Telegram Group & Telegram Channel
⚡️ FAIR опубликовала новые инструменты для восприятия и взаимодействия ИИ с миром.

Команда Fundamental AI Research (FAIR) компании Марка Цукерберга представила серию новых разработок: методики и модели, улучшающие компьютерное зрение, 3D-локализацию объектов и совместное обучение языковых агентов. Все модели, техотчеты, датасеты и код этих проектов уже доступны на платформах Hugging Face и GitHub.

🔜 Perception Encoder: «Глаза» для ИИ нового поколения

Perception Encoder - новый виток развития в сфере обработки визуальной информации. Модель, обученная с помощью этой методики на масштабных данных, превосходит аналоги в задачах классификации изображений и видео, включая сложные сценарии — распознавание ската, зарывшегося в морское дно, или крошечной птицы на заднем плане снимка. Благодаря интеграции с LLM, Encoder улучшает ответы на визуальные вопросы, описание сцен и понимание пространственных отношений между объектами.
🟡Модель 🖥Github🟡Датасет🟡Техотчет

🔜 Perception Language Model: Расширенное понимание задач визуального восприятия.

Для задач, требующих анализа видео и текста, Meta выпустила Perception Language Model (PLM). Ее обучали на 2,5 млн. новых аннотированных видеозаписей — это крупнейший датасет для понимания действий и контекста в динамике. PLM доступна в трёх вариантах (1, 3 и 8 млрд параметров). Дополнительный бонус — PLM-VideoBench, бенчмарк для оценки тонкого понимания сцен, который заполняет пробелы существующих тестов.
🟡Модель 🖥GitHub 🟡Датасет 🟡Техотчет

🔜 Locate 3D: Роботы учатся «слышать» запросы.

Как заставить робот найти красную чашку на столе или вазу возле телевизора? Locate 3D решает эту задачу через анализ 3D-точечных облаков и текстовых подсказок. Модель учитывает пространственные связи и контекст, отличая «вазу у TV» от «вазы на столе». В основе — трехэтапный пайплайн: предобработка данных, кодирование 3D-сцены и декодирование запроса. Для обучения использовали 130 тыс. аннотаций из ARKitScenes и ScanNet, что вдвое увеличило объём доступных данных для локализации объектов.
🟡Модель 🟡Демо 🟡Датасет 🟡Техотчет

🔜 Dynamic Byte Latent Transformer: Эффективность без токенизации.

Dynamic Byte Latent Transformer - архитектура, которая работает на уровне байтов, а не токенов, что повышает устойчивость к ошибкам, ускоряет обработку и "отменяет" необходимость токенизации для масштабирования. На тесте CUTE модель показывает преимущество в +55 пунктов против традиционных подходов.
🟡Модель 🖥GitHub 🟡Техотчет

🔜 Collaborative Reasoner: ИИ-агенты учатся работать в команде.

Совместное решение задач — следующий этап развития ИИ. Collaborative Reasoner — это фреймворк, где два агента ведут диалог, чтобы прийти к общему решению. Они могут спорить, аргументировать и согласовывать ответы на сложные вопросы. Для обучения используют синтетические диалоги, которые генерирует сама модель. Результаты впечатляют: на некоторых задачах совместная работа даёт прирост эффективности до 29% по сравнению с одиночным агентом.
🖥GitHub 🟡Техотчет


🟢Статья


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #CV #NLP #FAIR
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7398
Create:
Last Update:

⚡️ FAIR опубликовала новые инструменты для восприятия и взаимодействия ИИ с миром.

Команда Fundamental AI Research (FAIR) компании Марка Цукерберга представила серию новых разработок: методики и модели, улучшающие компьютерное зрение, 3D-локализацию объектов и совместное обучение языковых агентов. Все модели, техотчеты, датасеты и код этих проектов уже доступны на платформах Hugging Face и GitHub.

🔜 Perception Encoder: «Глаза» для ИИ нового поколения

Perception Encoder - новый виток развития в сфере обработки визуальной информации. Модель, обученная с помощью этой методики на масштабных данных, превосходит аналоги в задачах классификации изображений и видео, включая сложные сценарии — распознавание ската, зарывшегося в морское дно, или крошечной птицы на заднем плане снимка. Благодаря интеграции с LLM, Encoder улучшает ответы на визуальные вопросы, описание сцен и понимание пространственных отношений между объектами.
🟡Модель 🖥Github🟡Датасет🟡Техотчет

🔜 Perception Language Model: Расширенное понимание задач визуального восприятия.

Для задач, требующих анализа видео и текста, Meta выпустила Perception Language Model (PLM). Ее обучали на 2,5 млн. новых аннотированных видеозаписей — это крупнейший датасет для понимания действий и контекста в динамике. PLM доступна в трёх вариантах (1, 3 и 8 млрд параметров). Дополнительный бонус — PLM-VideoBench, бенчмарк для оценки тонкого понимания сцен, который заполняет пробелы существующих тестов.
🟡Модель 🖥GitHub 🟡Датасет 🟡Техотчет

🔜 Locate 3D: Роботы учатся «слышать» запросы.

Как заставить робот найти красную чашку на столе или вазу возле телевизора? Locate 3D решает эту задачу через анализ 3D-точечных облаков и текстовых подсказок. Модель учитывает пространственные связи и контекст, отличая «вазу у TV» от «вазы на столе». В основе — трехэтапный пайплайн: предобработка данных, кодирование 3D-сцены и декодирование запроса. Для обучения использовали 130 тыс. аннотаций из ARKitScenes и ScanNet, что вдвое увеличило объём доступных данных для локализации объектов.
🟡Модель 🟡Демо 🟡Датасет 🟡Техотчет

🔜 Dynamic Byte Latent Transformer: Эффективность без токенизации.

Dynamic Byte Latent Transformer - архитектура, которая работает на уровне байтов, а не токенов, что повышает устойчивость к ошибкам, ускоряет обработку и "отменяет" необходимость токенизации для масштабирования. На тесте CUTE модель показывает преимущество в +55 пунктов против традиционных подходов.
🟡Модель 🖥GitHub 🟡Техотчет

🔜 Collaborative Reasoner: ИИ-агенты учатся работать в команде.

Совместное решение задач — следующий этап развития ИИ. Collaborative Reasoner — это фреймворк, где два агента ведут диалог, чтобы прийти к общему решению. Они могут спорить, аргументировать и согласовывать ответы на сложные вопросы. Для обучения используют синтетические диалоги, которые генерирует сама модель. Результаты впечатляют: на некоторых задачах совместная работа даёт прирост эффективности до 29% по сравнению с одиночным агентом.
🖥GitHub 🟡Техотчет


🟢Статья


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #CV #NLP #FAIR

BY Machinelearning




Share with your friend now:
tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/7398

View MORE
Open in Telegram


Machinelearning Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How To Find Channels On Telegram?

There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.

What Is Bitcoin?

Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.

Machinelearning from id


Telegram Machinelearning
FROM USA