Meta FAIR hat kürzlich den Seamless Interaction Dataset veröffentlicht, das größte bekannte hochwertige Video-Dataset seiner Art, mit: 4.000+ vielfältigen Teilnehmern 4.000+ Stunden Filmmaterial 65.000+ Interaktionen 5.000+ annotierten Proben Dieses Dataset von Videos mit Ganzkörper-, persönlichen, von Angesicht zu Angesicht Interaktionen stellt einen entscheidenden Schritt dar, um zu verstehen und zu modellieren, wie Menschen kommunizieren und sich verhalten, wenn sie zusammen sind – und verbessert die Fähigkeit von KI, natürlichere Gespräche und menschenähnliche Gesten zu erzeugen. Laden Sie das Dataset auf @huggingface herunter: Erfahren Sie mehr über das Dataset:

In dieser Woche haben wir ein Open-Source-AI-Tool geteilt, das helfen wird, die Entdeckung von leistungsstarkem, kohlenstoffarmem Beton zu beschleunigen. Siehe die vollständige Geschichte im Thread unten. Sie können auch Forschungsartefakte für dieses Projekt hier finden: 1️⃣ Technischer Bericht mit Details zum Modell und zum Optimierungsalgorithmus: 2️⃣ Open-Source SustainableConcrete-Repository mit den zugehörigen Daten und dem Code.

Heute hat Mark die große Investition von Meta in KI-Computing angekündigt. Siehe seinen Beitrag:

🚀Neu von Meta FAIR: Heute stellen wir Seamless Interaction vor, ein Forschungsprojekt, das sich der Modellierung zwischenmenschlicher Dynamiken widmet. Das Projekt umfasst eine Familie von audiovisuellen Verhaltensmodellen, die in Zusammenarbeit mit Metas Codec Avatars-Labor und dem Core AI-Labor entwickelt wurden. Diese Modelle wandeln die Sprache zwischen zwei Personen in vielfältige, ausdrucksstarke Ganzkörpergesten und aktives Zuhören um, was die Erstellung vollständig verkörperter Avatare in 2D und 3D ermöglicht. Diese Modelle haben das Potenzial, natürlichere, interaktive virtuelle Agenten zu schaffen, die in der Lage sind, menschenähnliche soziale Interaktionen in verschiedenen Umgebungen zu führen. Erfahren Sie mehr:

🚀Neu von Meta FAIR: Heute stellen wir Seamless Interaction vor, ein Forschungsprojekt, das sich der Modellierung zwischenmenschlicher Dynamiken widmet. Das Projekt umfasst eine Familie von audiovisuellen Verhaltensmodellen, die in Zusammenarbeit mit Metas Codec Avatars-Labor und dem Core AI-Labor entwickelt wurden. Diese Modelle wandeln die Sprache zwischen zwei Personen in vielfältige, ausdrucksstarke Ganzkörpergesten und aktives Zuhören um, was die Erstellung vollständig verkörperter Avatare in 2D und 3D ermöglicht. Diese Modelle haben das Potenzial, natürlichere, interaktive virtuelle Agenten zu schaffen, die in der Lage sind, menschenähnliche soziale Interaktionen in verschiedenen Umgebungen zu führen. Erfahren Sie mehr:

🚀Neu von Meta FAIR: Heute stellen wir Seamless Interaction vor, ein Forschungsprojekt, das sich der Modellierung zwischenmenschlicher Dynamiken widmet. Das Projekt umfasst eine Familie von audiovisuellen Verhaltensmodellen, die in Zusammenarbeit mit Metas Codec Avatars-Labor und dem Core AI-Labor entwickelt wurden. Diese Modelle wandeln die Sprache zwischen zwei Personen in vielfältige, ausdrucksstarke Ganzkörpergesten und aktives Zuhören um, was die Erstellung vollständig verkörperter Avatare in 2D und 3D ermöglicht. Diese Modelle haben das Potenzial, natürlichere, interaktive virtuelle Agenten zu schaffen, die in der Lage sind, menschenähnliche soziale Interaktionen in verschiedenen Umgebungen zu führen. Erfahren Sie mehr:

Müde von manuellen Anpassungen der Eingabeaufforderungen? Sehen Sie sich das neueste Llama-Tutorial an, wie Sie Ihre bestehenden GPT- oder anderen LLM-Eingabeaufforderungen mit `llama-prompt-ops`, der Open-Source-Python-Bibliothek, optimieren können! In diesem Video zeigt Partner Engineer Justin Lee die Installation, das Projekt-Setup, die Migration Ihrer ersten Eingabeaufforderung und die Analyse der Leistungssteigerungen. Sehen Sie jetzt, um zu entdecken: ✨ Warum systematische Eingabeaufforderungsoptimierung entscheidend ist, um von GPT zu Llama zu migrieren. 💻 Eine Live-Code-Demonstration von `llama-prompt-ops` in Aktion für eine Klassifizierungsaufgabe im Kundenservice. Sehen Sie sich das vollständige Tutorial hier an:

Bringen Sie Ihre Fähigkeiten in der KI-Entwicklung mit unserem neuesten Kurs "Building with Llama 4" auf die nächste Stufe, unterrichtet von @AndrewYNg und Amit Sangani, Direktor für Partnertechnik des KI-Teams von Meta. In diesem umfassenden Kurs lernen Sie, wie Sie die Leistungsfähigkeit von Llama 4 nutzen können, die die Bereitstellung einfacher als je zuvor ermöglicht und ein fortschrittlicheres multimodales Verständnis durch das Anstoßen über mehrere Bilder erreicht. Sie werden entdecken, wie Sie: - Anwendungen erstellen, die über visuelle Inhalte nachdenken, Objekte erkennen und Fragen zur Bildverankerung präzise beantworten - Das Llama 4 Prompt-Format verstehen, insbesondere die neuen bildbezogenen Tokens - Langen Kontext verwenden, um ganze Bücher und Forschungsarbeiten zu verarbeiten, ohne die Daten aufteilen zu müssen - Ihre Prompts mit dem Llama Prompt-Optimierungstool optimieren - Hochwertige Trainingsdaten mit dem Llama Synthetic Data Kit erstellen Mit praktischen Erfahrungen in der Nutzung von Llama 4 über die offizielle API von Meta und anderen Inferenzanbietern werden Sie in der Lage sein, leistungsstärkere Anwendungen zu erstellen. Beginnen Sie jetzt mit dem Lernen und entfalten Sie das volle Potenzial von Llama 4!

Die Reaktion auf unser erstes Llama Startup-Programm war überwältigend, und nach der Überprüfung von über 1.000 Bewerbungen freuen wir uns, unsere erste Gruppe bekannt zu geben. Diese vielfältige Gruppe von Startups in der Frühphase ist bereit, die Grenzen dessen, was mit Llama möglich ist, zu erweitern und Innovationen im GenAI-Markt voranzutreiben. Wir werden ihnen Unterstützung bieten, indem wir ihnen Zugang zum technischen Team von Llama und Rückerstattungen für Cloud-Guthaben anbieten, um die Kosten für die Entwicklung mit Llama zu decken. Erfahren Sie mehr über das Llama Startup-Programm:

Für #CVPR2025, tauchen Sie ein in die neuesten Forschungsarbeiten von einigen der hellsten Köpfe in der KI 👇