Meta FAIR niedawno opublikowało Seamless Interaction Dataset, największy znany zbiór wysokiej jakości wideo tego typu, zawierający: 4,000+ różnorodnych uczestników 4,000+ godzin nagrań 65k+ interakcji 5,000+ oznakowanych próbek Ten zbiór wideo przedstawiający interakcje twarzą w twarz, w pełnym ciele, stanowi kluczowy krok w zrozumieniu i modelowaniu, jak ludzie komunikują się i zachowują, gdy są razem — rozwijając zdolność AI do generowania bardziej naturalnych rozmów i ludzkich gestów. Pobierz zbiór danych na @huggingface: Dowiedz się więcej o zbiorze danych:

W tym tygodniu podzieliliśmy się narzędziem AI typu open source, które pomoże przyspieszyć odkrywanie wysokowydajnego, niskoemisyjnego betonu. Zobacz pełną historię w wątku poniżej. Możesz również znaleźć artefakty badawcze dla tego projektu tutaj: 1️⃣ Raport techniczny z szczegółami modelu i algorytmu optymalizacji: 2️⃣ Repozytorium SustainableConcrete typu open source z powiązanymi danymi i kodem.

Dziś Mark ogłosił dużą inwestycję Meta w obliczenia AI. Zobacz jego post:

🚀Nowość od Meta FAIR: dzisiaj wprowadzamy Seamless Interaction, projekt badawczy poświęcony modelowaniu dynamiki interpersonalnej. Projekt obejmuje rodzinę audiowizualnych modeli behawioralnych, opracowanych we współpracy z laboratorium Codec Avatars Meta oraz laboratorium Core AI, które przekształcają mowę między dwiema osobami w różnorodne, ekspresywne gesty całego ciała oraz zachowania aktywnego słuchania, umożliwiając tworzenie w pełni uosobionych awatarów w 2D i 3D. Modele te mają potencjał do tworzenia bardziej naturalnych, interaktywnych wirtualnych agentów, które mogą angażować się w ludzkie interakcje społeczne w różnych kontekstach. Dowiedz się więcej:

🚀Nowość od Meta FAIR: dzisiaj wprowadzamy Seamless Interaction, projekt badawczy poświęcony modelowaniu dynamiki interpersonalnej. Projekt obejmuje rodzinę audiowizualnych modeli behawioralnych, opracowanych we współpracy z laboratorium Codec Avatars Meta oraz laboratorium Core AI, które przekształcają mowę między dwiema osobami w różnorodne, ekspresywne gesty całego ciała oraz zachowania aktywnego słuchania, umożliwiając tworzenie w pełni uosobionych awatarów w 2D i 3D. Modele te mają potencjał do tworzenia bardziej naturalnych, interaktywnych wirtualnych agentów, które mogą angażować się w ludzkie interakcje społeczne w różnych kontekstach. Dowiedz się więcej:

🚀Nowość od Meta FAIR: dzisiaj wprowadzamy Seamless Interaction, projekt badawczy poświęcony modelowaniu dynamiki interpersonalnej. Projekt obejmuje rodzinę audiowizualnych modeli behawioralnych, opracowanych we współpracy z laboratorium Codec Avatars Meta oraz laboratorium Core AI, które przekształcają mowę między dwiema osobami w różnorodne, ekspresywne gesty całego ciała oraz zachowania aktywnego słuchania, umożliwiając tworzenie w pełni uosobionych awatarów w 2D i 3D. Modele te mają potencjał do tworzenia bardziej naturalnych, interaktywnych wirtualnych agentów, które mogą angażować się w ludzkie interakcje społeczne w różnych kontekstach. Dowiedz się więcej:

Zmęczony ręcznym dostosowywaniem podpowiedzi? Obejrzyj najnowszy tutorial Llama, aby dowiedzieć się, jak zoptymalizować swoje istniejące podpowiedzi GPT lub innych LLM dla Llama za pomocą `llama-prompt-ops`, otwartej biblioteki Python! W tym filmie inżynier partnera Justin Lee demonstruje instalację, konfigurację projektu, migrację pierwszej podpowiedzi oraz analizę zysków wydajności. Obejrzyj teraz, aby odkryć: ✨ Dlaczego systematyczna optymalizacja podpowiedzi jest kluczowa przy migracji z GPT do Llama. 💻 Praktyczny przegląd kodu `llama-prompt-ops` w akcji dla zadania klasyfikacji obsługi klienta. Obejrzyj pełny tutorial tutaj:

Podnieś swoje umiejętności w zakresie rozwoju AI na wyższy poziom dzięki naszemu najnowszemu kursowi, "Budowanie z Llama 4", prowadzonemu przez @AndrewYNg i Amita Sangani, dyrektora ds. inżynierii partnerskiej w zespole AI Meta. W tym kompleksowym kursie nauczysz się, jak wykorzystać moc Llama 4, która umożliwia łatwiejsze wdrażanie niż kiedykolwiek wcześniej i osiąga bardziej zaawansowane zrozumienie multimodalne dzięki podpowiedziom opartym na wielu obrazach. Odkryjesz, jak: - Budować aplikacje, które rozumieją treści wizualne, wykrywają obiekty i precyzyjnie odpowiadają na pytania dotyczące osadzenia obrazów - Zrozumieć format podpowiedzi Llama 4, szczególnie nowe tokeny związane z obrazami - Używać długiego kontekstu do przetwarzania całych książek i prac badawczych bez potrzeby dzielenia danych na części - Optymalizować swoje podpowiedzi za pomocą narzędzia do optymalizacji podpowiedzi Llama - Tworzyć wysokiej jakości dane treningowe za pomocą Zestawu Danych Syntetycznych Llama Dzięki praktycznemu doświadczeniu z Llama 4 za pośrednictwem oficjalnego API Meta i innych dostawców inferencji, będziesz w stanie budować potężniejsze aplikacje. Zacznij uczyć się teraz i odblokuj pełny potencjał Llama 4!

Odpowiedź na nasz pierwszy program Llama Startup była zdumiewająca, a po przeanalizowaniu ponad 1000 aplikacji z radością ogłaszamy naszą pierwszą grupę. Ta eklektyczna grupa startupów na wczesnym etapie rozwoju jest gotowa przesuwać granice tego, co możliwe z Llama i napędzać innowacje na rynku GenAI. Oferujemy im wsparcie w dostępie do zespołu technicznego Llama oraz zwroty kosztów kredytów chmurowych, aby pomóc w pokryciu kosztów budowy z Llama. Dowiedz się więcej o programie Llama Startup:

Na #CVPR2025 zapoznaj się z najnowszymi pracami badawczymi od niektórych z najjaśniejszych umysłów w dziedzinie AI 👇