Одно из лучших иллюстрированных объяснение внутренностей DeepSeek-R1.
▪ Читать
▪ https://pika.art/
Наивное квантование всех слоев полностью ломает модель, вызывая бесконечные циклы и тарабарщину на выходе. Их динамические кванты решают эту проблему.
1,58-битный квант помещается в 160 ГБ VRAM (2x H100 80 ГБ) для быстрого вывода со скоростью ~140 токенов/сек.
Изучив архитектуру DeepSeek-R1, разработчики выборочно квантовали определенные слои в более высокие биты (например, в 4-битные), а большинство слоев MoE оставили в 1,5 бита.
▪Бенчмарки + блог
▪GGUF (131-212 ГБ) на Hugging Face:
▪Код
▪Демо
▪Qwen-2.5-VL
▪Qwen-2.5-1M
Netflix выпустили новый алгоритм искажения шума для генерации видео, достаточно быстрый, чтобы работать в реальном времени, который заменяет случайную временную гауссиану на коррелированный искаженный шум, полученный из полей оптического потока, который сохраняет при этом пространственную гауссиану. Эффективность алгоритма позволяет тонко настраивать современные модели диффузии видео с минимальными расходами и предоставляет универсальное решение для широкого спектра управления движением на видео. Обширные эксперименты и исследования демонстрируют преимущества метода, делая его надежным и масштабируемым подходом для управления движением в диффузионных моделях видео.
▪HF
▪Github
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #news #llm #deepseek #Netflix #Qwen #Pika #news #ainews
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍50❤22🔥11🥰2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Netflix выложили open-source модель для удаления объектов из видео с сохранением логики сцены
Это не просто «удалить объект из видео».
Модель удаляет объект
и пересчитывает всю физику сцены.
Удалил человека → гитара падает сама
убрал домино → цепочка не падает
убрал машину → аварии не происходит
ИИ буквально отвечает на вопрос:
«что было бы, если этого объекта не существовало»
Под капотом:
- diffusion + transformer (на базе CogVideoX)
- анализ взаимодействий объектов
- генерация новой реальности, а не просто замазка
И это главное отличие от всего, что было раньше.
Раньше:
замазали объект → сцена ломается
Теперь:
удалили объект → сцена остаётся логичной
Требования, правда, не слабые:
GPU от ~40GB VRAM (A100)
Репа: https://github.com/Netflix/void-model
HF: https://huggingface.co/spaces/sam-motamed/VOID
@ai_machinelearning_big_data
#Netflix #ai #video
Это не просто «удалить объект из видео».
Модель удаляет объект
и пересчитывает всю физику сцены.
Удалил человека → гитара падает сама
убрал домино → цепочка не падает
убрал машину → аварии не происходит
ИИ буквально отвечает на вопрос:
«что было бы, если этого объекта не существовало»
Под капотом:
- diffusion + transformer (на базе CogVideoX)
- анализ взаимодействий объектов
- генерация новой реальности, а не просто замазка
И это главное отличие от всего, что было раньше.
Раньше:
замазали объект → сцена ломается
Теперь:
удалили объект → сцена остаётся логичной
Требования, правда, не слабые:
GPU от ~40GB VRAM (A100)
Репа: https://github.com/Netflix/void-model
HF: https://huggingface.co/spaces/sam-motamed/VOID
@ai_machinelearning_big_data
#Netflix #ai #video
🔥149❤31👍19👏18🤩10❤🔥2