Mstudy

AI活用例やDXによる業務効率化に関心あり。

[Mstudy @Mstudy551]

Fableで3Dモデリング事例：ロボットハンド
CADskills利用。すべての部品が破綻なくアセンブリされており、形もスケッチ＋押し出しだけで出来上がらない形状が多い。

[Jake Fitzgerald @earthtojake]

asked claude fable 5 to design a 16dof articulated robot hand

it also wrote a robot description file (urdf) for the hand

~ 1 hour / 300k tokens

[Mstudy @Mstudy551]

Fableで3Dモデリング事例：ターボファン
confBuild利用。2次元図面から書き起こしている模様。

[Daniel @daniel_z1909]

🛫 A complete Airbus-class turbofan — fully parametric, animated, built entirely in the browser.

Created in confBuild with Claude Fable 5:

⚙️ Real internals — 7-stage compressor, annular combustor, 4 turbine stages
🌀 Two-spool animation: HP & LP shafts at real differential speed
🔥 Flow lines & exhaust react live to the N1 lever
📐 Dimensions on sliders — everything recalculates exactly
📄 Export to STEP, auto-generate technical drawings

Every chamfer and bore: calculated, not painted.

#CAD #Engineering #Turbofan #Aerospace #confBuild #AI

[Mstudy @Mstudy551]

@felo_ai ・ステップごとに行った結果を並べるだけでなく、一つのレポートとしてまとめてくれると嬉しいです。
・生成したドキュメントがGoogle docsに保存できると便利です。
・自動ファクトチェック機能があるといいですね。
・ソースの信頼度をランク分けして検索できたら凄い。

[Mstudy @Mstudy551]

面白い技術。テキストで書いた内容を元に、LLMで動作を分解して整形。それを元に3Dキャラクターが動いてくれる。誰もが映画監督になれ��時代が到来するかも。

[Aran Komatsuzaki @arankomatsuzaki]

Story-to-Motion: Synthesizing Infinite and Controllable Character Animation from Long Text

Outperforms previous SotA motion synthesis methods across the board

proj: https://t.co/2jzQJ4Rx2s
abs: https://t.co/lPJ1ONi9aA

[Mstudy @Mstudy551]

3D生成AIの現在地を知るのに有益。 素晴らしいコンテンツです。

[Jia-Bin Huang @jbhuang0604]

Video:
https://t.co/pTqrMr3v5n

[Mstudy @Mstudy551]

ロボットにタスクを与えると、どんな環境でどんな学習をしたらよい��を自動的に考えて、実際にその環境で学習までしてしまう。人間の知らないところで勝手にロボットが成長していく世界になるのか。

[AK @_akhaliq]

RoboGen: Towards Unleashing Infinite Data for Automated Robot Learning via Generative Simulation

paper page: https://t.co/Nv0eF3kDEX

present RoboGen, a generative robotic agent that automatically learns diverse robotic skills at scale via generative simulation. RoboGen leverages the latest advancements in foundation and generative models. Instead of directly using or adapting these models to produce policies or low-level actions, we advocate for a generative scheme, which uses these models to automatically generate diversified tasks, scenes, and training supervisions, thereby scaling up robotic skill learning with minimal human supervision. Our approach equips a robotic agent with a self-guided propose-generate-learn cycle: the agent first proposes interesting tasks and skills to develop, and then generates corresponding simulation environments by populating pertinent objects and assets with proper spatial configurations. Afterwards, the agent decomposes the proposed high-level task into sub-tasks, selects the optimal learning approach (reinforcement learning, motion planning, or trajectory optimization), generates required training supervision, and then learns policies to acquire the proposed skill. Our work attempts to extract the extensive and versatile knowledge embedded in large-scale models and transfer them to the field of robotics. Our fully generative pipeline can be queried repeatedly, producing an endless stream of skill demonstrations associated with diverse tasks and environments.

