A térben is tájékozódó nagy nyelvi modell

    Képzelj el egy mesterséges intelligenciát, amely képes egyszerű szöveges utasítások alapján háromdimenziós (3D) modelleket létrehozni – például egy „piramis” szóból egy igazi 3D piramist. Az NVIDIA kutatói most bemutatták a LLaMA-Mesh nevű úttörő technológiát, amely a mesterséges intelligenciát (AI) egy új szintre emeli: egyszerre érti a szöveges információkat és a térbeli adatokat.

De hogyan működik mindez, és miért izgalmas ez a technológia? Nézzük meg!

Mitől különleges a LLaMA-Mesh?

A LLaMA-Mesh alapja az a felismerés, hogy a 3D-s adatok (mint például egy épület modellje vagy egy tárgy formája) is szöveggé alakíthatók. Az AI általában szöveges információkat ért meg, így a kutatók azt találták ki, hogy a 3D hálókat – amelyek egy tárgy geometriai felépítését írják le – egyszerű szöveggé „fordítják”.

Ez azt jelenti, hogy az AI képes a következőkre:

  • Szövegből 3D hálókat létrehozni: Írd be, hogy „háromszög alapú piramis”, és az AI elkészíti a modelljét.
  • 3D modellek magyarázata: Egy meglévő modell alapján szövegben megmondja, hogy mit ábrázol.
  • Térbeli problémák megoldása: Például azt, hogy hogyan illeszkednek egymáshoz az alkatrészek egy gépben.

Miért nehéz ez?

A mesterséges intelligencia eddig nagyrészt a szöveg lineáris struktúrájával dolgozott, például szövegek írásával vagy kérdések megválaszolásával. A 3D adatok azonban bonyolultabbak: többdimenziósak, és logikai kapcsolatok sokaságát tartalmazzák (pontok, vonalak, felületek). Ezt nehéz olyan formába önteni, amit egy AI „megérthet”.

A LLaMA-Mesh áttörése abban rejlik, hogy a 3D adatokat szöveges formátumba tokenizálja, így a meglévő nagy nyelvi modellek (LLM-ek) is képesek ezeket kezelni, anélkül hogy különleges képességekkel kellene őket felruházni.

Milyen problémákat oldhat meg?

Ez a technológia számos területen hozhat forradalmat:

  1. Tervezés és építészet

    Egy építész szöveges utasításokat adhat a szoftvernek – például „egy kétszintes ház, nagy üvegablakokkal” –, és az AI elkészíti az alapmodellt.

  2. Játékfejlesztés és animáció

    Képzeld el, hogy egy videojáték tervezője csak leírja, milyen karaktereket szeretne, és az AI automatikusan elkészíti a 3D modelleket.

  3. Robotika és mesterséges intelligencia

    A robotok „láthatják” és „érthetik” a környezetüket a 3D adatok révén, így hatékonyabban navigálhatnak és végezhetik a feladataikat.

  4. Térbeli problémák megoldása

    Olyan komplex kérdéseknél, ahol térbeli kapcsolatokat kell átlátni (például egy gép összeszerelésénél), a LLaMA-Mesh segíthet egyszerűsíteni és vizualizálni a folyamatot.

A kihívások és lehetőségek

Persze a LLaMA-Mesh sem tökéletes még:

  • Tokenhatárok: Egyelőre csak 4096 szöveges „egységből” álló adatot kezel egyszerre, ami nagy és komplex 3D modellek esetén korlát lehet.
  • Pontosság: Néha a generált modellek hiányosak vagy pontatlanok lehetnek, különösen bonyolultabb leírások esetén.
  • Egyszerűbb utasításkészlet hiánya: A felhasználók rámutattak, hogy az AI időnként nem veszi figyelembe az összes megadott részletet, ami frusztráló lehet.

Ennek ellenére a LLaMA-Mesh már most bebizonyította, hogy képes a térbeli és szöveges világ összekapcsolására, ami hatalmas előrelépés az AI fejlődésében.

Hogyan próbálhatod ki?

A LLaMA-Mesh demója elérhető a Hugging Face platformján, ahol az érdeklődők kipróbálhatják a modell képességeit. A teljes funkcionalitás pedig a GitHubon érhető el, ahol a kutatók a szükséges eszközöket és dokumentációt is megosztották.

Miért izgalmas ez?

