Нейронавт | Нейросети в творчестве
13.2K subscribers
7.14K photos
5.66K videos
51 files
7.23K links
Канал про нейросети в компьютерной графике, в кино и вообще

В папках и запусках не участвую

для связи @Neuronauticus

РКН: https://hf.ru/link8e56d
Download Telegram
Agent Banana

Мода на банановые названия пошла

Агентная система редактирования изображения, среди разработчиков Adobe

Высококачественное редактирование изображений в собственном разрешении посредством взаимодействия на естественном языке, основанного на рассуждениях, где каждое редактирование учитывает контекст, логически зависит и является локально точным.

Гитхаб ждем

#imageediting #reasoning
👍5
The Molecular Structure of Thought: Mapping the Topology of Long Chain-of-Thought Reasoning

ByteDance разобрались почему LLM плохо справляются с длинными рассуждениями. Оказалось, что Long CoT — это как молекула с тремя типами связей: глубокие логические выводы, самопроверка и исследование альтернатив. Нарушение любой из этих связей — и рассуждение рассыпается.

Главное практическое следствие: теперь можно обучать модели длинным рассуждениям без дорогих teacher-моделей — достаточно обычного instruction LLM. Раньше это не работало, и никто не понимал почему.

Прирост — на 6 математических бенчмарках.

arXiv

#reasoning #research #news
🔥14
SAGE-RL

трюк, чтобы модель сама понимала, когда ей уже хватит «думать» и пора выдавать ответ, вместо тупого фиксированного числа шагов.

— Авторы показывают, что большие reasoning‑модели и так часто «чувствуют» момент остановки, а SAGE‑RL поверх этого учит политику, которая решает, когда продолжать рассуждения, а когда останавливать цепочку.

— Идея в том, чтобы не гонять CoT до упора: на простых задачах модель может закончить раньше, на сложных — подумать дольше, при этом экономятся токены и время.

Код ждем

#reasoning #llm #cot #research
👍11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
A Very Big Video Reasoning Suite / VBVR-Wan2.2

Набор задач, лидерборд и дообученная модель для проверки «разумности» видео‑генерации: не просто красиво двигать пиксели, а выполнять чёткие, проверяемые инструкции в видео.

Датасет: синтетические задачи на счёт, перемещение объектов, изменения сцены, логику и причинность, где можно однозначно проверить, правильно ли выполнено действие.

VBVR-Wan2.2 — #Wan22, дообученный на этом датасете: лучше держит контролируемые манипуляции в стабильных сценах (повернуть, переместить, добавить/убрать объект по инструкции), местами догоняя и обгоняя проприетарные модели на таких задачах.

При этом базовое качество генерации Wan 2.2 почти не просаживается: визуал остаётся на уровне, добавляется управляемость и следование правилам.

HF
Лидерборд

#leaderboard #reasoning
👍7❤1🔥1
Kijai выложил рассуждающую лору VBVR-Wan2.2

Коротко, VBVR делает модель умнее

Вносит тонкие изменения в движение и лучше следует промпту

Есть мнение, что помогает решать проблему «туннелирования» (tunneling problem), которая приводит к десинхронизации движения, например, когда человек поворачивается, а его голова остаётся на месте

HF

#reasoning #text2video #image2video #optimization #wan22 #lora
👍18🤔5❤1😱1
LumosX: Relate Any Identities with Their Attributes for Personalized Video Generation

Персонализатор видео на базе Wan2.1-T2V от авторов релайтера UniLumos

Применяет мультимодальные языковые модели, чтобы понять связи между персонажами и их характеристиками

Гитхаб
HF

#personalization #reasoning #wan21
👍4🌚2
EVA: Efficient Reinforcement Learning for End-to-End Video Agent

Пониматор видео, который умеет «думать» перед тем, как «смотреть». В отличие от других систем, которые просто распознают контент, EVA сама решает, что и когда смотреть, как это делать

Гитхаб
HF

#VLA #reasoning
👍3❤1👎1
OmniWeaving

Рассуждающая модель для генерации видео, на базе HunyuanVideo-1.5 с фокусом на понимание намерений пользователя

