде 3д модели, вращаем его и ищем реальные фотографии 🙃
Очень увлекательно и есть исходный код

тестим тут https://x6ud.github.io/#/
😁52🥰1
2025/10/17 16:45:32
Back to Top
HTML Embed Code: