Machinelearning

07 февраля 2024 10:02

🎙 MetaVoice-1B: 1.2B parameter base model trained on 100K hours of speech for #TTS (text-to-speech)

> Новейшая модель высококачественного клонирования голоса .
> 1.2B параметрическая модель.
> Обучена на 100 тысячах часов данных.
> Синтез коротких и длинных разговоров.
> Генерация эмоциональной речи.
> Лицензия Apache 2.0. 🔥

Простая, но надежная архитектура:
> Encodec (Multi-Band Diffusion) и GPT + Encoder Transformer LM.
> DeepFilterNet для очистки от артефактов MBD.

🌐page: https://themetavoice.xyz
🧬code: https://github.com/metavoiceio/metavoice-src
🧪demo: https://ttsdemo.themetavoice.xyz
📦model: https://huggingface.co/metavoiceio/metavoice-1B-v0.1

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

06 февраля 2024 10:18

🔢 DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models

DeepSeekMath 7B - новая модель для решения математических задач. DeepSeekMath 7B показал впечатляющий результат в на соревновательном уровне в бенчмарке MATH , приблизившись к уровню Gemini-Ultra и GPT-4.

🖥 Github: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2402.03300v1

🦾 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/math

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

05 февраля 2024 10:36

☑️ cmaes : A Simple yet Practical Python Library for CMA-ES

Простая и практичная библиотека на Python для CMA-ES.

Стратегия эволюции адаптации ковариационной матрицы (CMA-ES) - это особый вид стратегии для численной оптимизации .

Стратегии развития (ES) - это стохастические , методы без производных для числовой оптимизации не- линейной или не выпуклые задачи непрерывной оптимизации .

Они принадлежат к классу эволюционных алгоритмов и эволюционных вычислений . эволюционный алгоритм в целом основан на принципе биологической эволюции , а именно на повторяющемся взаимодействии вариаций (посредством рекомбинации и мутации) и отбора: в каждом поколении (итерации) новые особи (кандидаты решения, обозначенные как ), генерируются путем изменения, обычно стохастическим образом, текущих родительских особей.

$ pip install cmaes

import numpy as np
from cmaes import CMA

def quadratic(x1, x2):
return (x1 - 3) ** 2 + (10 * (x2 + 2)) ** 2

if __name__ == "__main__":
optimizer = CMA(mean=np.zeros(2), sigma=1.3)

for generation in range(50):
solutions = []
for _ in range(optimizer.population_size):
x = optimizer.ask()
value = quadratic(x[0], x[1])
solutions.append((x, value))
print(f"#{generation} {value} (x1={x[0]}, x2 = {x[1]})")
optimizer.tell(solutions)

🖥 Github: https://github.com/CyberAgentAILab/cmaes

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2402.01373v1

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 февраля 2024 12:03

⚡️ MotionDirector: Motion Customization of Text-to-Video Diffusion Models

MotionDirector модель генерации текста в видео, для создания видео в движении по указанным инструкциям.

🖥 Github: https://github.com/showlab/MotionDirector

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.08465

⭐️ Project: showlab.github.io/MotionDirector/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

02 февраля 2024 12:02

⚡️ MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models

Новая стратегия обучения MoE-tuning для LVLM, которая позволяет построить модель с огромным количеством параметров, которая эффективно решает проблему снижения производительности, обычно связанную с мультимодальным обучением и разреженностью модели.

Этот фреймворк уникальным образом активирует только топ-к экспертов через маршрутизаторы во время развертывания, оставляя остальных экспертов неактивными.

Обширные эксперименты подчеркивают возможности MoE-LLaVA в визуальном понимании и ее потенциал для уменьшения галлюцинаций в результатах моделирования.

Примечательно, что при наличии всего 3 миллиардов редко активируемых параметров MoE-LLaVA демонстрирует производительность, сравнимую с LLaVA-1.5-7B на различных наборах данных для визуального понимания, и даже превосходит LLaVA-1.5-13B в тестах на галлюцинации объектов.

