mlx-kan — это реализация сетей Колмогорова–Арнольда (Kolmogorov–Arnold Networks, KAN), оптимизированная для процессоров Apple Silicon с использованием фреймворка MLX.
Он представляет собой Python-пакет, который использует высокую вычислительную мощность чипов Apple M1 и более поздних версий, обеспечивая эффективное и масштабируемое решение для разработки, обучения и оценки моделей KAN.
Интересные аспекты проекта:
- Инновационная архитектура: KAN предлагает альтернативу многослойным перцептронам (MLP), заменяя фиксированные функции активации на узлах обучаемыми функциями на связях. Это позволяет достичь большей точности и интерпретируемости моделей.
GITHUB.COM
- Оптимизация для Apple Silicon: Проект использует вычислительные возможности процессоров Apple Silicon, что обеспечивает высокую производительность и эффективность при выполнении задач машинного обучения.
- Открытый исходный код: Доступность кода на GitHub позволяет сообществу исследователей и разработчиков изучать, улучшать и адаптировать проект под свои нужды, способствуя развитию технологий машинного обучения.
Таким образом, mlx-kan представляет собой значимый вклад в область машинного обучения, предлагая новые подходы к архитектуре нейронных сетей и эффективно используя современные аппаратные возможности.
@machinelearning_interview
Он представляет собой Python-пакет, который использует высокую вычислительную мощность чипов Apple M1 и более поздних версий, обеспечивая эффективное и масштабируемое решение для разработки, обучения и оценки моделей KAN.
Интересные аспекты проекта:
- Инновационная архитектура: KAN предлагает альтернативу многослойным перцептронам (MLP), заменяя фиксированные функции активации на узлах обучаемыми функциями на связях. Это позволяет достичь большей точности и интерпретируемости моделей.
GITHUB.COM
- Оптимизация для Apple Silicon: Проект использует вычислительные возможности процессоров Apple Silicon, что обеспечивает высокую производительность и эффективность при выполнении задач машинного обучения.
- Открытый исходный код: Доступность кода на GitHub позволяет сообществу исследователей и разработчиков изучать, улучшать и адаптировать проект под свои нужды, способствуя развитию технологий машинного обучения.
Таким образом, mlx-kan представляет собой значимый вклад в область машинного обучения, предлагая новые подходы к архитектуре нейронных сетей и эффективно используя современные аппаратные возможности.
@machinelearning_interview
⚡️ OpenPipe Deductive Reasoning Qwen 32B GGUF
Адаптация Qwen-32B, оптимизированная под рассуждения в GGUF формат.
Превосходит Claude 3.7 Sonnet в задачах дедуктивного мышления!
Превосходит DeepSeek R1, o1 и o3-mini в решении головоломок «Temporal Clue» при 100-кратном снижении стоимости умозаключений.
▪ Дедуктивное рассуждение: Модель дообучена для выполнения задач, где требуется логический анализ и последовательное обоснование, что полезно для создания интеллектуальных систем и сложного анализа данных.
▪ Формат GGUF: Конвертация в GGUF обеспечивает более эффективное использование ресурсов, ускоряет загрузку модели и облегчает её интеграцию в разнообразные приложения.
▪ Практическое применение: Этот инструмент интересен разработчикам и исследователям ИИ, стремящимся улучшить дедуктивные способности систем, а также тем, кто ищет способы оптимизации работы с большими языковыми моделями в реальных проектах.
▪HF: https://huggingface.co/bartowski/OpenPipe_Deductive-Reasoning-Qwen-32B-GGUF
▪Dataset: https://gist.github.com/bartowski1182/eb213dccb3571f863da82e99418f81e8
▪LM Studio: https://lmstudio.ai/
#qwen #reasoning #GGUF
Адаптация Qwen-32B, оптимизированная под рассуждения в GGUF формат.
Превосходит Claude 3.7 Sonnet в задачах дедуктивного мышления!
Превосходит DeepSeek R1, o1 и o3-mini в решении головоломок «Temporal Clue» при 100-кратном снижении стоимости умозаключений.
▪ Дедуктивное рассуждение: Модель дообучена для выполнения задач, где требуется логический анализ и последовательное обоснование, что полезно для создания интеллектуальных систем и сложного анализа данных.
