Платформа SIGMA: открытый инструмент для исследований в области смешанной реальности и искусственного интеллекта.

 Microsoft AI Research Introduces SIGMA: An Open-Source Research Platform to Enable Research and Innovation at the Intersection of Mixed Reality and AI

“`html

Приветствуем вас, уважаемые предприниматели!

Недавние достижения в области генеративного искусственного интеллекта, а также огромные модели языка, зрения и мультимодальные модели могут стать основой для создания возможностей открытого доменного знания, вывода и генерации, обеспечивая сценарии помощи в различных задачах. Возможность создавать соответствующие инструкции и контент – это только начало того, что необходимо для создания систем искусственного интеллекта, которые будут работать с людьми в реальном мире. Это включает в себя помощников в смешанной реальности, интерактивных роботов, умные производственные участки, автономные транспортные средства и многое другое.

Практические решения и ценность

Искусственные интеллектуальные системы должны непрерывно воспринимать и мультимодально рассуждать о своем окружении, чтобы беспрепятственно работать с людьми в реальном мире. Этот критерий выходит за рамки обнаружения и отслеживания объектов. Для успешного физического взаимодействия все участники должны быть в курсе потенциальных функций объектов, их взаимосвязей и пространственных ограничений, а также того, как эти факторы меняются со временем.

Эти системы должны уметь рассуждать не только о физическом мире, но и о людях. В этом рассуждении должны содержаться оценки когнитивных состояний и социальных норм совместного поведения в реальном времени, в дополнение к более низкоуровневым оценкам о положении тела, голосе и действиях.

Используя комбинацию технологий смешанной реальности и искусственного интеллекта, таких как большие языковые и видеомодели, Microsoft Research представляет SIGMA. Эта интерактивная программа может использовать HoloLens 2 для проведения пользователей через процедурные задачи. Большая языковая модель, такая как GPT-4, или набор вручную определенных этапов в библиотеке задач могут быть использованы для динамического создания задач. Когда пользователь задает SIGMA открытый вопрос во время взаимодействия, система может использовать свою обширную языковую модель для предоставления ответа. Кроме того, SIGMA может находить и выделять объекты, связанные с задачей, в поле зрения пользователя, используя видеомодели, такие как Detic и SEEM.

Ряд дизайнерских решений поддерживает эти исследовательские цели. Одним из примеров реализации системы является архитектура клиент-сервер. Устройство HoloLens 2 запускает легкое клиентское приложение, которое передает несколько потоков мультимодальных данных на более мощный настольный сервер. Эти потоки включают цветовую гамму RGB, глубину, аудио, отслеживание головы, рук и взгляда. Клиентские приложения получают данные и инструкции от настольного сервера по отображению содержимого на устройстве, которое выполняет основные функции приложения. Используя этот дизайн, исследователи могут выйти за пределы текущих вычислительных ограничений гарнитуры и открыть возможности расширения программы на другие устройства смешанной реальности.

Открытая архитектура под названием Platform for Situated Intelligence (psi) является основой для SIGMA, позволяя разрабатывать и исследовать мультимодальные интегративные системы искусственного интеллекта. Обеспечивается производительная потоковая и регистрационная инфраструктура базовой платформы psi, которая также позволяет быстрое прототипирование. Инфраструктура воспроизведения данных фреймворка делает возможным разработку и настройку прикладного уровня на основе данных. Наконец, для визуализации, отладки, настройки и обслуживания существует множество инструментов поддержки в Platform for Situated Intelligence Studio.

Хотя текущая функциональность SIGMA не является сложной, она служит основой для будущих исследований в области слияния смешанной реальности и искусственного интеллекта. Многие исследовательские темы, в частности восприятие, могут быть и были изучены с использованием собранных наборов данных. Эти проблемы охватывают широкий спектр от компьютерного зрения до распознавания речи.

Как пример постоянного стремления Microsoft к развитию в этой области, SIGMA является исследовательской платформой. Он представляет собой усилия компании в области изучения новых технологий искусственного интеллекта и смешанной реальности. Dynamics 365 Guides – это еще одно готовое к предприятию решение смешанной реальности, которое Microsoft предоставляет сотрудникам первой линии. Сотрудники первой линии получают пошаговую процедурную помощь и соответствующую информацию в рабочем процессе с помощью Copilot в Dynamics 365 Guides, который в настоящее время используется заказчиками в режиме частного предпросмотра. Искусственный интеллект и смешанная реальность работают вместе, чтобы сделать это возможным. Пользователи предприятий могут получить значительную выгоду от Dynamics 365 Guides, богатого функциональными возможностями инструмента, предназначенного для сотрудников первой линии, осуществляющих сложные операции.

Публичное предоставление системы позволяет исследователям избежать основных инженерных задач по созданию полноценного интерактивного приложения, чтобы они могли сразу перейти к захватывающим новым границам в своей области.

Проверьте детали и проект. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit ML.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…

  • Современные решения для оценки позы человека в бизнесе

    Бизнес-решения: Продвинутая оценка позы человека Введение в оценку позы человека Оценка позы человека — это инновационная технология, которая преобразует визуальную информацию в практические данные о движении человека. Используя такие модели, как MediaPipe, компании…

  • RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей для Бизнеса

    Введение в RWKV-7 Модель RWKV-7 представляет собой значительное достижение в области моделирования последовательностей благодаря инновационной архитектуре рекуррентной нейронной сети (RNN). Это более эффективная альтернатива традиционным авторегрессионным трансформерам, особенно для задач, требующих обработки длинных…

  • Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Прорыв в моделях визуального языка

    Практические бизнес-решения с использованием Qwen2.5-VL-32B-Instruct Модель Qwen2.5-VL-32B-Instruct предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и реальной жизни. Вот несколько шагов для ее внедрения: 1. Определите возможности автоматизации Анализируйте текущие процессы, чтобы найти задачи, где…

  • Извлечение Структурированных Данных с Помощью ИИ

    Практические бизнес-решения на основе извлечения структурированных данных с помощью ИИ Введение Использование ИИ для извлечения структурированных данных может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Данная инструкция поможет вам внедрить ИИ-технологии, такие как…

  • Космос-Reason1: Новые горизонты в физическом ИИ

    Введение в Cosmos-Reason1: Прорыв в физическом ИИ Недавние исследования ИИ от NVIDIA представляют Cosmos-Reason1 — мультимодальную модель, предназначенную для улучшения способности ИИ рассуждать в физических средах. Это достижение критически важно для таких приложений,…

  • TokenSet: Революция в семантически осознанном визуальном представлении

    Введение TokenSet представляет собой инновационный подход к визуальной генерации, который может значительно улучшить бизнес-процессы. Этот фреймворк помогает оптимально представлять изображения, учитывая семантическую сложность различных областей. Давайте рассмотрим, как его использование может повысить бизнес-результаты…

  • Лира: Эффективная Архитектура для Моделирования Биологических Последовательностей

    Введение Lyra – это новая архитектура, которая предлагает эффективный подход к моделированию биологических последовательностей, позволяя улучшить бизнес-процессы в области биотехнологий и медицины. Проблемы в текущих моделях Существующие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и…

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…