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: |

Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.

What is Telegram Possible Future Strategies?

Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.

Machine learning Interview from tw


Telegram Machine learning Interview
FROM USA