Machinelearning

29 февраля 2024 18:03

⚡️ 7 самых важных релизов недели из мира ИИ:

Это была важная неделя для мира ИИ: анонсы от Alibaba, Lightricks, Ideogram, Apple, Adobe, OpenAI и многих других.

1. Исследователи Alibaba представили EMO - ИИ, который качетсвенно анимирует статическое изображение человека с синхронизацей движения губ и лица.

2. Компания Lightricks представила LTX Studio - студию для создания фильмов с помощью ИИ.

Новинка позволяет креативщикам автоматически генерировать сценарии, редактируемые раскадровки и короткие видеоклипы.
Создание видео с помощью искусственного интеллекта становится все более продвинутым с каждым днем.

3. Компания Ideogram выпустила новую версию своей модели преобразования текста в изображение.

В первую очередь, это невероятная детализация текста, сгенерированного искусственным интеллектом и новая функция Magic Prompt, кооораяподскажет, как их написать и получить максимально качественный результат.

4. Apple незаметно анонсировала ИИ обновления для iOS.

Судя по тому, как продвигаются исследования в области ИИ, скоро мы увидим крупное обновление ИИ для Siri.
Возможно, это будет следующий "ChatGPT" от Apple.

5. Компания Klarna только что опубликовала блог, в котором говорится, что с помощью искусственного интеллекта они заменят 700 сотрудников службы поддержки клиентов.

Сумасшедшая статистика:
- За последний месяц чатбот обработал 2,3 млн разговоров.
- Среднее время решения проблемы сократилось на 9 минут
- 40 млн долларов дополнительной прибыли в 2024 году

6. Adobe выпустила Project Music GenAI Control.

Этот инструмент, названный "музыкальным фотошопом", позволяет легко генерировать и редактировать аудио с помощью искусственного интеллекта, позволяя авторам создавать собственные музыкальные треки с помощью текстовых промптов.

7. Компания Pika Labs представила новую функцию синхронизации губ в своем генераторе видео с искусственным интеллектом.

Новая технология позволяет создавать крайне реалистичноные анимации на базе ElevenLabs.

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

29 февраля 2024 10:02

🔥 Новый бесплатный курс: Prompt Engineering with Llama 2 от Andrew YNg and и DeepLearning.AI

Llama 2 стала очень важной моделью для всего мира ИИ.

Llama - это не одна модель, а целая коллекция моделей. В этом курсе вы узнаете: - Узнаете о различиях между разными видами Llama 2 и о том, когда следует использовать каждый из них.

▪Вы также узнаете, как работают теги промпты для Llama, - как они могут помочь вам в повседневных задачах.

▪Научитесь использовть продвинутые промпты, например, промпты в виде нескольких скриншотов для классификации или промпты в виде цепочки мыслей для решения логических задач.

▪Научитесь использовть специализированные модели из коллекции Llama для решения конкретных задач, например Code Llama, помогающую писать, анализировать и улучшать код, и Llama Guard, которая проверяет промпты и ответы моделей на наличие вредоносного содержимого.

В курсе также рассказывается о том, как запустить Llama 2 локально на собственном компьютере.

📌 https://deeplearning.ai/short-courses/prompt-engineering-with-llama-2

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

27 февраля 2024 16:35

🩳 👚 OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on 👖

Мощная модель латентной диффузии для контролируемой виртуальныой примерочной.

▪Github: https://github.com/levihsu/OOTDiffusion
▪Demo: https://ootd.ibot.cn
▪Jupyter: https://github.com/camenduru/OOTDiffusion-jupyter

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 февраля 2024 14:02

Avito Analytics meetup #12 — онлайн-ивент для аналитиков 🔥

Эксперты из AvitoTech и других крупных компаний разберут кейсы аналитической поддержки при создании нового продукта, расскажут как и зачем анализируют обратную связь о товарах в ритейле, а также о роли аналитики в построении пути пользователя на маркет-приложениях.

Темы докладов:
👉 Аналитика нового продукта «под ключ»;
👉 Обратная связь в «Пятёрочке»: как работают с оценками товаров;
👉 Как построить путь пользователя (User flow).

Встречаемся онлайн 6 марта в 18:00 по Москве.
Регистрируйтесь по ссылке, и до встречи!

Machinelearning

23 февраля 2024 08:24

SOTA🚀 YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information

🎉 Вышел YOLOv9 🎉

Новый SOTA для обнаружения объектов в реальном времени.

