Безумный ИИ NVIDIA нашел математику реальности
❤️ Посетите Lambda здесь и зарегистрируйтесь в их облаке GPU: https://lambda.ai/papers 📝 Статья доступна здесь: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/ppisp/. Наш Patreon, если вы хотите поддержать нас: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers. 🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых сторонников Patreon, которые сделали возможным создание двухминутных газет: Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Би Шанг, Кэмерон Нэвор, Кристиан Алин, Эрик Т, Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сундвалл, Райан Стэнки, Стив, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенкло, Тайби Фитцхью, Ули Галлицци Мое исследование: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/ #nvidia
Anthropic выяснил, почему ИИ сходят с ума
❤️ Посетите Lambda здесь и зарегистрируйтесь в их облаке GPU: https://lambda.ai/papers 📝Документ доступен здесь: https://www.anthropic.com/research/assistant-axis Наш Patreon, если вы хотите поддержать нас: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers. 🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых сторонников Patreon, которые сделали возможным создание двухминутных газет: Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Би Шанг, Кэмерон Нэвор, Кристиан Алин, Эрик Т, Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сундвалл, Райан Стэнки, Стив, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенкло, Тайби Фитцхью, Ули Галлицци Мое исследование: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/ #антропный
Физическое моделирование только что пересекло черту
❤️ Посетите Lambda здесь и зарегистрируйтесь в их облаке GPU: https://lambda.ai/papers 📝Документ доступен здесь: https://sig25ddmpd.github.io/ Наш Patreon, если вы хотите поддержать нас: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers. 🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых сторонников Patreon, которые сделали возможным создание двухминутных газет: Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Би Шанг, Кэмерон Нэвор, Кристиан Алин, Эрик Т, Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сундвалл, Райан Стэнки, Стив, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенкло, Тайби Фитцхью, Ули Галлицци Мое исследование: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/
Новый ИИ NVIDIA: стирание реальности
❤️ Посетите Lambda здесь и зарегистрируйтесь в их облаке GPU: https://lambda.ai/papers 📝 Документ и код теперь доступны здесь: https://dvirsamuel.github.io/omnimattezero.github.io/ https://github.com/dvirsamuel/OmnimatteZero Наш Patreon, если вы хотите поддержать нас: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers. 🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых сторонников Patreon, которые сделали возможным создание двухминутных газет: Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Би Шанг, Кэмерон Нэвор, Кристиан Алин, Эрик Т, Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сундвалл, Райан Стэнки, Стив, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенкло, Тайби Фитцхью, Ули Галлицци Мое исследование: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/ #nvidia
Новое исследование DeepSeek – будущее уже здесь!
❤️ Посетите Lambda здесь и зарегистрируйтесь в их облаке GPU: https://lambda.ai/papers Я использую там DeepSeek, запустив экземпляр с достаточным количеством видеопамяти графического процессора и используя ollama. 📝 Статья #DeepSeek доступна здесь: https://arxiv.org/abs/2501.12948 Источники: https://x.com/awnihannun/status/1883276535643455790 https://x.com/bcjordan/status/1886825587097878826 https://x.com/izag82161/status/1906347576204640514 Наш Patreon, если вы хотите поддержать нас: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers. 🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых сторонников Patreon, которые сделали возможным создание двухминутных газет: Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Би Шанг, Кэмерон Нэвор, Кристиан Алин, Эрик Т, Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сундвалл, Райан Стэнки, Стив, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенкло, Тайби Фитцхью, Ули Галлицци Мое исследование: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/
Видео-сюрприз - Какое время быть живым!
