🔥 BPT - это новый способ токенизации данных для создания 3D-моделей.

Ключевое достижение: Метод обладает рекордно высоким (State-of-the-Art) коэффициентом сжатия данных - 75%!

BPT использует блочную индексацию и агрегацию патчей, что позволяет уменьшить длину последовательностей мэшей примерно на 75% по сравнению с исходными данными.

Это значительно повышает эффективность обработки и генерации высокодетализированных 3D-моделей.

Преимущество: Такое сжатие позволяет эффективно генерировать высокодетализированные 3D-модели, содержащие более 8000 граней (полигонов).

BPT - очень перспективный подходя для 3D-моделирования.

Он позволяет создавать детализированные и топологически точные модели с использованием компактных и эффективных представлений данных.

🟡Подробнее
🟡Github

@ai_machinelearning_big_data


#ml #ai #machinelearning #3d

🔥 DeepSeek-GRM

Команда DeepSeek представила DeepSeek-GRM (Generalist Reward Modeling) - новую систему для моделирования вознаграждения (RM), цель которой - улучшить согласованность LLM с общими запросами (general query alignment).

✔️ Ключевая идея: Использовать дополнительные вычисления во время инференса для динамического улучшения и масштабирования оценки вознаграждения, отходя от чисто статических RM.

✔️ Как работает: Комбинирует генеративное RM (GRM), метод обучения Self-Principled Critique Tuning (SPCT - модель учится сама генерировать принципы и критику через RL), параллельный сэмплинг и голосование во время инференса.

✔️ Результаты: Подход превосходит существующие базовые модели на RM-бенчмарках, не теряя в качестве.

DeepSeek-GRM предлагает новый масштабируемый способ построения более надежных и универсальных систем вознаграждения.

DeepSeek-GRM-27B с масштабированием во время инференса показывает SOTA (или близкие к SOTA) результаты на RM бенчмарках, будучи при этом эффективнее по параметрам, чем гигантские модели, и имея меньше проблем с систематическими ошибками.

🟡Метод обучения SPCT улучшает способность GRM к генерации вознаграждения для общих задач (generalist capability) и его масштабируемость во время инференса.

LLM-as-a-Judge показывает схожие показатели, но с более низкой производительностью.

Это интересный вектор развития RM, переносящий часть "интеллекта" оценки на этап инференса для повышения качества моделей.

🟡 Подробности в статье

#LLM #AI #MachineLearning #RewardModeling #DeepSeek #ReinforcementLearning #NLP #OpenSource

🔥 Text‑to‑FILM становится реальностью!

SkyReels‑V2 - опенсорс генератор видео из текста, который не только соперничает с лучшими закрытыми решениями, но и предлагает уникальное преимущество — теоретически неограниченную длину генераций.

✔️ Что умеет SkyReels V2:

- Story Generation: полный конвейер от генерации текста до последовательного сюжета для видео.
- Image‑to‑Video
- Camera Director: управление виртуальной камерой — смена углов, зум, трекинг.
- Elements‑to‑Video: генерация отдельных объектов или эффектов, которые затем интегрируются в общий видеоряд.

🌟 Режимы инференса: поддерживаются как синхронный (full‑sequence diffusion), так и асинхронный (Diffusion Forcing) режимы для гибкой работы на разных GPU-конфигурациях

На бенчмарках SkyReels V2 лидирует среди открытых моделей на VBench с 83.9%, оставляя позади Wan2.1, HunyuanVideo и OpenSora 2.0.


▪ Попробовать
▪ Github
▪ Technical Report
▪ Hugging Face
▪ ModelScope

@ai_machinelearning_big_data


#AI #TextToFilm #VideoGeneration #SkyReelsV2 #MachineLearning