▪ Формат GGUF: Конвертация в GGUF обеспечивает более эффективное использование ресурсов, ускоряет загрузку модели и облегчает её интеграцию в разнообразные приложения.
▪ Практическое применение: Этот инструмент интересен разработчикам и исследователям ИИ, стремящимся улучшить дедуктивные способности систем, а также тем, кто ищет способы оптимизации работы с большими языковыми моделями в реальных проектах.
▪HF: https://huggingface.co/bartowski/OpenPipe_Deductive-Reasoning-Qwen-32B-GGUF
▪Dataset: https://gist.github.com/bartowski1182/eb213dccb3571f863da82e99418f81e8
▪LM Studio: https://lmstudio.ai/
#qwen #reasoning #GGUF
⚡️Google выпустила новую мультимодальную Gemma-3
▪️Доступны версии на 1В, 4В, 12В, 27В в базовых и instruct версиях. Пост-трейнинг впечатляет: RLHF, RLMF, RLEF и model merging.
▪️ На LMSYS модель показывает результат 1338, что лучше, чем у o1-mini, o3-mini и o3-mini high.
▪️ Модель поддерживает более 140 языков.
https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d
▪️Доступны версии на 1В, 4В, 12В, 27В в базовых и instruct версиях. Пост-трейнинг впечатляет: RLHF, RLMF, RLEF и model merging.
▪️ На LMSYS модель показывает результат 1338, что лучше, чем у o1-mini, o3-mini и o3-mini high.
▪️ Модель поддерживает более 140 языков.
https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d
⚡️“Т-Технологии”, куда входит Т-Банк, открыли R&D-центр, в котором будут заниматься научными исследованиями и инженерией
Центр будет проводить исследования и разработки в области ИИ, хранении данных, информационной безопасности и фундаментальных алгоритмах.
▪ Главный фокус: разработка ИИ-ассистентов и инструментов для повышения инженерной продуктивности. Например, в компании уже используют ИИ-ассистента Nestor для написания кода. К 2026 году доля созданного ИИ-кода в “Т-Технологиях” должна вырасти в 6 раз – до 25%.
▪ R&D-центр активно сотрудничает с такими ведущими вузами и исследовательскими центрами, как МФТИ и Сколтех. Совместно с МФТИ курирует студенческую лабораторию, где проводят исследования в области рекомендательных систем, обучения с подкреплением, компьютерного зрения и больших языковых моделей (LLM).
▪ Своим инженерам Центр даст доступ к широкому спектру сложных инженерных и исследовательских задач, от разработки алгоритмов до информационной безопасности и систем обработки данных.
▪️Узнать больше
@machinelearning_interview
Центр будет проводить исследования и разработки в области ИИ, хранении данных, информационной безопасности и фундаментальных алгоритмах.
▪ Главный фокус: разработка ИИ-ассистентов и инструментов для повышения инженерной продуктивности. Например, в компании уже используют ИИ-ассистента Nestor для написания кода. К 2026 году доля созданного ИИ-кода в “Т-Технологиях” должна вырасти в 6 раз – до 25%.
▪ R&D-центр активно сотрудничает с такими ведущими вузами и исследовательскими центрами, как МФТИ и Сколтех. Совместно с МФТИ курирует студенческую лабораторию, где проводят исследования в области рекомендательных систем, обучения с подкреплением, компьютерного зрения и больших языковых моделей (LLM).
▪ Своим инженерам Центр даст доступ к широкому спектру сложных инженерных и исследовательских задач, от разработки алгоритмов до информационной безопасности и систем обработки данных.
▪️Узнать больше
@machinelearning_interview
Forwarded from Machinelearning
ML-комьюнити о крупнейших запусках LLM начала 2025 года:
✔️ DeepSeek — революция или переоцененный запуск?
Запуск китайской модели всколыхнул всю индустрию, вызвав неоднозначную реакцию экспертов. CEO Anthropic Дарио Амодей отмечает, что Claude 3.5 Sonnet, обученный за несколько десятков миллионов долларов, значительно опережает DeepSeek по многим показателям, плюс у модели нет никаких барьеров против генерации чувствительной информации. Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, считает DeepSeek лучшей работой китайских исследователей, но не видит в ней новых научных достижений.
