One day, one decomposition
A001857: a(1)=2, a(2)=3; for n >= 3, a(n) is smallest number that is uniquely of the form a(j) + a(k) with 1 <= j < k < n

3D graph, threejs - webGL https://decompwlj.com/3Dgraph/A001857.html
3D graph Gen, threejs animation https://decompwlj.com/3DgraphGen/A001857.html
2D graph, first 500 terms https://decompwlj.com/2Dgraph500terms/A001857.html

Как рёбра графа 3D-сцены помогают LLM отвечать на вопросы?

Привет, Хабр! Меня зовут Татьяна Земскова, я аспирантка МФТИ и младший научный сотрудник команды Embodied Agents лаборатории Cognitive AI Systems AIRI. Областью моих научных интересов является компьютерное зрение для робототехники. Я изучаю, в частности, то, каким образом робот может использовать различные модальности (текст, 3D‑облака точек) для лучшего понимания 3D‑сцены. Сегодня мы поговорим о понимании 3D‑сцены в контексте задач, где требуется одновременно и трёхмерное компьютерное зрение, и обработка естественного языка, а также о том, как представление 3D‑сцены в виде графа с рёбрами помогает в их решении. Главной особенностью графового представления 3D‑сцены является его компактность, поэтому граф можно использовать для сжатого описания 3D‑сцены, подающегося на вход в LLM. Это позволяет получать качественные ответы на вопросы о 3D‑сцене до 5 раз быстрее по сравнению с методами, использующими последовательности изображений для LVLM. Это мы показали вместе с моим научным руководителем Дмитрием Юдиным в недавней работе 3DGraphLLM: Сombining Semantic Graphs and Large Language Models for 3D Scene Understanding , принятой на ведущую конференцию по компьютерному зрению ICCV 2025. Мы предоставляем открытый исходный код метода 3DGraphLLM с инструкциями по запуску, а также публикуем предварительно обученные веса модели на Hugging Face . Это позволяет каждому желающему легко воспроизвести результаты и опробовать все описанные методы на собственных данных. Здесь же хочется подробнее рассказать о новом методе и пути, по которому мы к нему пришли.

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/926076/

Generation of four sequences decomposed into weight × level + jump (log(weight), log(level), log(jump)) - three.js animation:

1: The natural numbers (A000027) https://decompwlj.com/3DgraphGen/Natural_numbers.html

**Good, Mad And Ugly: The US Economy’s Performance Under Trump – In Charts**

https://www.theguardian.com/business/2025/aug/02/us-economy-trump-charts.

Generation of four sequences decomposed into weight × level + jump (log(weight), log(level), log(jump)) - three.js animation:

1: The natural numbers (A000027) https://decompwlj.com/3DgraphGen/Natural_numbers.html

Generation of four sequences decomposed into weight × level + jump (log(weight), log(level), log(jump)) - three.js animation:

1: The natural numbers (A000027) https://decompwlj.com/3DgraphGen/Natural_numbers.html

Graph foundation models for relational data

https://research.google/blog/graph-foundation-models-for-relational-data/

My decomposition?
The threats are no longer even veiled.

(Reddit - r/math - new (chronological) - 9d ago)

Generation of four sequences decomposed into weight × level + jump (log(weight), log(level), log(jump)) - three.js animation:

1: The natural numbers (A000027) https://decompwlj.com/3DgraphGen/Natural_numbers.html

My decomposition?
The threats are no longer even veiled.
Reddit - r/math - new (chronological) - 8d ago

Generation of four sequences decomposed into weight × level + jump (log(weight), log(level), log(jump)) - three.js animation:

1: The natural numbers (A000027) https://decompwlj.com/3DgraphGen/Natural_numbers.html

My decomposition? (The threats are no longer even veiled)
Reddit - r/math - new (chronological) - 7d ago

Generation of four sequences decomposed into weight × level + jump (log(weight), log(level), log(jump)) - three.js animation:

1: The natural numbers (A000027) https://decompwlj.com/3DgraphGen/Natural_numbers.html

My decomposition? (The threats are no longer even veiled)