🖥 Code: https://github.com/PKU-YuanGroup/MoE-LLaVA

🚀 Jupyter: https://github.com/camenduru/MoE-LLaVA-jupyter

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.15947

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 февраля 2024 16:06

📷 InstructIR: High-Quality Image Restoration Following Human Instructions

InstructIR принимает на вход изображение и инструкцию по его улучшению. Нейронная сеть выполняет комплексное восстановление и улучшение изображения.

InstructIR достигает передовых результатов в нескольких задачах реставрации, включая обесцвечивание, размытие и улучшение изображения (даже при слабом освещении).

🖥 Code: https://github.com/mv-lab/InstructIR

🚀 Project: mv-lab.github.io/InstructIR/

🎮 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1OrTvS-i6uLM2Y8kIkq8ZZRwEQxQFchfq

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.16468

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

31 января 2024 14:22

⚡️ DiffSynth Studio

Diffutoon - это новая модель диффузии для преобразования видео в анимационный стиль. Работает с высоким разрешением и быстрыми движениями.

🖥 Code: https://github.com/Artiprocher/DiffSynth-Studio

🚀 Project: https://ecnu-cilab.github.io/DiffutoonProjectPage/

📚 Paper: https://arxiv.org/pdf/2401.16224.pdf

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

29 января 2024 18:19

🎉 Release Code Llama 70B!

Вышла Code Llama 70B: новая, более производительная версия LLM для генерации кода - доступная по той же лицензии, что и предыдущие модели Code Llama.

- CodeLlama-70B
- CodeLlama-70B-Python
- CodeLlama-70B-Instruct

CodeLlama-70B-Instruct достигает 67,8 балла в HumanEval, что делает ее одной из самых высокопроизводительных открытых моделей на сегодняшний день.

CodeLlama-70B - это самая производительная база для тонкой настройки моделей генерации кода.

✅ Разрешено коммерческое использование

➡️Скачать модели

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 января 2024 18:02

⭐️ ComfyUI-3D-Pack

Модель, генерации 3D-объектов с помощью передовых алгоритмов (3DGS, NeRF, Differentiable Rendering, SDS/VSD Optimization, и др).

▪ComfyUI-3D-Pack: https://github.com/MrForExample/ComfyUI-3D-Pack

▪TGS: https://github.com/VAST-AI-Research/TriplaneGaussian

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 января 2024 09:21

🖥 Depth Anything is now available

Monocular depth estimation is the task of estimating the depth value (distance relative to the camera) of each pixel given a single (monocular) RGB image.

Монокулярная оценка глубины - это задача определения значения глубины (расстояния относительно камеры) каждого пикселя по одному (монокулярному) RGB-изображению.

Depth Anything - это новая интересная модель от Университета Гонконга/TikTok, которая берет существующую архитектуру нейронной сети для монокулярной оценки глубины (а именно модель DPT с основой DINOv2) и увеличивает набор данных для обучения на ней.

Авторы разработтали "движок данных" для сбора и автоматического аннотирования масштабных немаркированных данных (~62 миллиона изображений), что значительно расширяет охват данных и позволяет снизить ошибку обобщения.

🖥 Code: https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/Depth%20Anything/Predicting_depth_in_an_image_with_Depth_Anything.ipynb

🚀 HF: https://huggingface.co/docs/transformers/v4.28.0/tasks/monocular_depth_estimation

📚 Paper: https://huggingface.co/papers/2401.10891

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

25 января 2024 09:03

☑ Prompt Engineering with Llama 2— an interactive guide

Большой интерактивный гайд промпт-инжиниринг с Llama 2" - руководство по проектированию промптов с лучшими практиками для разработчиков, исследователей и энтузиастов, работающих с большими языковыми моделями.

https://github.com/facebookresearch/llama-recipes/blob/main/examples/Prompt_Engineering_with_Llama_2.ipynb

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 января 2024 08:02

🔮 Awesome AI Agents

Новый 🌟Кураторский списко AI-агентов🌟!.