✔️ Grok 3 — Маск не дотянул
ИИ-исследователь и профессор Пенсильванского университета Итан Моллик признал, что xAI очень быстро растёт, но Grok 3 пока точно не является лучшей моделью на рынке. Она превосходит некоторые модели OpenAI, но не o3. CTO Caylent Рэнделл Хант обнаружил ряд проблем с Grok 3: уязвимость к джейлбрейкам, неуместную саркастичность, медлительность и частые ошибки в ответах. По его словам, даже простые логические тесты оказались ей не под силу, что делает модель практически бесполезной для бизнес-задач. При этом CEO Replit Амджад Масад назвал Grok 3 передовой моделью и огромным достижением.
✔️ GPT-4.5 — не оправдал ожиданий экспертов
Релиз GPT-4.5 от OpenAI получил смешанные отзывы в профессиональном сообществе. Соучредитель OpenAI и бывший глава Tesla AI Андрей Карпатый отметил, что GPT-4.5 напомнил ему GPT-4 на момент релиза — он увидел потенциал этой модели. В посте на X он сказал, что при использовании GPT-4.5 «всё стало немного лучше, и это здорово, но не совсем так, как можно было бы ожидать». В более резких выражениях высказался известный критик Гэри Маркус, назвавший модель «пустышкой». Генеральный директор Hugging Face Клемент Деланж также остался недоволен, охарактеризовав GPT-4.5 как «так себе» и раскритиковав закрытость исходного кода.
✔️ YandexGPT 5 — что в России?
Виктор Тарнавский, директор по ИИ Т-Банка, отметил, что в Яндексе выложили Lite-версию модели в опенсорс, а пайплайн Pro-версии инициализировали весами от Qwen 2.5. По его мнению, это правильное решение, позволяющее избежать бессмысленной траты ресурсов. При этом, пишет Тарнавский, разработчики делают не файнтюн, а полный цикл обучения модели — просто стартуют претрейн не с нулевых весов. По опубликованным бенчмаркам, модели показывают хорошие результаты. В СМИ также писали, что Яндекс работает над ризонингом. Максим Болотских, директор ИИ в Яков и Партнёры (ex-McKinsey), прокомментировал, что ежегодные совокупные затраты на разработку подобного функционала могут составлять 10 млрд рублей и более, и такого рода модели могут монетизироваться не только классическими подписками B2C пользователей, но и значимо лучше решать задачи В2В-сегмента.
✔️ Gemini 2.0 Flash — лучшее соотношение цена/качество
Релиз Gemini 2.0 Flash от Google получил восторженные отклики экспертов. Тим Брукс, ИИ-исследователь в Google DeepMind, высоко оценил встроенную функцию генерации изображений с возможностью визуальной цепочки рассуждений. Соучредитель и бывший глава Intel AI Райан Карсон назвал модель "умной, быстрой и дешёвой", отметив отличную производительность при тестировании через API. Мэтт Шумер, соучредитель и генеральный директор компании OthersideAI, подчеркнул, что по большинству бенчмарков Gemini 2.0 Flash приближается к Claude 3.5 Sonnet и даже превосходит его в бенчмарке MATH, сохраняя при этом значительное ценовое преимущество.
✔️ Claude 3.7 — достойный шаг вперёд при умеренных затратах
Релиз Claude 3.7 от Anthropic получил преимущественно положительные отзывы экспертов. Сэм Альтман и Дарио Амодей подчеркнули экономическую эффективность разработки — обучение Claude 3.7 Sonnet обошлось лишь в несколько десятков миллионов долларов, что значительно меньше затрат на GPT-4. Артём Санакоев, ИИ-исследователь в Meta Generative AI и автор канала "эйай ньюз", выделил инновационный подход Anthropic к рассуждениям модели — в отличие от конкурентов, Claude использует единую модель без отдельного reasoning тюна.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM
Запуск китайской модели всколыхнул всю индустрию, вызвав неоднозначную реакцию экспертов. CEO Anthropic Дарио Амодей отмечает, что Claude 3.5 Sonnet, обученный за несколько десятков миллионов долларов, значительно опережает DeepSeek по многим показателям, плюс у модели нет никаких барьеров против генерации чувствительной информации. Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, считает DeepSeek лучшей работой китайских исследователей, но не видит в ней новых научных достижений.