[Luma @LumaLabsAI]

Meet Genie, a research preview of an all-new kind of generative 3D foundation model #MadeWithGenie

💬 Create 3D things in seconds on Discord
⚡️ Prototype in various styles
🎨 Customize materials
🆓 Free during research preview

Try it now 👇
https://t.co/NVgbsvn2XU

[木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 @shota7180]

《AI産業のApple Store》

生成AIツールがまとまったデータベースサイト「sayhi2 .ai/ja」が有益だったのでシェア

・目的を文章に入れるだけでツールを探せる
・対話型チャットボット搭載
・市場評価に基づきツールをスコアリング

自然言語検索で、海外含むAIツールが日本語で解説されてる

リンク>>

[鳥篭 @hypermocha]

動くマンガのコンセプトアート(白黒ver) #aiart

[sangmin.eth | 安全なう @gijigae]

先週から使えるようになったのが @AnthropicAI の Claude。処理できるテキスト量がGPT-4の12倍で論文を丸ごとアップロードして話ができる。論文を一緒に読むことに限って言うとGPT-4よりも優れてる印象。あと、Edgeを使えば論文を読みながら、右のサイドバーからClaudeに質問ができるので大変便利↓。

[Mstudy @Mstudy551]

Just generated this amazing 3D mesh using @MeshyAI's cutting-edge image-to-3D tool! Simply input an image, and watch AI turn it into a 3D model in only about 60 seconds. https://t.co/B4NbqETKaf

#MeshyAI #AIart #GenerativeAI #GenerativeArt #3DModeling

[Mstudy @Mstudy551]

ユーザー：〇〇において、××に影響を与える基本的な要素は何ですか？
（LLM：*****）
ユーザー：それを考慮に入れて、××を高める/改善する/強めるetc最も効果的な方法は何ですか？

簡単なので試してみよう

[AIDB @ai_database]

LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト
https://t.co/FzhMBotwgP
DeepMindによる研究報告の解説記事です。
シンプルながら確かな性能を持つテクニックに目から鱗な方も多かった様子。
具体的な対話例などを掲載しました。

[Ledge.ai | AIトレンドの鉱脈 @ledgeai]

AI Picasso 商用利用できるAIアート用画像生成AI「Emi」と「Manga Diffusion」を無償公開 https://t.co/8iCGMIHIst

[Mstudy @Mstudy551]

数式をPythonコードに変換してくれるって便利すぎる。

[Lior Alexander @LiorOnAI]

This is a game changer. You can use ChatGPT to transform equations to python functions.

Wish I had this 5 years ago.

[クリレアさん @reasan_mirasan]

claude使えた(∩´∀｀)∩ﾜｰｲ

日本でも解禁されたようだね
https://t.co/9zNIqeBRta

[Gradio @Gradio]

🔥DreamGaussian generates 3D content using generative Gaussian splatting.

🤩Another awesome recipient of the @huggingface Community-GPU Grant! Keep an eye out for the brilliant creators @jiawei6_ren et al. in the coming days!

🙌@Gradio demo- https://t.co/GmVqMDcj7t

[Mstudy @Mstudy551]

興味深い研究。大規模な言語モデル（LLM）が空間や時間の座標を線形に表現できるとのこと。学習した世界地図を抽出できることや、空間や時間のニューロンを持つことなど、文字通りの世界モデルを学習しているらしい。

[Wes Gurnee @wesg52]

Do language models have an internal world model? A sense of time? At multiple spatiotemporal scales?

In a new paper with @tegmark we provide evidence that they do by finding a literal map of the world inside the activations of Llama-2!

[木内翔大＠SHIFT AI代表「日本をAI先進国に」𝕏 @shota7180]

【時間削減】
講義や会議など2時間半以上かかる動画を時間ごとに要約してくれるツール「summarize. tech」

URLコピー
↓
貼り付けてボタンをクリック
↓
あっという間に要約が生成

ChatGPTを利用して5分単位で内容をまとめてくれる

ムービーの長さをみて心が折れる心配が減りそう

続く>>

[Google DeepMind @GoogleDeepMind]

Introducing 𝗥𝗧-𝗫: a generalist AI model to help advance how robots can learn new skills. 🤖

To train it, we partnered with 33 academic labs across the world to build a new dataset with experiences gained from 22 different robot types.

Find out more: https://t.co/k6tE62gQGP

[Luma @LumaLabsAI]

3D was either pretty, or fast. Now it’s BOTH! Meet Interactive Scenes built with Gaussian Splatting:
🔥Browser & Phone-Friendly: Hyperefficient and fast rendering everywhere
👌Embed Anywhere: 8-20MB streaming files (even smaller soon!)
✨Ultra High Quality offline NeRF renders & mesh exports
🍕Creating is as easy as capturing a video on your phone

Available TODAY in Luma iOS App, Luma Web, as well as the Luma API. And fully commercially usable.

Get Started for Free → https://t.co/0I6yxecFpb

#lumaai #3d #ai #gaussainsplatting #nerf