ai_machinelearning_big_data | Технологии

Telegram-канал ai_machinelearning_big_data - Machinelearning

27348

Самая актуальная информация из мира ML, Нейронных сетей,DI По всем вопросам- @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @pythonl - 🐍 @machinee_learning -chat @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml 📚 @machinelearning_ru ml

Подписаться на канал

Machinelearning

Это круто!

ИИ-агент Google просматривает демонстрацию агентов Openai и комментирует ее 🤯

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ Continue — open-source расширение для VS Code и продуктов JetBrains для удобного внедрения AI-чатботов в свои рабочие процессы

Continue помогает очень удобно организовать использование AI в таких рабочих задачах как:
— Объяснение отдельных мест кода
— Автодополнение, рефакторинг функций
— Получение ответов на вопросы о своей кодовой базе
— Быстрое использование документации (и просто отдельных файлов) в качестве контекста
— Быстрый запуск действий с помощью /-команд
— Мгновенное объяснение ошибок прямо в терминале

Continue позволяет использовать подходящую LLM для работы, будь то открытый или закрытый исходный код, локальная или удаленная работа, использование чата или автозаполнения.
Можно очень гибко настроить расширение в соответствии с существующими рабочими процессами.

🖥 GitHub
🟡 Доки

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ Lobe Chat — open-source фреймворк ChatGPT/LLM

Поддерживает синтез речи, разные режимы и расширяемую (вызов функций) систему плагинов.
Позволяет реализовать развертывание в один клик частного чат-приложения OpenAI ChatGPT/Claude/Gemini/Groq/Ollama.

🖥 GitHub

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⭐️ PaliGemma by Google is out! A family of 116 new models.

Еще один ништячок от Google, - "PaliGemma"! 🚀

Семейство из 116 новых моделей, которые могут подписывать изображения, отвечать на вопросы, распознавать объекты, сегментировать изображения и многое другое!

PaliGemma (Github) - это семейство моделей визуализации с архитектурой, состоящей из SIGLIP-So 400m в качестве кодера изображений и Gemma-2B в качестве декодера текста.

SigLIP - это современная модель, которая может распознавать как изображения, так и текст. Как и CLIP, он состоит из кодера изображений и текста. Как и в случае с PALI-3, комбинированная модель Paligemma работает на основе графических и текстовых данных, а затем может быть легко адаптирована для последующих задач, таких как создание субтитров.

Gemma - это модель для генерации текста, предназначенная только для декодера. Сочетание графического кодера Siglip и линейного адаптера Gemma позволяет использовать Paligemma в качестве мощной модели визуализации.

Блог: https://hf.co/blog/paligemma
Модели: https://hf.co/collections/google/paligemma-release-6643a9ffbf57de2ae0448dda
Demo: https://hf.co/spaces/google/paligemma

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🌟 Tabby — локальный аналог Copilot

Tabby — это локальный AI-помощник для кодинга, open-source альтернатива GitHub Copilot.

Некоторые особенности Tabby:
— полная самодостаточность, отсутствие необходимости в СУБД или в облаке
— имеет интерфес OpenAPI, легко интегрируемый с существующей инфраструктурой (например, Cloud IDE)
— поддерживает GPU среднего класса

Быстрый старт с Docker:

docker run -it \
--gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
tabbyml/tabby \
serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda

Существует расширение для VS Code

🖥 GitHub
🟡 Доки

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥🔥🔥 Google объявила конкурс для всех разработчиков Gemini API с призовым фондом в $3 млн и Custom Electric 1981 DeLorean (Легендарной машины из фильма Назад в будущее)

В рекламе снялся легендарный Кристофер Ллойд, актер снимавшийся в трилогии Назад в будущее.

🛻 Главный приз: полностью электрическая версия DeLorean 1981, произведенная на заказ.

Общий призовой фонд: $3 млн.

Конкурс Google Gemini API открыт как для отдельных участников, так и для команд. Разработчикам предлагается создать и представить приложения с использованием API Gemini.