▪ 150+ ИИ-агентов и фреймворков.
▪ Фильтр по сценариям использования.
▪ Фильтр по открытому/закрытому исходному коду.
▪ Фильтр новых продуктов ИИ
▪ Возможность получать обновления о конкретном агенте ИИ.

🖥 Github
🎮 Project

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 января 2024 10:12

🖥 Intel® Extension for Transformers

Инновационный набор инструментов на основе трансформеров для ускорения GenAI/LLM.

pip install intel-extension-for-transformers

#intelai #intelgpu

🖥 Code: https://github.com/intel/intel-extension-for-transformers

🚀 Docs: https://intel.github.io/intel-extension-for-transformers/latest/docs/Welcome.html

🌟 Dataset: https://huggingface.co/datasets/Intel/orca_dpo_pairs

🚀Release notes: https://github.com/intel/intel-extension-for-transformers/releases/tag/v1.3.1

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 января 2024 15:11

🎮 RAP-SAM:Towards Real-Time All-Purpose Segment Anything

Модель для универсальной сегментации в реальном времени для распознавания и сегментации объектов на изображениях, видео и интерактивных материалах.

🖥 Code: https://github.com/xushilin1/rap-sam

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.10228v1

🌟 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/coco

@ai_machinelearning_big_data\

Machinelearning

20 января 2024 09:27

🎉 Stability AI выпустили Stable LM 2 1.6B

Первая языковая модель из новой серии Stable LM 2: базовую модель с 1,6 миллиардами параметров. Базовая модель обучена примерно на 2 триллионах лексем в течение двух эпох и включает в себя многоязычные данные.

Используя последние алгоритмические достижения в области языкового моделирования, удалось найти оптимальный баланс между скоростью и производительностью, что позволило быстро проводить эксперименты и итерации при умеренных затратах.

▪демо: https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stablelm-2-1_6b-zephyr
▪база моделей: https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-2-1_6b
▪инструкции: https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-2-zephyr-1_6b

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

07 февраля 2024 09:01

⚡Хакатон ML TALENT MATCH

Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного из трёх кейсов на выбор и станьте победителем!

📊 Кейсы:
1. Алгоритм для мэтчинга кандидатов
2. Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов
3. Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии

Для кого:
- Junior и Middle разработчики;
- Product-менеджеры;
- ML-специалисты;
- NLP- специалисты;
- Аналитики;
- Студенты;
- Команды от 3 до 5 человек.

🏆Призовой фонд - 300 000 рублей.

📍Формат: онлайн/офлайн награждение в г. Москва, Кластер Ломоносов (ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы»)

Подробная информация и регистрация:
https://clck.ru/38b9Wb

Machinelearning

06 февраля 2024 09:17

⚠️  С чего начать, если хотите работать в ML?

С бесплатного практического урока «Кластерный анализ данных» от OTUS. Спикер Мария Тихонова – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподаватель ВШЭ.

• В результате вебинара вы узнаете общие принципы кластеризации данных в ML 

• Изучите ряд алгоритмов, в том числе k-means и примените их на практике

Встречаемся 7 февраля в 18:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Professional».

Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить список вопросов и ответов для прохождения интервью

👉Регистрация
https://otus.pw/gqDQ/?erid=LjN8KJQGh

Machinelearning

05 февраля 2024 09:36

Используй ChatGPT в профессиональных целях. Создавай нейросуотрудников и зарабатывай на этом.

Вот тут ребята проводят бесплатный вебинар, на котором рассказывают:
- зачем изучать ChatGPT профессионально
- сколько на этом можно заработать
- как можно создавать проекты на основе нейронок и продавать их за иксы

Веб подойдет маркетологам, дизайнерам, врачам, юристам, руководителям, предпринимателям, разработчикам - мы можем долго перечислять. Нейронки уже нужны всем!

Регистрируйся прямо сейчас - будь в курсе всех новинок из мира AI

Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KZapg

Machinelearning

03 февраля 2024 09:59

Как эффективно проводить эксперименты в ClearML?

Расскажет Влад Пивоваров —  senior MLOps инженер, который успел поработать в Сбербанке, Airbnb, Groupon.