Огромное спасибо всем, это было невероятно весело! Вокал: Каролина Падрон Барабаны: Федерико Гуччиардо Бас: Лагос Бфингерц Табулатура «Гитара» доступна здесь бесплатно, без платного доступа: https://www.dropbox.com/scl/fi/oo1ny6i7mtgu3l006roa5/what-a-time-to-be-alive.gp?rlkey=n0c4xryfip7m15derrudnb8zl&st=fu51yljh&dl=1 Наш Patreon, если вы хотите поддержать нас: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers. 🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых сторонников Patreon, которые сделали возможным создание двухминутных газет: Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Би Шанг, Кэмерон Нэвор, Кристиан Алин, Эрик Т, Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сундвалл, Райан Стэнки, Стив, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенкло, Тайби Фитцхью, Ули Галлицци Мое исследование: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/
Это сломало мне мозг: эти люди не настоящие
❤️ Посетите Lambda здесь и зарегистрируйтесь в их облаке GPU: https://lambda.ai/papers 📝Документ доступен здесь: https://neuralbodies.github.io/RFGCA/ Наш Patreon, если вы хотите поддержать нас: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers. 🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых сторонников Patreon, которые сделали возможным создание двухминутных газет: Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Би Шанг, Кэмерон Нэвор, Кристиан Алин, Эрик Т, Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сундвалл, Райан Стэнки, Стив, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенкло, Тайби Фитцхью, Ули Галлицци Мое исследование: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/
Они сказали, что это невозможно… Эта симуляция решила проблему
❤️ Посетите Lambda здесь и зарегистрируйтесь в их облаке GPU: https://lambda.ai/papers 📝Документ доступен здесь: https://visualcomputing.ist.ac.at/publications/2025/HomogenizedSand/ Предыдущая бумага с зернами Диснея: https://la.disneyresearch.com/publication/multi-scale-modeling-and-rendering-of-granular-materials/ Наш Patreon, если вы хотите поддержать нас: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers. 🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых сторонников Patreon, которые сделали возможным создание двухминутных газет: Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Би Шанг, Кэмерон Нэвор, Кристиан Алин, Эрик Т, Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сундвалл, Райан Стэнки, Стив, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенкло, Тайби Фитцхью, Ули Галлицци Мое исследование: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/
Такое моделирование жидкости не должно быть возможным
❤️ Ознакомьтесь с разделом «Вес и предвзятость» и зарегистрируйтесь на бесплатную демо-версию здесь: https://wandb.me/papers 📝 Статья «Быстрый поиск окрестностей Octree для моделирования SPH» доступна здесь: https://andreaslongva.com/pdf/2022-SA-NeighborhoodSearch-compressed.pdf https://animation.rwth-aachen.de/media/papers/79/2022-SA-NeighborhoodSearch.pdf Наш Patreon, если вы хотите поддержать нас: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers. 🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых сторонников Patreon, которые сделали возможным создание двухминутных газет: Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Би Шанг, Кэмерон Нэвор, Кристиан Алин, Эрик Т, Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сундвалл, Райан Стэнки, Стив, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенкло, Тайби Фитцхью, Ули Галлицци Мое исследование: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/
Традиционный рождественский стрим
Летсгооо
Прямая трансляция традиционного праздника