ИИ-исследователь и профессор Пенсильванского университета Итан Моллик признал, что xAI очень быстро растёт, но Grok 3 пока точно не является лучшей моделью на рынке. Она превосходит некоторые модели OpenAI, но не o3. CTO Caylent Рэнделл Хант обнаружил ряд проблем с Grok 3: уязвимость к джейлбрейкам, неуместную саркастичность, медлительность и частые ошибки в ответах. По его словам, даже простые логические тесты оказались ей не под силу, что делает модель практически бесполезной для бизнес-задач. При этом CEO Replit Амджад Масад назвал Grok 3 передовой моделью и огромным достижением.
Релиз GPT-4.5 от OpenAI получил смешанные отзывы в профессиональном сообществе. Соучредитель OpenAI и бывший глава Tesla AI Андрей Карпатый отметил, что GPT-4.5 напомнил ему GPT-4 на момент релиза — он увидел потенциал этой модели. В посте на X он сказал, что при использовании GPT-4.5 «всё стало немного лучше, и это здорово, но не совсем так, как можно было бы ожидать». В более резких выражениях высказался известный критик Гэри Маркус, назвавший модель «пустышкой». Генеральный директор Hugging Face Клемент Деланж также остался недоволен, охарактеризовав GPT-4.5 как «так себе» и раскритиковав закрытость исходного кода.
Виктор Тарнавский, директор по ИИ Т-Банка, отметил, что в Яндексе выложили Lite-версию модели в опенсорс, а пайплайн Pro-версии инициализировали весами от Qwen 2.5. По его мнению, это правильное решение, позволяющее избежать бессмысленной траты ресурсов. При этом, пишет Тарнавский, разработчики делают не файнтюн, а полный цикл обучения модели — просто стартуют претрейн не с нулевых весов. По опубликованным бенчмаркам, модели показывают хорошие результаты. В СМИ также писали, что Яндекс работает над ризонингом. Максим Болотских, директор ИИ в Яков и Партнёры (ex-McKinsey), прокомментировал, что ежегодные совокупные затраты на разработку подобного функционала могут составлять 10 млрд рублей и более, и такого рода модели могут монетизироваться не только классическими подписками B2C пользователей, но и значимо лучше решать задачи В2В-сегмента.
Релиз Gemini 2.0 Flash от Google получил восторженные отклики экспертов. Тим Брукс, ИИ-исследователь в Google DeepMind, высоко оценил встроенную функцию генерации изображений с возможностью визуальной цепочки рассуждений. Соучредитель и бывший глава Intel AI Райан Карсон назвал модель "умной, быстрой и дешёвой", отметив отличную производительность при тестировании через API. Мэтт Шумер, соучредитель и генеральный директор компании OthersideAI, подчеркнул, что по большинству бенчмарков Gemini 2.0 Flash приближается к Claude 3.5 Sonnet и даже превосходит его в бенчмарке MATH, сохраняя при этом значительное ценовое преимущество.
Релиз Claude 3.7 от Anthropic получил преимущественно положительные отзывы экспертов. Сэм Альтман и Дарио Амодей подчеркнули экономическую эффективность разработки — обучение Claude 3.7 Sonnet обошлось лишь в несколько десятков миллионов долларов, что значительно меньше затрат на GPT-4. Артём Санакоев, ИИ-исследователь в Meta Generative AI и автор канала "эйай ньюз", выделил инновационный подход Anthropic к рассуждениям модели — в отличие от конкурентов, Claude использует единую модель без отдельного reasoning тюна.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Визуализация работы трансформеров позволяет наглядно представить, как модели вроде ChatGPT формируют ответы, подбирая слова и фразы.
Это помогает лучше понять процессы, происходящие внутри языковых моделей.
Простыми словами: такие визуализации дают возможность увидеть, как ChatGPT выбирает слова для формирования своих ответов.
https://moebio.com/mind/
@machinelearning_interview
Это помогает лучше понять процессы, происходящие внутри языковых моделей.
Простыми словами: такие визуализации дают возможность увидеть, как ChatGPT выбирает слова для формирования своих ответов.
https://moebio.com/mind/
@machinelearning_interview
ReasonGraph - опенсорсная веб-платформа, разработанная Кембриджским университетом, для визуализации и анализа процессов рассуждений LLM. Она поддерживает как последовательные, так и древовидные методы рассуждений, легко интегрируясь с основными провайдерами LLM и более чем 50 языковыми моделями.
Платформа построена на модульном каркасе и имеет выбор метода мета-рассуждения и настраиваемые параметры визуализации.