⚡️Критерии оценки

Google оценивает приложения по пяти основным критериям:

* Креативность
* Полезность
* Исполнение
* Новизна
* Влияние

Компания будет выбирать приложения, которые:

*Ииспользуют API Gemini
* Решают реальные проблемы
* Оригинальны и хорошо продуманы
* Дают потяьный пользовательский опыт

Призы

В рамках конкурса также будут вручаться денежные призы в различных категориях:

* Лучшее приложение для Android
* Лучшее веб-приложение
* Лучшая игра

Кроме того, будут присуждаться крупные денежные призы за:

* Самое полезное приложение
* Самое эффективное приложение
* Самое креативное приложение

Крайний срок подачи заявок

Крайний срок подачи заявок: 12 августа 2024 года.

Онлайн-голосование в категории «Выбор пользователей» ожидается 16 августа.

В остальных категориях победителей выберет внутренняя команда Google. Результаты конкурса Gemini API будут объявлены в октябре.

Подать заявку: https://ai.google.dev/competition?hl=ru

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🖥 А вот и ответный удар от Google

Смотрит Google I/O ‘24 онлайн, ждем достойного ответа Open AI.

https://www.youtube.com/watch?v=XEzRZ35urlk

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей.

🔔 Старт ML-соревнования уже через несколько дней – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас!

Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков:

1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные.

Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.

28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science.

🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий

Читать полностью…

Machinelearning

✅ Приложение, в котором вы можете посмотреть прогресс открытых и проприетарных моделей LMS с течением времени✅

Это приложение отображает изменения показателей моделей, который оценивается чат-ботом LMSYS Arena, крутая штука, чтобы поиграться.

Показатель ELO (ось y) - это показатель относительной силы модели, основанный на ее показателях по сравнению с другими моделями на арене.

Дата публикации (по оси x) соответствует моменту, когда модель была впервые опубликована публично.

Линии тренда основаны на обычной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) и корректируются в соответствии с критериями фильтрации.


https://huggingface.co/spaces/andrewrreed/closed-vs-open-arena-elo

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября!

На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле.

А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента.

🔹 Сбор заявок завершится 13 июля.

Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 Грег Брокман, соучредитель OpenAI, опубликовал 5-минутное видео, в котором он общается с языковой моделью GPT-4 Omni и демонстрирует ее возможности компьютерного зрения.

А вот еще 33 видео с примерами работы ИИ - https://vimeo.com/openai.

А если интерсно, тут обращение самого Сэма Альтмана - https://blog.samaltman.com/gpt-4o

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🖥 Модель общается естественным и понятным языком, обрабатывает информацию в реальном времени и даже умеет шутить и понимать эмоции. Делает паузы, если вы спросите ее что-то.

Модель практически невозможно отличить от живого человека.

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🖥 Началась трансляция OpenAI Spring Update, смотрим:

https://www.youtube.com/watch?v=DQacCB9tDaw

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 DocsGPT — open-source AI-помощник для работы с документами и не только

DocsGPT — это функциональное решение на базе LLM и GPT с открытым исходным кодом, которое упрощает процесс поиска информации в документации.
Благодаря интеграции мощных LLM можно задавать вопросы по документации и различным текстам и получать точные ответы.

Модели на Hugging Face:
🟡 Docsgpt-7b-mistral — требует 1×A10G GPU
🟡 Docsgpt-14b — требует 2×A10 GPU
🟡 Docsgpt-40b-falcon — требует 8×A10G GPU

🖥 GitHub

#llm #gpt

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ LLaVA-NeXT: A Strong Zero-shot Video Understanding Model

LLaVA-NeXT - одна из самых мощных на сегодняшний день моделей для понимания видео, превосходящая все существующие VLM, с открытым исходным кодом.

Новая SoTA!

LLaVA-Next демонстрирует высокую скорость передачи данных и демонстрирует отличные результаты при zero-shot обучении.


git clone https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT


Github: https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT
Blog: https://llava-vl.github.io/blog/2024-04-30-llava-next-video/
HF: https://huggingface.co/shi-labs/CuMo-mistral-7b
Dataset: https://huggingface.co/datasets/shi-labs/CuMo_dataset

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Community Day на I’ML 2024: часть докладов доступна бесплатно 🔥

Онлайн-конференция по ML в продакшене I’ML 2024 впервые пройдет 21–22 мая онлайн. На ней будет Community Day — то есть бесплатный доступ к части докладов. Это хороший способ бесплатно поучаствовать в новой конференции, если не готовы купить билет.

В программу Community Day входит мастер-класс по построению RAG-приложения с использованием YaGPT, обсуждение перспектив LLM и 5 докладов. Все эти доклады и активности — для вас!