https://ykilcher.com/discord Ссылки: Завершение кода TabNine (направление): http://bit.ly/tabnine-yannick Ютуб: https://www.youtube.com/c/yannickilcher Твиттер: https://twitter.com/ykilcher Дискорд: https://discord.gg/4H8xxDF BitChute: https://www.bitchute.com/channel/yannic-kilcher Умы: https://www.minds.com/ykilcher Парлер: https://parler.com/profile/YannicKilcher LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yannic-kilcher-488534136/ БилиБили: https://space.bilibili.com/1824646584 Если вы хотите поддержать меня, лучше всего поделиться контентом :) Если вы хотите поддержать меня материально (совершенно необязательно и добровольно, но многие об этом просили): Подпишитесь на звезду: https://www.subscribestar.com/yannickilcher Патреон: https://www.patreon.com/yannickilcher Биткойн (BTC): bc1q49lsw3q325tr58ygf8sudx2dqfguclvngvy2cq Эфириум (ETH): 0x7ad3513E3B8f66799f507Aa7874b1B0eBC7F85e2 Лайткоин (LTC): LQW2TRyKYetVC8WjFkhpPhtpbDM4Vw7r9m Monero (XMR): 4ACL8AGrEo5hAir8A9CeVrW8pEauWvnp1WnSDZxW7tziCDLhZAGsgzhRQABDnFy8yuM9fWJDviJPHKRjV4FWt19CJZN9D4n
TiDAR: Думайте диффузно, говорите авторегрессионно (анализ статьи)
Статья: https://arxiv.org/abs/2511.08923. Аннотация: Диффузионные языковые модели обещают быструю параллельную генерацию, в то время как модели авторегрессии (AR) обычно превосходят по качеству благодаря своей причинной структуре, естественным образом согласующейся с языковым моделированием. Это поднимает фундаментальный вопрос: можем ли мы достичь синергии с высокой пропускной способностью, более высоким использованием графического процессора и качеством уровня AR? Существующие методы не могут эффективно сбалансировать эти два аспекта: либо отдается приоритет AR с использованием более слабой модели для последовательного черчения (спекулятивное декодирование), что приводит к снижению эффективности черчения, либо используется некоторая форма логики декодирования слева направо (AR-подобная) для распространения, которая все еще страдает от ухудшения качества и теряет свою потенциальную распараллеливаемость. Мы представляем TiDAR, гибридную архитектуру на уровне последовательности, которая формирует токены (мышление) в режиме диффузии и производит выборку окончательных результатов (обсуждение) в авторегрессивном режиме — и все это за один проход вперед с использованием специально разработанных структурированных масок внимания. В этой конструкции используется свободная плотность вычислений на графическом процессоре, обеспечивая надежный баланс между возможностями черчения и проверки. Более того, TiDAR спроектирован так, чтобы быть удобным в обслуживании (с низкими накладными расходами) в качестве автономной модели. Мы тщательно оцениваем TiDAR на основе моделей AR, спекулятивного декодирования и диффузных вариантов в генеративных задачах и задачах правдоподобия в масштабах 1,5B и 8B. Благодаря параллельному составлению и выборке, а также точной поддержке KV-кэша, TiDAR превосходит спекулятивное декодирование по измеренной пропускной способности и превосходит диффузионные модели, такие как Dream и Llada, как по эффективности, так и по качеству. В частности, TiDAR — это первая архитектура, которая ликвидирует разрыв в качестве с моделями AR, обеспечивая при этом в 4,71–5,91 раза больше токенов в секунду. Авторы: Лю Цзинъюй, Синь Донг, Чжифан Е, Ришаб Мехта, Юнган Фу, Вартика Сингх, Ян Кауц, Се Чжан, Павел Молчанов Ссылки: Домашняя страница: https://ykilcher.com Мерч: https://ykilcher.com/merch Ютуб: https://www.youtube.com/c/yannickilcher Твиттер: https://twitter.com/ykilcher Дискорд: https://ykilcher.com/discord LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ykilcher Если вы хотите поддержать меня, лучше всего поделиться контентом :) Если вы хотите поддержать меня материально (совершенно необязательно и добровольно, но многие об этом просили): Подпишитесь на звезду: https://www.subscribestar.com/yannickilcher Патреон: https://www.patreon.com/yannickilcher Биткойн (BTC): bc1q49lsw3q325tr58ygf8sudx2dqfguclvngvy2cq Эфириум (ETH): 0x7ad3513E3B8f66799f507Aa7874b1B0eBC7F85e2 Лайткоин (LTC): LQW2TRyKYetVC8WjFkhpPhtpbDM4Vw7r9m Monero (XMR): 4ACL8AGrEo5hAir8A9CeVrW8pEauWvnp1WnSDZxW7tziCDLhZAGsgzhRQABDnFy8yuM9fWJDviJPHKRjV4FWt19CJZN9D4n