Связывает разнородные данные (текст, изображения, видео) в единое целое

Архитектура MLLM + MMDiT + VAE

#sota среди открытых моделей

Примеры по всем доменам сюда не прикрепить, сходите на сайт проекта

Гитхаб
HF

#reasoning #multimodal #videoediting #hunyuanvideo15
👍5😱2😁1
Gemopus-4-26B-A4B-it

Сила Claude Opus, но маленькая и локальная


Gemma 4 дообученная на стиле рассуждений Claude Opus

— избавлена от «машинного» тона и избыточных формулировок, разговоры с моделью стали более естественными

— лучше организует длинные ответы, использует Markdown для структурирования — списки, выделение жирным, чтобы ключевые моменты были хорошо видны

— объясняет сложные вещи проще, не превращая ответы в энциклопедические статьи

#assistant #reasoning #gguf
👍15
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Audio Flamingo Next

Новая версия модели от NVIDIA для работы с речью, звуками и музыкой - понимания и описания

— Поддержка файлов до 30 минут и 128 тыс. токенов.
— Анализ длинных записей с несколькими говорящими и шумами.
— Точные ответы с привязкой к временным меткам.
— Специализированные версии для ответов, описаний и рассуждений.

AF-Next-Captioner - описывающая модель
AF-Next-Instruct - универсальная инструктивная версия
AF-Next-Think - рассуждающая версия

Гитхаб
HF
Демо:
https://huggingface.co/spaces/nvidia/audio-flamingo-next
https://huggingface.co/spaces/nvidia/audio-flamingo-next-think
https://huggingface.co/spaces/nvidia/audio-flamingo-next-captioner

#cot #reasoning #alm #captioning #audio2text
👍3🔥2❤1
VibeThinker‑3B

Компактная языковая модель от WeiboAI на базе Qwen2.5‑Coder‑3B для верифицируемых рассуждений: математика, программирование, STEM‑задачи

"Бьет Opus 4.5" на рассуждениях

• решает олимпиадные математические задачи
• справляется с LeetCode‑стилевыми заданиями (96,1 % решений с первой попытки)
• на бенчмарках AIME26 - 94,3 балла, IFEval - 93,4
• контекст до 64K 

• специализация точные задачи, не подходит для креатива и энциклопедических знаний
• основной язык английский
• текстовая, без мультимодальности и инструментов

Гитхаб
HF
GGUF
Heretic
Heretic-GGUF
Демо

#reasoning #llm
👍8❤2🤔1
Qwythos-9B-Claude-Mythos-5

Модель для сложных рассуждений и работы с огромными текстами

• контекстное окно до 1 млн токенов
• построена на разцензуренной Qwen3.5-9B
• обучена на #CoT из логов Fable-5 и Mythos-5

Синтетические Chain of Thought усилили логику рассуждений

#reasoning
😁4👍1
Qwen3.6-34B-80L-Fable-5-Heretic

Продолжаем парад дистилляций Fable-5

основана на Qwen3.6-27B, снята цензура. Фокус на агентные сценарии и сложные логические цепочки

• 34B параметров, 80 слоев рассуждения
• дистилляция из Fable-5 Agentic Traces
• дообучение на 4665 CoT-траекториях через QLoRA
• формат 4-bit NF4, rank=64

GGUF

#reasoning #gguf
👍6🥴3❤1
North-Mini-Code-1.0-w4a16

Квантованная версия (4-бит вес, 16-бит активации) первой модели Cohere для разработчиков: управление подзадачами, анализ архитектуры, code review.

* Архитектура: Sparse MoE на базе Transformer. 30B параметров всего, 3И активно. Высокая скорость, низкие требования к GPU.
* Контекстное окно: 256K токенов для анализа репозиториев целиком.
* Максимальный вывод: до 64K токенов.
* Поддержка: нативные инструменты, чередующееся рассуждение (interleaved reasoning) через JSON-схему.
* Обучение: платформы SWE-Agent, mini-SWE-agent, OpenCode, Terminus 2 для устойчивости в реальных средах.