Общайтесь с коллегами во встроенном чате и переходите в дискуссии напрямую с сайта.

❗️Для участия в Community Day достаточно зарегистрироваться до 22 мая включительно.

А если хотите получить доступ ко всем докладам, используйте промокод MACHINELEARNING. Он даст скидку на билет «Для частных лиц».

Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446

Читать полностью…

Machinelearning

Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах?

Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».

В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.

Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.

Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.

Регистрация: https://netolo.gy/c9KK
Реклама. ООО "Нетология" LatgBakJq

Читать полностью…

Machinelearning

🪄 И снова Google, они только что анонсировали Illuminate → https://illuminate.withgoogle.com

Illuminate использует ИИ для переосмысления процесса обучения, превращая сложные исследовательские работы в увлекательные беседы.

Обсуждения создаются с помощью искусственного интеллекта и основаны на загруженных научных статьях.

Illuminate - это экспериментальная технология, которая использует ИИ для адаптации контента к вашим предпочтениям в обучении.

📌 Бегом записываться в лист ожидания, тут же можно послушать примеры: https://illuminate.withgoogle.com/home

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Не представляете свою жизнь без математики и хотите применять её в работе над IT-проектами?

Научиться этому помогут короткие образовательные программы от экспертов-практиков. Плюсы таких форматов — большой объём полезной информации в короткий срок, фокус на узкие дисциплины, новые проекты в портфолио, а также активный нетворкинг и обмен идеями.

Где найти такие программы? Например, у Яндекс Образования. В июле у них стартует студкемп по математике в ИИ на базе Иннополиса. За две недели вы погрузитесь в актуальные вопросы машинного обучения и больше узнаете о математических методах в искусственном интеллекте.

На бесплатной программе ждут студентов старших курсов, обучающихся по направлению Computer Science. Подать заявку можно до 26 мая. Всем, кто успешно пройдёт отбор, организаторы оплатят дорогу и проживание. Переходите на сайт прямо сейчас и заполняйте анкету! Поторопитесь, количество мест ограничено.

Читать полностью…

Machinelearning

Стартовал набор в Академию Аналитиков Авито.

Это бесплатный образовательный онлайн-курс с практикой в реальном бигтехе.
Традиционно в Академии два направления: аналитик данных и DS-инженер.

Выбери, что ближе тебе, познакомься с требованиями к поступлению, программой и преподавателями на странице Академии. И спеши подать заявку!

Читать полностью…

Machinelearning

💪 Разбираемся, у кого контекст длиннее!

У GEMINI обещают контекстное окно 2млн токенов. Это в 16 раз больше, чем у GPT-4o .

У GPT-4o 128k токенов, это две копии книги «Великого Гетсби», в Gemini 1.5 Pro можно загрузить всю «Войну и мир».

- Gemini теперь будет во ВСЕХ продуктах Google: Поисковике, gmail, photo, Workspace, NotebookGmail, Google Meet, модель может писать письма, делать выжимки из них, вести диалог, искать нужные для вас части письма, читает вложения и может отвечать по любым длинным документам, видео, изображениям во вложениях, управляется голосом.

- Еще Google представили Gemini 1.5 Flash оптимизированную модель с низкой задержкой.

-Новый Project Astra - это прототип от GoogleDeepMind, ИИ-ассистенты, с которыми можно общаться в реальном времени. ИИ работает прямо с вашего телефона и даже с умных очков! Project Astra может быть по-настоящему полезен в повседневной жизни.

Агенты могут взаимодействовать с окружающим миром, воспринимая информацию, запоминая то, что видит, обрабатывая эту информацию и понимая окружение и детали.

- Представлен Veo - прямой конкурент Sora для генерации видео.

Модель принимает текст и может генерировать видео с разрешением до 1080p продолжительностью более минуты.

- Представлен Imagen 3 - самая соверщенная модель Google для генерации изображений.

- Песочница с искусственным интеллектом для преобразования текста в музыку.

- Google наконец-то прилагают серьезные усилия для интеграции искусственного интеллекта в свой поисковик

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ AT-EDM: Attention-Driven Training-Free Efficiency Enhancement of Diffusion Models

Компания Adobe нашла способ снизить вычислительные затраты на диффузионные модели данных без переобучения.

Они назвали метод AT-EDM, и это позволяет добиться сокращения FLOPs до 40% при сохранении почти такого же качества изображения, как и в исходной модели.