• Github
• Paper
• Hugging face

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 февраля 2024 11:16

🔝 ByteDance presents SDXL-Lightning: a lightning fast 1024px text-to-image generation model

SDXL-Lightning - это молниеносная генеративная модель преобразования текста в изображение. Она позволяет генерировать высококачественные изображения размером 1024px за несколько шагов.

▪HF: https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 февраля 2024 10:01

🦾 Learning to Learn Faster from Human Feedback with Language Model Predictive Control

Новый фреймворк от Google DeepMind для, управленияя роботомами, с помощью ествественного языка.

▪proj: https://robot-teaching.github.io
▪paper: https://arxiv.org/abs/2402.11450
▪code: https://colab.research.google.com/drive/1YcRN_kklw3cVVJNvgK_IEV6nDce9EJWK

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 февраля 2024 09:01

🧮 OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset

OpenMathInstruct-1 - это новый синтетический датасет от NVIDIA для настройки математических моделей, содержащий 1,8 млн пар "задача-решение".


> Используются обучающие датасеты GSM8K и MATH.
> Для создания ланных используется Mixtral 8x7B.
> Модель использует текстовые рассуждения + интерпретатор кода при генерации.
> Выпущены LLama, CodeLlama, Mistral, Mixtral fine-tunes.
> Лицензия Apache 2.0!

Блестящая работа команды Nvidia AI - 2024 год станет годом синтетических данных и еще более мощных моделей! 🔥

▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/nvidia/OpenMathInstruct-1

▪Paper: https://huggingface.co/papers/2402.10176

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 февраля 2024 15:19

💃 MagicDance: Realistic Human Dance
Video Generation with Motions & Facial Expressions Transfer

MagicDance - новый эффективный подход к созданию реалистичных видео с движением человека. Инструмент позволяет передавать движения и выражения лица без файнтюнинга, обеспечивая высокое качество генерации🕺.

▪page: https://boese0601.github.io/magicdance/
▪paper: https://arxiv.org/abs/2311.12052
▪code: https://github.com/Boese0601/MagicDance
▪jupyter: https://github.com/camenduru/MagicDance-jupyter

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 февраля 2024 17:03

✉️ Вам приглашение!

Кому: талантливому Python-разработчику
От кого: от Сбера
Куда: на праздничный митап в честь 33-летия Python!

Во вторник, 20 февраля, в московском офисе Сбера пройдёт Python Birthday Meetup с интересными докладами, профессиональным нетворкингом и приятными праздничными подарками.

О чём поговорим:

🎈 Погрузимся в мир быстродействия Python и возможности распараллеливания вычислений, оптимизации кода и внедрения компонентов для вычисления на GPU.

🎈 Изучим кейсы использования Python при создании HDMap в беспилотной технологии и узнаем, как автоматизируется большое количество задач по оцифровке локаций в SberAutoTech.

🎈 Узнаем, с какими задачами и проблемами сталкивается разработчик при работе с GigaСhat, и как Python SDK GigaChain помогает их преодолевать.

Скорее регистрируйтесь по ссылке, чтобы забронировать свой праздничный колпачок и кусочек торта!

Machinelearning

16 февраля 2024 10:26

Дорогие коллеги,

Сейчас наши друзья проводят исследование рынка разметки данных, чтобы понять потребности и задачи, с которыми они чаще всего встречаются.

Для этого планируется интервью с DS инженерами или тим-лидами, которые размечают данные в компании силами собственных инженеров или разметчиков.

Интервью займет не больше 15 минут, а после компания поделится результатами исследования со всеми, кто принимал участие в опросе.

В благодарность для всех участников наши друзья получат эксклюзивный гайд "Автоматизация разметки данных" с закрытой конференции по AI и 1000 рублей на карту.

Если вы хотите готовы дать интервью напишите @odinaev_djurahon

Machinelearning

15 февраля 2024 14:02

Если вы увлекаетесь Computer Science настолько, что хотите перейти от типовых кейсов к задачам со звёздочкой, советуем обратить внимание на образовательные программы под руководством экспертов-практиков. Такие форматы, насыщенные живым общением и возможностью поработать над реальными проектами, - лучший способ выйти на новый уровень.

