⚡️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.
⚡️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.
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
Should You Buy Bitcoin?
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
