Telegram Group & Telegram Channel
🧠 ShapeLLM-Omni — первая LLM, которая понимает форму, текст и 3D

ShapeLLM-Omni — это мультимодальная модель от JAMESYJL, способная обрабатывать не только текст и изображения, но и 3D-объекты, точки, сетки, CAD, и даже тактильные карты. Она объединяет визуальное, пространственное и языковое представление.

🚀 Что умеет:

🔤 Понимает текстовые запросы
📦 Анализирует 3D-модели, включая point clouds и mesh
Поддерживает тактильные данные (touch maps)
🧰 Универсальный encoder для всех типов данных
🤖 Основана на сильной Vision+LLM архитектуре
🧩 Поддерживает задачи: классификация, QA, описание 3D-сцен

🧪 Пример использования:
Модель может ответить на вопрос:
"Какой это инструмент?" — анализируя 3D-модель объекта.

📦 Форматы входа:
• Point cloud
• Mesh (.obj)
• Voxel
• Text prompt
• Touch (tactile image)

🔬 Для чего подходит:

• Робототехника
• AR/VR
• 3D-дизайн и CAD
• Мультимодальные агенты
• Образование и техподдержка по 3D-объектам

🔗 GitHub: github.com/JAMESYJL/ShapeLLM-Omni

💡 ShapeLLM-Omni — это новый шаг к универсальным LLM, которые понимают форму, а не только текст и пиксели.

@machinelearning_interview



tg-me.com/machinelearning_interview/1839
Create:
Last Update:

🧠 ShapeLLM-Omni — первая LLM, которая понимает форму, текст и 3D

ShapeLLM-Omni — это мультимодальная модель от JAMESYJL, способная обрабатывать не только текст и изображения, но и 3D-объекты, точки, сетки, CAD, и даже тактильные карты. Она объединяет визуальное, пространственное и языковое представление.

🚀 Что умеет:

🔤 Понимает текстовые запросы
📦 Анализирует 3D-модели, включая point clouds и mesh
Поддерживает тактильные данные (touch maps)
🧰 Универсальный encoder для всех типов данных
🤖 Основана на сильной Vision+LLM архитектуре
🧩 Поддерживает задачи: классификация, QA, описание 3D-сцен

🧪 Пример использования:
Модель может ответить на вопрос:
"Какой это инструмент?" — анализируя 3D-модель объекта.

📦 Форматы входа:
• Point cloud
• Mesh (.obj)
• Voxel
• Text prompt
• Touch (tactile image)

🔬 Для чего подходит:

• Робототехника
• AR/VR
• 3D-дизайн и CAD
• Мультимодальные агенты
• Образование и техподдержка по 3D-объектам

🔗 GitHub: github.com/JAMESYJL/ShapeLLM-Omni

💡 ShapeLLM-Omni — это новый шаг к универсальным LLM, которые понимают форму, а не только текст и пиксели.

@machinelearning_interview

BY Machine learning Interview




Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1839

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How to Invest in Bitcoin?

Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”

What is Telegram?

Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.

Machine learning Interview from no


Telegram Machine learning Interview
FROM USA