ReasonGraph улучшает обнаружение ошибок в логических процессах и способствует более эффективной разработке приложений на основе LLM. Оценка платформы показала практически 100% точность rule-based XML-парсинга при извлечении и визуализации путей рассуждений.
▪ Репозиторий проекта на Github. Демо на ▪HuggingFace.
▪arxiv.org
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Это подробный гайд, где описан процесс разработки приложения для автоматического обнаружения рукописных подписей в документах.
Автор протестировал все доступные модели YOLO для данной задачи и опубликовал результаты. В итоге получился очень годный гайд, со множеством технических деталей.
Сравнительный анализ архитектур показал, что YOLOv8 - обеспечивает идеальный баланс между скоростью и точностью для данной задачи, достигая 94,74 % точности и 89,72 % после оптимизации гиперпараметров с помощью Optuna.
Достигнута высокая точность распознавания: mAP@50 – 94.50%, mAP@50-95 – 67.35%.
Итоговая модель демонстрирует сбалансированное соотношение между точностью, скоростью инференса и экономичностью ресурсов.
Статья демонстрирует, как грамотное сочетание современных архитектур обнаружения объектов, тщательная подготовка данных и оптимизация гиперпараметров позволяет создать эффективное и готовое к развёртыванию решение, очень рекомендуем прочесть ее полностью.
А здесь можно почитать описание семейства моделей Yolo.
#yolo #guide #detection #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ SpatialLM-Llama-1B от Manycore Research – это 3D модель, предназначенная для обработки 3D облаков точек и генерации структурированных представлений 3D сцен.
📌 Обработка 3D данных:
Модель способна интерпретировать неструктурированные 3D данные, полученные из различных источников (например, монохромных видеопоследовательностей, RGBD изображений, LiDAR-сенсоров), и преобразовывать их в понятные архитектурные элементы (стены, двери, окна) и ориентированные ограничивающие рамки объектов с семантической категоризацией. Это позволяет создавать высокоуровневые семантические описания сложных сцен.
📌 Мультимодальный подход:
Проект объединяет различные типы входных данных, что значительно расширяет возможности анализа и интерпретации пространственных данных. Это делает модель полезной для приложений в робототехнике, автономной навигации и других задачах, связанных с 3D анализом.
📌 Технические детали:
Основана на модели Llama3.2-1B-Instruct, что обеспечивает высокий уровень генерации текста и семантического понимания.
Модель имеет 1.25 млрд параметров и использует современные библиотеки, такие как TorchSparse, для эффективной работы с разреженными данными.
Проект включает инструменты для визуализации результатов и оценки качества работы модели с использованием специального тестового набора SpatialLM-Testset.
Практическая применимость:
SpatialLM-Llama-1B может быть использована для автоматизации анализа 3D сцен, что особенно актуально в областях, требующих точного пространственного понимания, например, при создании цифровых двойников зданий, в архитектуре, а также в системах автономного управления.
https://huggingface.co/manycore-research/SpatialLM-Llama-1B
#SpatialLM #ml #ai
📌 Обработка 3D данных:
Модель способна интерпретировать неструктурированные 3D данные, полученные из различных источников (например, монохромных видеопоследовательностей, RGBD изображений, LiDAR-сенсоров), и преобразовывать их в понятные архитектурные элементы (стены, двери, окна) и ориентированные ограничивающие рамки объектов с семантической категоризацией. Это позволяет создавать высокоуровневые семантические описания сложных сцен.
📌 Мультимодальный подход:
Проект объединяет различные типы входных данных, что значительно расширяет возможности анализа и интерпретации пространственных данных. Это делает модель полезной для приложений в робототехнике, автономной навигации и других задачах, связанных с 3D анализом.
📌 Технические детали:
Основана на модели Llama3.2-1B-Instruct, что обеспечивает высокий уровень генерации текста и семантического понимания.
Модель имеет 1.25 млрд параметров и использует современные библиотеки, такие как TorchSparse, для эффективной работы с разреженными данными.
Проект включает инструменты для визуализации результатов и оценки качества работы модели с использованием специального тестового набора SpatialLM-Testset.