Почитать подробнее: https://atedm.github.io
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ZmOdN4F_8Ew
Статья: https://arxiv.org/abs/2405.05252

Код на подходе.

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 Некоторые крутые скрытые фишки новой GPT4o


1) GPT4o на 2 головы опередил всех в создании текста на изображениях, сгенерированных искусственным интеллектом. Великолепный результат.

2) Новая модель позволяет генерировать шрифты.

3) Поддерживает 3d-рендеринг.

4/ GPT4o может создавать звуковые эффекты, а не только речь.

5) Эффективная и стабильная работа в преобразовании изображений в зависимости от контекста.

А на последнем видео, вы можете посмотреть как модель отвечает на русском языке.

Сегодня намечена Google I/O, где нам покажут обновленный Gemini, ждем достойного ответа.

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🌟 LocalAI — свободная альтернатива предложений от OpenAI

LocalAI — это open-source альтернатива решений от OpenAI. LocalAI выступает в качестве замены REST API, совместимого со спецификациями OpenAI API для локальных выводов.

Позволяет локально запускать LLM, генерировать изображения, аудио (и не только), клонировать голос; при этом не требует GPU.

Поддерживается множество семейств LLM и архитектур, LocalAI работает с gguf, transformers, diffusers и не только.

Запуск LocalAI с помощью Docker:
docker run -p 8080:8080 --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-cpu

При наличии GPU Nvidia (аналогично для CUDA 12):
docker run -p 8080:8080 --gpus all --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-11

🖥 GitHub
🟡 Страничка LocalAI

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ MatterSim — модель глубокого обучения для моделирования атомных структур; поддерживает все элементы, температуры и давления

MatterSim — Deep Learning, которая позволяет моделировать свойства атомных структур на высоком уровне и точно предсказывать свойства материалов во всей периодической таблице, при температурах от 0 до 5000 К и давления до 1000 ГПа.

MatterSim может быть тонко настроена для моделирования атомных структур на желаемом уровне теории.
Или же можно использовать модель для прямого прогнозирования свойств на основе заданной структуры.

📎 Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 Модель 👇

https://openai.com/index/hello-gpt-4o/

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🖥 Вышла новая, улучшенная версия GPT-4 Omni для. И что самое главное — она доступна всем БЕСПЛАТНО!

Это самая совершенная модель из всех, намного превосходящая своих предшественников, включая таинственный gpt2-chatbot.

Она появится уже сегодня в виде приложения для пк.


GPT-4 Omni будет понимать эмоции и тон голоса.

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ Lory — полностью дифференцируемая Mixture-of-Experts (MoE) для предварительного обучения авторегрессионной языковой модели

На днях исследователи из Принстона и MetaAI представили Lory — первое в своём роде решение, которое позволяет масштабировать MoE-архитектуры для предварительного обучения авторегрессионных языковых моделей.

В Lory реализованы 2 ключевые технологии:
(1) — стратегия маршрутизации причинных сегментов, которая обеспечивает высокую эффективность операций объединения экспертов при сохранении авторегрессивной природы языковых моделей

(2) — метод группировки данных на основе сходства, который стимулирует специализацию "экспертов" путем группировки похожих документов в обучающих выборках

Результаты экспериментов с Lory показывают значительный прирост производительности по сравнению с обычными MoE-моделями.

📎 Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

📊 Time Series Foundation Model by Google

TimesFM - это новая модель прогнозирования временных рядов от Google, предварительно обученная на большом массиве данных состоящем из 100 миллиардов реальных временных точек.

Модель демонстрирует впечатляющую производительность при zero-shot обучении на множестве бенчмарков.

#TimesFM #TimeSeries #Forecasting #FoundationModels

Github: https://github.com/google-research/timesfm
Paper: https://arxiv.org/abs/2310.10688
Blog: https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
HF: https://huggingface.co/google/timesfm-1.0-200m

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

KAN + NeRF = 🔥

KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) — многообещающий конкурент традиционных MLP.
Почему бы не внедрить его в NeRF?

Оптимизация NeRF занимает от нескольких часов до одного-двух дней (в зависимости от разрешения) и требует GPU.
Рендеринг изображения из оптимизированного NeRF с KAN занимает от секунды до ~30 секунд в зависимости от разрешения.

🖥 GitHub

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…
Подписаться на канал