На бесплатном практическом уроке от OTUS разберёмся, каким образом работает инструмент ClearML и как в пару строчек кода можно запустить эксперименты и удобно сравнить их через интерфейс. 

Занятие идеально подойдет для дата саентистов, MLOps и devops-инженеров.
Встречаемся 7 февраля в 20:00 мск в рамках курса «MLOps». Доступна рассрочка на обучение!

Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: https://otus.pw/gFoni/?erid=LjN8K99vF

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Machinelearning

02 февраля 2024 10:02

Скажите что-то на карьерном

Тинькофф в поиске крутых ИТ-спецов. С компании — профессиональный рост, интересные финтех-задачи, решение бытовых забот и работа там, где вы живете. С вас — выбрать вакансию и откликнуться тут

АО «Тинькофф Банк», ИНН 7710140679

Machinelearning

01 февраля 2024 14:05

Отличная возможность для независимых разработчиков проявить себя и развить собственный проект — Программа грантов Yandex Open Source.

Для вас есть отдельный трек машинного обучения — можно подать заявку прямо сейчас и выиграть грант на Yandex Cloud на сумму 600 тысяч рублей.

Регистрируйте проект до 29 февраля по ссылке

Machinelearning

30 января 2024 10:11

⭐️ GALA: Generating Animatable Layered Assets
from a Single Scan

Новый ИИ, который может раздевать 3D модели людей.

GALA может обработать однослойную сетку одетого 3D-человека и разложить ее на полноценные многослойные 3D-объекты.

Полученные результаты могут быть объединены с другими объектов для создания новых одетых человеческих аватаров с любой позой.

🖥 Code: https://github.com/snuvclab/GALA

🚀 Project: snuvclab.github.io/gala

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.12979

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

27 января 2024 08:28

📽 VideoCrafter2: Overcoming Data Limitations for High-Quality Video Diffusion Models 🔥 Text2Video 📹 Image2Video 🎥 Jupyter Notebook 🥳

VideoCrafter 2 - это обновленный набор инструментов с открытым исходным кодом для создания и редактирования видео высокого качества.
В настоящее время он включает модели Text2Video и Image2Video.

🖥 Code: https://github.com/AILab-CVC/VideoCrafter

🚀 Project: https://ailab-cvc.github.io/videocrafter2/

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.09047

🦉 Jupyter: https://github.com/camenduru/VideoCrafter-colab

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 января 2024 16:54

Обновленная нейромодель GigaChat PRO оказалась лучше по качеству ответов, чем GPT-3.5-turbo от OpenAI не только на русском, но и на английском языке.

Специалисты, которые проводили сравнение выяснили, что GigaChat PRO на 6% лучше конкурента справилась с вопросами в тесте MMLU — он включает в себя вопросы в 57 областях знаний из математики, истории, медицины и других.

Учитывая, что GPT от OpenAI не очень хорошо справляется с запросами на русском — среди нейронок на российском рынке появился явный фаворит.

Machinelearning

26 января 2024 08:02

С чего начать, если хотите стать бизнес-архитектором в IT?

С бесплатного практического урока от OTUS, где опытный эксперт разберет:
1️⃣ Что такое бизнес-архитектура
2️⃣ Как это работает в вертикально-интегрированных корпорациях и экосистемах
3️⃣ Популярные техники построения работающей бизнес-архитектуры

Вебинар будет полезен всем IT-спецам, которые хотят построить карьеру в управлении.

📢 Встречаемся 29 января в 19:00 мск в рамках курса «Enterprise Architect».После урока у вас будет возможность стать студентом курса по специальной цене и даже в рассрочку!

👉Зарегистрируйтесь прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: регистрация

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Machinelearning

25 января 2024 07:01

Новый год — старт для ваших новых карьерных возможностей 🎄
6 февраля приглашаем на Зимнюю ярмарку вакансий, которая пройдёт офлайн и онлайн. Это классная возможность стать частью IT-сообщества Яндекса и познакомиться с теми, кто создаёт сервисы с многомиллионной аудиторией.