Практическая применимость:
SpatialLM-Llama-1B может быть использована для автоматизации анализа 3D сцен, что особенно актуально в областях, требующих точного пространственного понимания, например, при создании цифровых двойников зданий, в архитектуре, а также в системах автономного управления.
https://huggingface.co/manycore-research/SpatialLM-Llama-1B
#SpatialLM #ml #ai
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 SpatialLM – это новый инструмент, представляющий собой 3D крупномасштабную языковую модель, разработанную для обработки точечных облаков и генерации структурированных 3D представлений.
Он сочетает в себе возможности обработки неструктурированных 3D геометрических данных с высокоуровневым семантическим пониманием, что открывает новые возможности для разработки в различных областях.
▪ Обработка 3D данных: SpatialLM способен анализировать точечные облака, полученные из монокулярных видео, RGBD изображений и LiDAR-датчиков, что делает его универсальным инструментом для работы с данными из разных источников.
▪ Структурированное представление сцен: Модель генерирует подробные 3D описания, включая распознавание архитектурных элементов (стены, двери, окна) и создание ориентированных ограничивающих рамок для объектов.
▪ Преимущества перед аналогами: В отличие от других методов, требующих специализированного оборудования для сбора данных, SpatialLM работает с широким спектром входных данных, что значительно снижает порог входа для разработчиков.
▪ Полезность для разработчиков: Интеграция SpatialLM позволяет ускорить разработку приложений в таких сферах, как робототехника, автономное вождение и анализ 3D сцен, благодаря возможности быстро и точно интерпретировать сложные пространственные данные.
▪ Современные технологии: Основанный на передовых языковых моделях (например, Llama и Qwen) и использующий SceneScript и TorchSparse, SpatialLM обеспечивает высокую производительность и точность, что делает его конкурентоспособным решением на рынке.
▪ Открытый исходный код: Благодаря открытости проекта, разработчики могут свободно адаптировать и улучшать SpatialLM под специфические задачи, что стимулирует инновации и развитие новых стартапов.
SpatialLM демонстрирует, как современные подходы к обработке 3D данных и глубокое обучение могут быть объединены для создания мощных инструментов, способных значительно расширить возможности современных приложений. Этот инструмент уже сегодня помогает разработчикам реализовывать сложные проекты, требующие точного пространственного понимания, и имеет все шансы стать важной частью экосистемы разработки в ближайшем будущем.
▪Project manycore-research.github.io/SpatialLM/
▪Code github.com/manycore-research/SpatialLM
▪Models https://huggingface.co/manycore-research
Он сочетает в себе возможности обработки неструктурированных 3D геометрических данных с высокоуровневым семантическим пониманием, что открывает новые возможности для разработки в различных областях.
▪ Обработка 3D данных: SpatialLM способен анализировать точечные облака, полученные из монокулярных видео, RGBD изображений и LiDAR-датчиков, что делает его универсальным инструментом для работы с данными из разных источников.
▪ Структурированное представление сцен: Модель генерирует подробные 3D описания, включая распознавание архитектурных элементов (стены, двери, окна) и создание ориентированных ограничивающих рамок для объектов.
▪ Преимущества перед аналогами: В отличие от других методов, требующих специализированного оборудования для сбора данных, SpatialLM работает с широким спектром входных данных, что значительно снижает порог входа для разработчиков.
▪ Полезность для разработчиков: Интеграция SpatialLM позволяет ускорить разработку приложений в таких сферах, как робототехника, автономное вождение и анализ 3D сцен, благодаря возможности быстро и точно интерпретировать сложные пространственные данные.
▪ Современные технологии: Основанный на передовых языковых моделях (например, Llama и Qwen) и использующий SceneScript и TorchSparse, SpatialLM обеспечивает высокую производительность и точность, что делает его конкурентоспособным решением на рынке.
▪ Открытый исходный код: Благодаря открытости проекта, разработчики могут свободно адаптировать и улучшать SpatialLM под специфические задачи, что стимулирует инновации и развитие новых стартапов.
SpatialLM демонстрирует, как современные подходы к обработке 3D данных и глубокое обучение могут быть объединены для создания мощных инструментов, способных значительно расширить возможности современных приложений. Этот инструмент уже сегодня помогает разработчикам реализовывать сложные проекты, требующие точного пространственного понимания, и имеет все шансы стать важной частью экосистемы разработки в ближайшем будущем.
▪Project manycore-research.github.io/SpatialLM/
▪Code github.com/manycore-research/SpatialLM
▪Models https://huggingface.co/manycore-research