Для этого им необходимо сделать серию снимков объекта со всех сторон, в том числе снизу, с помощью любой камеры. Используя Object Capture API в macOS Monterey, требуется указать папку с исходными изображениями, выбрать уровень детализации и запустить процесс рендеринга.
По словам представителей компании, готовые модели оптимизированы для платформы AR Quick Look, позволяющей добавлять 3D-объекты в приложения или веб-сайты на iPhone и iPad.
Компания Facebook объявила конкурс на создание алгоритма, который смог бы освоить NetHack — одну из самых сложных видеоигр в истории.
Организаторы не ожидают, что участники добьются высоких результатов. Перед ними стоит задача разработать ИИ-агентов, которые смогут заработать как можно больше очков и научиться ориентироваться в сложных средах при минимальных вычислительных затратах.
Конкурс продлится до 15 октября, а его результаты объявят на конференции NeurlPS 2021 в Австралии.
NetHack — это классическая ролевая игра 1987 года в жанре roguelike. Она представляет собой сложный, динамический и непредсказуемый мир лабиринтов, каждый из которых генерируется случайно.
Яндекс разработал языковую модель YaML и создал сервис «Зелибоба» для демонстрации ее возможностей.
В компании сообщили, что модель содержит до 13 млрд параметров. Ее обучали на терабайтах информации, включая страницы из поиска и Википедии, новостные заметки и записи в соцсетях.
«Зелибоба» использует вариант модели с 3 млрд параметров. Его задача — генерировать каждое последующее слово в предложении, которое начал пользователь.
Сервис был доступен всем желающим в течение нескольких часов, однако сейчас доступ к нему закрыли. В Яндексе признали, что запустили технологию раньше времени по ошибке.
Группа энтузиастов из EleutherAI выпустила языковую модель с открытым исходным кодом GPT-J. По словам разработчиков, она работает почти на одном уровне с GPT-3 аналогичного размера.
GPT-J содержит 6 млрд параметров. Ее тренировали в течение пяти недель на 400 млрд токенов из набора данных The Pile — коллекции 835 Гб из 22 небольших наборов данных, включая такие источники как Arxiv, PubMed, Wikipedia и другие.
Исходный код GPT-J доступен на GitHub.
Пользователей соцсетей обеспокоил видеоролик, на котором Tesla якобы в режиме автопилота фиксирует фантомные светофоры, двигаясь по трассе со скоростью 130 км/ч.
Система реагировала на фургон перед электрокаром, который перевозил устройства в кузове. Автор ролика подчеркнул, что Tesla не была в режиме автопилота.
The author posted this video in the comments. It’s a truck full of traffic lights. pic.twitter.com/h2LwyL65ck
— FSD in 6 months (@FSD_in_6m) June 2, 2021
Систему не впервые критикуют за ложные срабатывания, связанные с распознаванием светофоров. Судя по отзывам пользователей, компания до сих пор не решила эту проблему.
— контужений_ослінчик🪑 (@SH_LoSHka) October 23, 2020
Boston Dynamics выпустила инструкцию для обучения робопса Спота команде «Апорт!».
Согласно учебному пособию пользователю нужно сделать не менее 400 фотографий веревочной игрушки в определенной среде с разных ракурсов. Для каждого нового окружения необходимо заново повторить процесс сбора изображений и обучения.
В результате робопес очень медленно приближается к игрушке, берет ее манипулятором, поворачивается и бросает перед владельцем.
Китайский производитель роботов Unitree Robotics представил робопса Unitree Go1.
По словам разработчиков, устройство не предназначено для коммерческой эксплуатации. Робопес больше подходит на роль компаньона, который следует за хозяином, несет воду на пробежке или продукты в супермаркете.
Go1 оснащен интеллектуальной системой навигации и умеет преодолевать препятствия. На его борту установлено 10 камер и датчиков, которыми управляет 16-ядерный процессор с видеоускорителем, производительностью в 1,5 терафлопса.
Стоимость компаньона составляет $2700, что делает его одним из самых доступных на рынке. Для сравнения: Спот компании Boston Dynamics стоит от $74 500.
Нидерландский разработчик при поддержке Евросоюза разработал сервис, который по фотографии пользователя определяет, насколько он «нормальный».
На веб-сайте несколько алгоритмов пытаются определить привлекательность, возраст, пол, индекс массы тела и оставшиеся годы жизни человека по чертам его лица.
Таким способом разработчики хотят продемонстрировать, как компании применяют распознавание лиц для расширенной аналитики и как алгоритмы судят о людях по их внешности.
Также на ForkLog:
от
Добавить комментарий
Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.