Python/ django
59.2K subscribers
2.52K photos
193 videos
48 files
3.25K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔬MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач!

Что такое MedRAX?

MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.

🎯 Чем хорош именно MedRAX?

Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом

🛠️ Интегрированные инструменты:


- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med
- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det
- Формирование отчетов: CheXpert Plus
- Классификация: TorchXRayVision
- Grounding Maira-2
- Синтетические данные: RoentGen

💡 Ключевые особенности:

- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.

📊 ChestAgentBench:

Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.

🎉 Результаты говорят сами за себя:
- 63,1% точности на ChestAgentBench
- Sota результативность на CheXbench
- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели

Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673
Github: https://github.com/bowang-lab/MedRAX

@ai_machinelearning_big_data


#ai #agents #ml #opensource #med #medicine
🔥11👍75
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 LayerAnimate — метод, позволяющий управлять отдельными слоями видео, меняя элементы переднего и заднего плана.

В отличие от существующих методов, которые рассматривают анимацию как единое целое, LayerAnimate предоставляет точечный контроль над каждым слоем, что делает процесс генераций более гибким и управляемым.

Как это работает?
LayerAnimate решает проблему ограниченности данных, с помощью конвейера обработки данных, включающего:

🟢Автоматизированную сегментацию элементов для разделения анимации на слои.

🟢Иерархическое слияние состояний движения для упрощения управления кадрами сцены.

🟢Улучшение согласованности движения для создания плавных и реалистичных анимаций.

Модель позволяет переключаться между различными статическими изображениями или динамическими видео без влияния на анимацию переднего плана.

Особенно интересно выглядит image-video с использованием скетча, вместо текстового описания с данными о движении, можно использовать набросок с траекторией движения сцены и получить готовую сцену.

Мастхэв для тех, кто работает с анимацией. Больше примеров можно посмотреть здесь.

🟡Github
🟡Статья
🟡Проект

@ai_machinelearning_big_data

#videogenerator #video #ai #ml #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍43🎉1