Trouver du contenu similaire

⚡️ Power Up Your Feed! ⚡️ A fresh quartet of AI-generated anime heroines #AiAnimeGirl#AnimeStyle#AIGenerated#CharacterDesign#CoolAnime#AI

🌟WildDet3D: открытая модель монокулярной 3D-детекции по одному снимку. Институт Аллена представил модель WildDet3D, которая по одному изображению строит 3D-рамки объектов: оценивает их положение, размер и ориентацию в метрических координатах. Модель принимает сразу несколько типов промптов: текстовый запрос, клик по точке или готовый 2D-бокс от внешнего детектора. 🟡Архитектура состоит из 3 блоков 2D-детектор построен на SAM3 и обрабатывает все типы запросов. Геометрическая ветка использует энкодер DINOv2 с обучаемым декодером глубины, учитывающим геометрию обзора: направления лучей камеры зашиваются через сферические гармоники, что снимает необходимость в отдельной калибровке. Третий компонент, 3D-head, объединяет через кросс-внимание 2D-детекции с признаками глубины и поднимает их в полноценные 3D-боксы. Если на инференсе доступны данные с LiDAR, ToF или стереокамеры, они подмешиваются в ту же геометрическую ветку без переобучения. 🟡Тесты На бенчмарке Omni3D модель показывает 34,2 AP с текстовыми промптами (это +5,8 пункта к прежнему лидеру 3D-MOOD). На zero-shot переносе на Argoverse 2 WildDet3D практически удваивает прежний результат: 40,3 ODS против 23,8. На редких категориях из собственного бенчмарка WildDet3D-Bench успехи, разумеется, еще лучше - 47,4 AP против 2,4 у 3D-MOOD. 🟡Вместе с моделью вышло демо-приложение для iOS. Оно использует видеопоток с камеры iPhone и данные LiDAR-сенсора, чтобы в реальном времени отрисовывать 3D-боксы поверх сцены как AR-оверлей. Это наглядная демонстрация того, как монокулярная модель усиливается, когда устройство умеет отдавать дополнительный сигнал глубины. 🟡Третья часть релиза - датасет WildDet3D-Data. Более 1 млн. изображений и 3,7 млн. верифицированных 3D-аннотаций, охватывающих свыше 13 тыс. категорий объектов. По сценам распределение получилось такое: 52% помещений, 32% городской среды и 15% природы. Он собран на основе 2D-наборов (COCO, LVIS, Objects365, V3Det): кандидаты в 3D-боксы генерировались 5 независимыми методами оценки геометрии, затем фильтровались, проверялись VLM и дополнительно отбирались людьми. 🟡Статья 🟡Модель 🟡Техотчет 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#CV#Detection#WildDet3D#Ai2

Crypto Struggles: Bitcoin Outperforms All Segments Delphi Digital reports significant declines across various crypto segments this year: - AI frameworks: -84.05% - Agents: -70.27% - Meme tokens: -51.74% - Gaming infrastructure: -51.54% - Modular blockchains: -47.48% - ETH DeFi: -35.2% - SOL DeFi: -29.29% Bitcoin only corrected ~5% this year, with a peak-to-trough drop of ~19%. For more details, read the full story here. #Bitcoin#Crypto#MarketTrends#AI#DeFi#Investment#Blockchain#TechTrends#Statistics

微软计划到2030年用Rust替换所有C/C++代码 微软计划在2030年前完全用Rust替换其主要代码库中的C和C++代码。该计划依托AI辅助的大规模重构，目标是实现“1名工程师，1个月，100万行代码”的效率。微软正在招聘首席软件工程师，寻求具备至少三年Rust系统级编程经验的人才，尤其看重编译器、数据库或操作系统实现经验。此举旨在提升代码安全性与可靠性，并构建更强大的代码处理基础设施。Slashdot 🏷#Rust#C#微软#AI#重构 📢频道👥群组📝投稿

🚀 Google выпустила EmbeddingGemma: лёгкую open-source модель для текстовых эмбеддингов. Модельку можно запускать прямо на телефоне или ноутбуке, без интернета и с сохранением приватности. EmbeddingGemma - новый лидер среди открытых многоязычных моделей <500M на MTEB 🟢Что внутри: • 308M параметров, но по качеству обгоняет все модели до 500M (по MTEB) • Работает очень быстро: менее 15 мс на EdgeTPU (256 токенов) • Понимает 100+ языков • Размер эмбеддингов можно уменьшать (768 → 128) без потери качества • Контекст до 2000 токенов • Уже доступна в Sentence-Transformers, LangChain, llama.cpp, transformers.js, Weaviate и др. 🟠Blog: https://developers.googleblog.com/en/introducing-embeddinggemma/ 🟠Models: https://huggingface.co/collections/google/embeddinggemma-68b9ae3a72a82f0562a80dc4 @ai_machinelearning_big_data #AI#Google#Gemma#EmbeddingGemma#ML#DeepLearning#LLM#NLP

⭐️ --sref 4090595265 #Photography#Red#Cute#Dark#Detailed#StyleRandom#MidJourney#AiGenLabs#Ai 〰️〰️〰️〰️〰️ 👥TheLab - our community 🔥AiGenLabs - main channel

🔝🔝 --sref 4012442434 #Photography#Surreal#Dark#Vibrant#Effect#Detailed#StyleRandom#MidJourney#AiGenLabs#Ai 〰️〰️〰️〰️〰️ 👥TheLab - our community 🔥AiGenLabs - main channel

#python#agent#ai#ai_coding#claude#claude_code#language_server#llms#mcp_server#programming#vibe_coding Serena is a free, open-source toolkit that turns large language models (LLMs) into powerful coding agents able to work directly on your codebase with IDE-like precision. It uses semantic code analysis to understand code structure and symbols, enabling efficient code search and editing without reading entire files. Serena supports many programming languages and integrates flexibly with various LLMs and development environments via the Model Context Protocol (MCP). This means you can automate complex coding tasks, improve productivity, and reduce costs without subscriptions, making your coding workflow faster and smarter. https://github.com/oraios/serena

◀️--sref 1597010549🟥 #Cinematic#Dark#Action#StyleRandom#MidJourney#AiGenLabs#Ai 〰️〰️〰️〰️〰️ main channel📎

🔝🔝 --sref 2286843047 --s 150 #Cinematic#Surreal#Dark#Muted#Mood#StyleRandom#MidJourney#AiGenLabs#Ai 〰️〰️〰️〰️〰️ 👥TheLab - our community 🔥AiGenLabs - main channel

By Voodoont #voodoont #ai#арт#art#girl#beach#jungle#island#old_work#hot#niji Dreams Gallery

#rust#ai#bigdata#database#lakehouse#olap#rust#serverless#snowflake#sql Databend is an open-source, cloud data warehouse built with Rust that offers a fast, cost-effective alternative to Snowflake. It supports both cloud and on-premise deployment, handles massive data (over 800 petabytes), and processes over 100 million queries daily. Databend excels in fast query execution, real-time data updates, and simplified data ingestion without extra ETL tools. It includes AI-powered analytics, advanced indexing, ACID compliance, and flexible schema support for semi-structured data. Using Databend can save you money, give you full control over your data, and provide high performance for complex analytics on large datasets[1][3]. https://github.com/databendlabs/databend