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: |

Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone

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.

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

Machine learning Interview from vn


Telegram Machine learning Interview
FROM USA