Сценарии использования:
* генерация кода и тестов
* рефакторинг legacy-кода
* автоматизированный code review в CI/CD
* локальный AI-ассистент для приватности
* создание агентных пайплайнов для аудита безопасности и unit-тестов

#MoE #reasoning #coding
👍5
Claude Sonnet 5

Вторая главная новость дня

Модель по качеству близка к флагманской Opus 4.8, но заметно дешевле. Она стала стандартной для пользователей тарифов Free и Pro, также доступна подписчикам Max, Team и Enterprise, а также через Claude API), Claude Code и Amazon Bedrock

Лучше справляется с многошаговыми задачами, планирует работу, взаимодействует с браузером и терминалом. Контекстное окно до 1М токенов, ответ до 128К

До 31 августа цена API - $2 за 1М входных токенов и $10 за 1М выходных, затем $3 и $15. Из‑за нового токенизатора текст занимает на 10–35 % больше токенов, но лимиты в сервисах повысили, чтобы компенсировать расход.

Фильтры безопасности уровня Opus, реже галлюцинирует и устойчивее к вредоносным запросам

Чат

#reasoning
👍2🔥2❤1
SpatialClaw

Фреймворк от NVIDIA для пространственного рассуждения (spatial reasoning), позволяет VLM решать сложные задачи с визуальными данными, не требуя дополнительного обучения

Вместо того чтобы дообучать модель под пространственные задачи, SpatialClaw даёт ей инструмент в виде Python‑кода, исполняемого в постоянном (persistent) вычислительном ядре. Модель выступает как агент:

* Пишет код для анализа сцены
* Запускает код и видит промежуточные результаты
* Анализирует результаты и при необходимости переписывает или дополняет код
* Компонует модули восприятия

Такой подход резко повышает точность в задачах, где нужно не просто описать картинку, а понять геометрию, отношения между объектами и выполнить вычисления

Гитхаб

#vlm #reasoning #optimization
👍10🔥2
Qwythos-27B-v1

27B версия модели от Empero на базе Qwen3.5-27B, дообученная под агентские сценарии и работу с инструментами.

Архитектура не урезана, все ключевые компоненты (MTP, vision) остались без изменений

• нативная MTP-головка - ускорение генерации через self-speculative decoding
• встроенная поддержка function calling, сразу выдаёт <tool_call> без доп. обёрток
• заточка под CLI-агентов и многошаговые вызовы инструментов
• полная мультимодальность, сохранена исходная vision-архитектура

• контекст 1M токенов
• лицензия Apache-2.0

Квантизации

#multimodal #coding #agent #reasoning #toolcall #gguf
👍11❤1
K2-Horizon-MoVA-36B-A4B

Открытая MoE-модель с новой архитектурой внимания — Mixture-of-Values (#MoVA). 36B параметров, но на токен активируется только 4B — быстрая как маленькая, умная как большая. Контекст 512K, Apache 2.0

- MoVA — собственный архитектурный прием: вместо одного значения на внимание — смесь значений, что дает больше выразительности при тех же затратах
- 4B активных против 36B общих — можно запустить на том, на чем dense-модель такого же качества не влезет
- Агентные задачи, кодинг и рассуждения — сильные стороны: Terminal-Bench, GPQA Diamond, SciCode
- 512K контекста — длинные цепочки вызовов и документы не режутся

старшая версия на 375B / 23B
Кванты

Спасибо @Endorpheen

#agent #coding #reasoning
👍13
Решающие модели (System 1) #decision #rlcd

huggingface.co/orcarouter/OrcaSAQ-2-27B - OrcaSAQ2 27B: высокоточный reasoning в файле 12.3GB

huggingface.co/orcarouter/OrcaSAQ-2-Cyber-27B-Uncensored-GGUF - OrcaSAQ2 Cyber: без цензуры, 15.7GB

huggingface.co/akhilaaa3/Jev-Omni - Jev-Omni: решения по тексту, картинкам, аудио и видео разом

huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide - GLiNER2.5-Decide: оценка любого набора меток за один проход, без генерации токенов

huggingface.co/SupersonicLabs/Julia-1 - Julia 1: 144M параметров, контекст → чёткие решения

huggingface.co/Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B - CLM-v0.1-8B: вместо медленных верификаторов — эмбеддинги состояний и действий

