Meta FAIR gần đây đã phát hành Tập dữ liệu Tương tác Liên tục, tập dữ liệu video chất lượng cao lớn nhất được biết đến trong loại hình này, với: Hơn 4,000 người tham gia đa dạng Hơn 4,000 giờ video Hơn 65,000 tương tác Hơn 5,000 mẫu đã được chú thích Tập dữ liệu này bao gồm các video tương tác trực tiếp, mặt đối mặt của con người, đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc hiểu và mô hình hóa cách mọi người giao tiếp và hành xử khi họ ở bên nhau—nâng cao khả năng của AI trong việc tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên hơn và các cử chỉ giống con người. Tải xuống tập dữ liệu trên @huggingface: Tìm hiểu thêm về tập dữ liệu:

Tuần này, chúng tôi đã chia sẻ một công cụ AI mã nguồn mở sẽ giúp tăng tốc việc phát hiện bê tông hiệu suất cao, carbon thấp. Xem toàn bộ câu chuyện trong chuỗi bên dưới. Bạn cũng có thể tìm thấy các tài liệu nghiên cứu cho dự án này tại đây: 1️⃣ Báo cáo kỹ thuật với chi tiết về mô hình và thuật toán tối ưu hóa: 2️⃣ Kho lưu trữ SustainableConcrete mã nguồn mở với dữ liệu và mã liên quan.

Hôm nay Mark đã công bố khoản đầu tư lớn vào tính toán AI của Meta. Xem bài đăng của anh ấy:

🚀Mới từ Meta FAIR: hôm nay chúng tôi giới thiệu Tương tác Liên tục, một dự án nghiên cứu dành riêng cho việc mô hình hóa động lực giữa các cá nhân. Dự án này có một loạt các mô hình hành vi âm thanh-điện ảnh, được phát triển hợp tác với phòng thí nghiệm Codec Avatars của Meta + phòng thí nghiệm Core AI, mô phỏng lời nói giữa hai cá nhân thành các cử chỉ toàn thân đa dạng, biểu cảm và các hành vi lắng nghe chủ động, cho phép tạo ra các hình đại diện hoàn toàn trong 2D và 3D. Những mô hình này có tiềm năng tạo ra các tác nhân ảo tự nhiên hơn, tương tác có thể tham gia vào các tương tác xã hội giống như con người trong nhiều bối cảnh khác nhau. Tìm hiểu thêm:

🚀Mới từ Meta FAIR: hôm nay chúng tôi giới thiệu Tương tác Liên tục, một dự án nghiên cứu dành riêng cho việc mô hình hóa động lực giữa các cá nhân. Dự án này có một loạt các mô hình hành vi âm thanh-điện ảnh, được phát triển hợp tác với phòng thí nghiệm Codec Avatars của Meta + phòng thí nghiệm Core AI, mô phỏng lời nói giữa hai cá nhân thành các cử chỉ toàn thân đa dạng, biểu cảm và các hành vi lắng nghe chủ động, cho phép tạo ra các hình đại diện hoàn toàn trong 2D và 3D. Những mô hình này có tiềm năng tạo ra các tác nhân ảo tự nhiên hơn, tương tác có thể tham gia vào các tương tác xã hội giống như con người trong nhiều bối cảnh khác nhau. Tìm hiểu thêm:

🚀Mới từ Meta FAIR: hôm nay chúng tôi giới thiệu Tương tác Liên tục, một dự án nghiên cứu dành riêng cho việc mô hình hóa động lực giữa các cá nhân. Dự án này có một loạt các mô hình hành vi âm thanh-điện ảnh, được phát triển hợp tác với phòng thí nghiệm Codec Avatars của Meta + phòng thí nghiệm Core AI, mô phỏng lời nói giữa hai cá nhân thành các cử chỉ toàn thân đa dạng, biểu cảm và các hành vi lắng nghe chủ động, cho phép tạo ra các hình đại diện hoàn toàn trong 2D và 3D. Những mô hình này có tiềm năng tạo ra các tác nhân ảo tự nhiên hơn, tương tác có thể tham gia vào các tương tác xã hội giống như con người trong nhiều bối cảnh khác nhau. Tìm hiểu thêm:

Bạn có mệt mỏi với việc điều chỉnh prompt thủ công? Hãy xem video hướng dẫn mới nhất về Llama để tối ưu hóa các prompt GPT hoặc LLM hiện có của bạn cho Llama với `llama-prompt-ops`, thư viện Python mã nguồn mở! Trong video này, Kỹ sư Đối tác Justin Lee sẽ hướng dẫn cài đặt, thiết lập dự án, di chuyển prompt đầu tiên của bạn và phân tích các cải thiện về hiệu suất. Xem ngay để khám phá: ✨ Tại sao việc tối ưu hóa prompt một cách hệ thống là rất quan trọng khi di chuyển từ GPT sang Llama. 💻 Một buổi hướng dẫn mã trực tiếp về `llama-prompt-ops` đang hoạt động cho một nhiệm vụ phân loại dịch vụ khách hàng. Xem toàn bộ hướng dẫn tại đây:

Nâng cao kỹ năng phát triển AI của bạn lên một tầm cao mới với khóa học mới nhất của chúng tôi, "Xây dựng với Llama 4", do @AndrewYNg và Amit Sangani, Giám đốc Kỹ thuật Đối tác của đội ngũ AI của Meta, giảng dạy. Trong khóa học toàn diện này, bạn sẽ học cách khai thác sức mạnh của Llama 4, cho phép triển khai dễ dàng hơn trước và đạt được khả năng hiểu biết đa phương thức tiên tiến hơn bằng cách đưa ra nhiều hình ảnh. Bạn sẽ khám phá cách để: - Xây dựng các ứng dụng có khả năng suy luận trên nội dung hình ảnh, phát hiện đối tượng và trả lời các câu hỏi liên quan đến hình ảnh một cách chính xác - Hiểu định dạng prompt của Llama 4, đặc biệt là các token liên quan đến hình ảnh mới - Sử dụng ngữ cảnh dài để xử lý toàn bộ sách và tài liệu nghiên cứu mà không cần phải chia nhỏ dữ liệu - Tối ưu hóa các prompt của bạn với công cụ tối ưu hóa prompt Llama - Tạo dữ liệu huấn luyện chất lượng cao với Bộ công cụ Dữ liệu Tổng hợp Llama Với kinh nghiệm thực hành sử dụng Llama 4 thông qua API chính thức của Meta và các nhà cung cấp suy diễn khác, bạn sẽ có thể xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ hơn. Bắt đầu học ngay bây giờ tại và mở khóa toàn bộ tiềm năng của Llama 4!

Phản hồi cho Chương trình Khởi nghiệp Llama đầu tiên của chúng tôi thật đáng kinh ngạc, và sau khi xem xét hơn 1.000 đơn đăng ký, chúng tôi rất vui mừng thông báo nhóm đầu tiên của mình. Nhóm đa dạng này gồm các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu đã sẵn sàng đẩy giới hạn của những gì có thể với Llama và thúc đẩy đổi mới trong thị trường GenAI. Chúng tôi sẽ cung cấp cho họ sự hỗ trợ với quyền truy cập vào đội ngũ kỹ thuật của Llama và hoàn trả tín dụng đám mây để giúp giảm bớt chi phí xây dựng với Llama. Tìm hiểu thêm về Chương trình Khởi nghiệp Llama:

Đối với #CVPR2025, hãy khám phá những bài nghiên cứu mới nhất từ một số bộ óc sáng giá nhất trong lĩnh vực AI 👇