Что вас ждёт
🔸 Вакансии для стажёров
Узнаете о новых вакансиях и задачах, а также сможете лично пообщаться с командами и подать заявку туда, где понравится больше всего.
🔸 Полезные лекции
Узнаете о технологиях и кейсах из практики от экспертов Яндекса. Лекции пройдут по основным направлениям стажировки: бэкенд, фронтенд, мобильная разработка, аналитика и машинное обучение.
🔸 Нетворкинг со стажёрами Яндекса
Узнаете, как они проходили отбор, как готовились и чем планируют заниматься дальше. Сейчас в Яндексе одновременно стажируются более 600 человек — им есть что рассказать.

Как попасть на Зимнюю ярмарку вакансий
Чтобы попасть на ярмарку, нужно пройти предварительный отбор — решить задачи на Яндекс Контесте до 31 января включительно. Мы проверим решения, оценим анкеты и позовём лучших на день стажёра в Москве. Приглашения придут до 2 февраля включительно.

🍭 Закрытое шоу
Тех, кто решит все задачи из Контеста, мы пригласим на вечернее закрытое шоу «Всё в плюсе». Это соревнование между различными бизнес-группами Яндекса, в которых примут участие и стажёры, и топовые разработчики. Знакомство с различными сервисами, нетворкинг с действующими стажёрами, вечеринка с кавер-группой и диджеем — это то, что ждёт вас на шоу.

Узнать подробности и подать заявку — https://yandex.ru/yaintern/intern-day

Machinelearning

22 января 2024 08:02

☑ InstantID : Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds

InstantID - новая модель, которая может генерировать индивидуальные изображения с различными позами или стилями на основе одного эталонного изображения без какого-либо обучения!

🖥 Code: https://github.com/InstantID/InstantID

🚀 Project: https://instantid.github.io/

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.07519

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 января 2024 16:08

🤳 Vlogger - система искусственного интеллекта для генерации коротких влогов из текста.

В отличие от коротких видеороликов длительностью в несколько секунд, влог часто содержит сложную сюжетную линию с разнообразными сценами, что является сложной задачей для большинства существующих подходов к созданию видео.

Vlogger может генерировать видео на несколько минут из текста по сценарию без потери связности.

🖥 Code: https://github.com/zhuangshaobin/vlogger

🚀 Colab: github.com/camenduru/Moore-AnimateAnyone-colab

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.09414v1

🌟 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ucf101

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 января 2024 14:03

⚠️  Снижение размерности в ML – что это такое и как с этим работать?

Расскажет Мария Тихонова – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподаватель ВШЭ. Встречаемся на бесплатном практическом уроке «Метод главных компонент для снижения размерности» от OTUS.

• На занятии вы узнаете основные подходы к задаче снижения размерности в ML

• Изучите метод главных компонент для снижения размерности и научитесь применять алгоритм PCA на практике.

Встречаемся 22 января в 18:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Professional».

Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить список вопросов и ответов для прохождения интервью

👉Регистрация
https://otus.pw/IFnP/?erid=LjN8K6S1b

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Machinelearning

20 января 2024 08:02

Знаешь, как организовать потоки загрузки и обрабатывать данные, но хочешь делать это ещё лучше? 👨‍💻 

Пройди интенсив по направлению Data Engineer в Открытой школе Холдинга Т1 — лидера* российского ИТ-рынка🔝
Прокачаем скилы и пригласим в команду.

Для кого? Дата-инженеры с опытом работы от года. 

Как всё устроено❓
1️⃣ подай заявку
2️⃣ пройди входное тестированиеДля интенсива достаточно выделить 8 часов в неделю: 4 на вебинары + 4 на практику.
Гибкий график, без отрыва от работы. Продолжительность — 1 месяц, а старт уже в январе. 

Принимаем заявки до 24 января❗️ 

*По версии CNews Analytics 2022, TAdviser 2021 и RAEX 2023

Реклама. ООО "ГК "ИННОТЕХ". ИНН 9703073496.