Ez a technológia nemcsak az AI-képességeket tolja új határok közé, hanem új lehetőségeket nyit meg mindennapi problémák megoldására. A térbeli gondolkodás és a nyelvi modellek közötti szakadék áthidalása közelebb hozhat minket az általános mesterséges intelligencia (AGI) megvalósításához – egy olyan AI-hoz, amely valóban „érti” a világot, legyen az szöveg, kép vagy térbeli modell.   

Osszd meg ezt a cikket
 Fázisátmenet figyelhető meg a nyelvi modellek tanulásában
Mi történik a mesterséges intelligencia „elméjében”, amikor megtanulja megérteni a nyelvet? Hogyan jut el oda, hogy nem csupán a szavak sorrendjét, hanem azok jelentését is képes követni? Egy nemrég megjelent kutatás a mesterséges intelligencia e belső folyamataiba enged elméleti betekintést, és olyan átváltozást azonosít, amely a fizikából ismert fázisátmenetekhez hasonlítható.
 Hogyan segít az MI a cementipar szén-dioxid-kibocsátásának csökkentésében
A globális szén-dioxid-kibocsátás mintegy nyolc százalékáért egyetlen iparág felelős: a cementgyártás. Ez több, mint amennyit az egész légi közlekedési szektor kibocsát világszerte. Miközben a világ egyre több betont használ — lakóházakhoz, infrastruktúrához, ipari létesítményekhez —, a cement előállítása továbbra is rendkívül energiaigényes és szennyező marad. Ezen a helyzeten kíván változtatni a svájci Paul Scherrer Intézet (PSI) kutatócsoportja, amely mesterséges intelligencia segítségével dolgozik ki új, környezetbarát cementrecepteket.
Hol tart ma valójában a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia fejlesztése az elmúlt években látványos és gyakran lenyűgöző eredményeket produkált. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvű szövegeket generálni, problémákat megoldani és sokszor az emberi teljesítményt is meghaladni különféle feladatokban. Ugyanakkor egyre több neves kutató és technológiai vezető – köztük John Carmack és François Chollet – hívja fel a figyelmet arra, hogy ezek az eredmények nem feltétlenül jelentik az általános mesterséges intelligencia (AGI) közeledtét. A színfalak mögött most új típusú problémák és kérdések kerültek a figyelem középpontjába, amelyek messze túlmutatnak a puszta teljesítményen.
A Rhino Linux új kiadással jelentkezik: 2025.3
A Linux disztribúciók körében főként kétféle szemléletmód terjedt el, vannak a stabil, ritkán frissülő rendszerek biztonságos kiszámíthatósággal, és a naprakész, de időnként kényes egyensúlyon balanszírozó, gördülő kiadású disztribúciók. A Rhino Linux ezt a két ellenpontot próbálja áthidalni, azaz egyszerre próbál naprakész lenni gördülő disztribúcióként, de alapként az Ubuntura épül, hogy megfelelő stabilitást is biztosítson.
SEAL az önmagát tanító mesterséges intelligencia előhírnöke
Hosszú évek óta tartja magát az elképzelés, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsa az emberi tanítás: adatok, címkék, finomhangolás, gondosan megtervezett beavatkozások. Most azonban egy új megközelítés látott napvilágot. Az MIT kutatóinak legújabb munkája, a SEAL (Self-Adapting Language Models) névre keresztelt rendszer olyan nyelvi modelleket mutat be, amelyek képessé válnak saját maguk tanítására. Az eredmények nemcsak technológiai újdonságot jelentenek, hanem felvetik a kérdést: vajon milyen szerepet szánunk a jövőben az embernek az intelligens rendszerek képzésében?
Elég egy fotó és egy hang – az Alibaba új mesterséges intelligenciája teljes testű avatárt készít belőle
Egyetlen hangfelvétel és egy fotó is elegendő ahhoz, hogy élethű, teljes testtel mozgó, arcjátékkal és érzelmekkel teli virtuális karaktereket hozzunk létre – stúdió, színész vagy zöld háttér nélkül. Az Alibaba legújabb fejlesztése, az OmniAvatar nevű nyílt forráskódú mesterséges intelligencia-modell legalábbis éppen ezt ígéri. Bár a technológia még formálódik, már most is érdemes figyelmet szentelni annak, amit lehetővé tesz – és annak is, hogy mindez milyen új kérdéseket vet fel.

Az elmúlt néhány napban megjelent Linux disztribúció frissítések