361K subscribers
4.28K photos
800 videos
17 files
4.76K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
🎮 Matrix-Game 2.0 — первая опенсорс модель, которая генерирует интерактивные 3D-миры из текста в реальном времени


Неделю назад DeepMind показала Genie 3, но код не был выложен в открытый доступ.

А сегодня Skywork выложили свой генератор
Matrix-Game 2.0 миров в опенсорс 🚀

Возможности:

🟢25 кадров/с в реальном времени
🟢Генерирует минуты непрерывного геймплея
🟢Полная интерактивность: движение, повороты, исследование мира

Можно использовать несколько встроенных шаблонов: город, дикая природа, TempleRun, GTA и др.

Зачем это нужно:
🟠Создание игровых движков
🟠Тренировка AI-агентов
🟠Создание виртуальных персонажей

Заявленые требования: GPU с памятью не менее 24 ГБ (A100 и H100 протестированы).

Как работает:
• Обучена на 1350 часах видео геймлея
• Управление: движок реагирует на нажатия клавиш и движение мыши на каждом кадре
• Модель: 1,3 млрд параметров
• KV-Cache хранит контекст, чтобы окружение генерировалось без ограничений по времени

🟡Huggingface Model: https://huggingface.co/Skywork/Matrix-Game-2.0
🟡 Repo: https://matrix-game-v2.github.io

@ai_machinelearning_big_data

#AI #MatrixGame #OpenSource #DeepLearning #GameDev #InteractiveAI #WorldModel #GenerativeAI #RealtimeAI #MachineLearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥89👍3025🥱5😐4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Emu3.5 - новая масштабная мультимодальная world-модель

Это World-модель, работающая сразу с двумя потоками - текстом и пикселями и предсказывающая их совместное состояние на каждом шаге.

- 🔥 Обучена на 10T+ чередующихся vision-language токенов и доведена RL - в результате модель демонстрирует сильное мультимодальное рассуждение и генерация
- Новый подход DiDA (Discrete Diffusion Adaptation) —- Discrete Diffusion Adaptation переводит последовательное декодирование в параллельное двустороннее «денойзинг»-предсказание в дискретном пространстве токенов - в итоге это дает примерно 20× быстрее инференс без потери качества.

По метрикам модель превосходит Nano Banana в генерации, редактировании и интерливинговых задачах.

🟠Попробовать: Emu3.5: https://emu.world
🟠Github: https://github.com/baaivision/Emu3.5

@ai_machinelearning_big_data


#Emu3 #MultimodalAI #WorldModel #NextTokenPrediction
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥83👍3418🎉9🤩7👏6🤔4💯3