Скорость и кванты #optimization #gguf #dflash

huggingface.co/harshatheg/Qwen-2.5-1B-RLCD - RLCD: извлекает структурированные данные в 7 раз быстрее на Apple Silicon

huggingface.co/z-lab/Qwen3.8-27B-DFlash2 - Qwen3.8-27B DFlash2: ускоренная генерация (drafter-модель)

huggingface.co/sirus/Qwen3.8-27B-heretic-ara-MXFP6-MXFP8-DFlash2-GGUF - новый формат кванта MXFP6/MXFP8 + DFlash2: быстрее инференс

huggingface.co/Edge0/Edge0-35B-A3B-preview - Edge0-35B-A3B: модель «телефонного» класса, работает в 3 GiB памяти

Агенты и инструменты #agent #toolcalling

huggingface.co/XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B - Xing4.0-29B-A4B: агентные задачи на Ascend NPU, контекст 256K

huggingface.co/TokenRhythm/NeoHorse-1-4B - NeoHorse-1-4B: роутинг-обвязка, прокачивает Qwen3.5-4B

huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini-GGUF - Apodex-1.1-mini: агентные задачи по файлам и данным

huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-Pro - Nex-N2.5-Pro: агент для кодинга и работы с компьютером

huggingface.co/nex-agi/Nex-N2.5-mini - Nex-N2.5-mini: длинные агентские задачи с vision-обратной связью

github.com/ortegaalfredo/ngram-knowledge-injector - инжектор фактов в память Qwen3.8 через n-gram

huggingface.co/TheOneWhoWill/Coding-Monkey-Gemma-GGUF - Coding-Monkey: локальная модель с сильными тул-коллами

huggingface.co/pipecat-ai/phonellm-alpha-1 - phonellm: держит телефонных агентов в рамках диалога

Мультимодальность и контекст #multimodal

huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp - DeepSeek-V4-Flash Vision Exp: экспериментальный мультимодальный вариант

huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-2.5-Pro-Alpha - Agnes-2.5-Pro: рассуждения на миллион токенов

github.com/QLNI/SHADOW-250M-Instruct - SHADOW-250M: архив 100M токенов ужат до 60MB файла

Код и всякое #coding

huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B - Ornith-1.5-9B: #reasoning и кодинг на одной GPU

huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF - Ornith-1.5-35B-A3B: GGUF под локальных кодинг-агентов

huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-2B - MiniCPM5-2B: карманная модель, кодит и рассуждает

huggingface.co/IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B - K2-Horizon-MoVA: 36B всего, активно 4B

huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-4B - Spark-X2.5-4B: компактная универсальная 4B (гибридное внимание, 1M контекст) #compact

huggingface.co/thesysdev/OUI-1 - OUI-1: диффузионная генерация UI-экранов за ~секунду #gui

huggingface.co/LessThanThreeAI/Qwen3.8-27B-Humanlike-Chat-GGUF - Humanlike-Chat: живой, реалистичный ролеплей

huggingface.co/TheDrummer/Artemis-31B-v1.1 - Artemis-31B: креативное мышление поверх Gemma 4 Chat

huggingface.co/OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED - Qwen3.8 27B полностью без цензуры #uncensored

huggingface.co/superwhisper/s1-mini - S1-mini: превращает неразборчивую речь в текст #ASR
👍14❤10
S-Space

Исследование MirroS: у мультимодальных моделей внутри есть «3D-карта». В промежуточных активациях нашли 3D линейное подпространство, где объекты лежат с координатами по горизонтали, вертикали и глубине.

• Кодирует непрерывные позиции объектов (X, Y, расстояние)
• Персистентно между промптами и ракурсами
• Объединяет визуальное и языковое, включая объекты за пределами видимого
• Можно каузально менять, чтобы управлять пространственными оценками
• Прямое чтение подпространства работает точнее нативной рассуждалки модели

• Испробовано на Molmo2-ER, MolmoAct2, Qwen3.5-4B, Qwen3.6-27B

Полезно и для диагностики: показывает, где и как модель проваливается в «принятии перспективы». Подсказывает путь к надежным пространственным рассуждениям и действиям

github.com/mirros-lab/s-space

#research #reasoning

MAX
🔥4😁2🤷‍♂1