Начать можно с интенсивов. Например, в апреле Яндекс Образование проведёт бесплатный двухнедельный студкемп по машинному обучению на базе НИУ ВШЭ. Среди преподавателей эксперты из Школы анализа данных, Яндекса и ВШЭ. Программа кемпа направлена на насыщенную практическую работу и обмен опытом - отличная возможность добавить новый проект и сертификат в портфолио.

На программе ждут студентов профильных направлений. Чтобы подать заявку, заполните анкету участника до 29 февраля. Всем, кто успешно пройдёт отбор, Яндекс Образование оплатит дорогу и проживание. Поторопитесь - количество мест ограничено.

Machinelearning

14 февраля 2024 16:46

🔥 World Model on Million-Length Video And Language With RingAttention

Новая модель для обработки видео и текста длиной в миллион символов с помощью RingAttention.

В опенсорс выложены 7B-модели, которые способны обрабатывать длинные текстовые документы и видео длиной более 1 млн лексем.

▪Github: https://github.com/LargeWorldModel/LWM

▪Project: https://largeworldmodel.github.io

▪Paper: https://arxiv.org/abs/2402.08268

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 февраля 2024 12:02

🧠 SELF-DISCOVER: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures

Новая стратегия prompt-flow от Google, которая позволяет LLM "самостоятельно обнаруживать присущие, описанной задаче, структуры рассуждений для решения сложных проблем".

Уже ывпущено несколько первых реализаций в составе LangChain и LangGraph!

▪Paper: https://arxiv.org/pdf/2402.03620.pdf

▪LangChain example: https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/cookbook/self-discover.ipynb

▪LangGraph example: https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/examples/self-discover/self-discover.ipynb

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

12 февраля 2024 12:01

👁️ HASSOD: Hierarchical Adaptive Self-Supervised Object Detection

HASSOD - полностью самоконтролируемый подход для обнаружения и сегментации широкого спектра объектов.

HASSOD демонстрирует значительное преводходство по сравнению с предыдущими современными методами.

🖥 Github: https://github.com/Shengcao-Cao/HASSOD

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2402.03311

⏩ Project: https://hassod-neurips23.github.io/

💻 Video: https://www.youtube.com/watch?v=s8u7tEKg5ew

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

29 февраля 2024 16:03

Поговорим про деньги в IT?

Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные офферы.

Пройти опрос можно здесь

Machinelearning

29 февраля 2024 08:02

Всем привет!

Владелец продукта ИТ-компании изучает потребности и пожелания участников процесса работы с даннымии аналитикой. 

У вас есть уникальная возможность поделиться опытом, дать рекомендации и подсветить проблемы используемых систем.

Переходите по ссылке и делитесь бесценным опытом😉

Machinelearning

26 февраля 2024 16:03

🎓 Multi-HMR: Multi-Person Whole-Body Human Mesh Recovery in a Single Shot.

Multi-HMR - это простая, но эффективная модель , которая принимает на вход RGB-изображение и выполняет 3D-реконструкцию нескольких людей в пространстве.

▪Github
▪Paper
▪Dataset

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

25 февраля 2024 09:26

🔥 NVIDIA AI Foundation Models

Вы можете тестировать модели с открытым исходным кодом, используя NVIDIAAI.

Взаимодействуйте с новейшими современными API моделей ИИ, оптимизированными на базе ускоренных вычислений NVIDIA, прямо из браузера.

Gemma 7B, Llama 2 70B, Kosmos-2, Mixtral 8x7B Instruct, Stable Diffusion XL и многое другое 🥳

https://catalog.ngc.nvidia.com/ai-foundation-models

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

22 февраля 2024 12:05

💫 Gemini великолепно анализирует входные данные и работает с ними.

Нейросети скормили видео с записью экрана по поиску квартиры на сайте Zillow. ИИ смог сгенерировать Selenium-код для автоматизации этой задачи и пошагово описал все, что делал.

Вот, что выдал Gemini, посмотрев видео по поиску квартиры:

"This code will open a Chrome browser, navigate to Zillow, enter "Cupertino, CA" in the search bar, click on the "For Rent" tab, set the price range to "Up to $3K", set the number of bedrooms to "2+", select the "Apartments/Condos/Co-ops" checkbox, click on the "Apply" button, wait for the results to load, print the results, and close the browser."

Посмотрите видео!

•Gemini
•Gemma opensource на основе Gemini.
•DeepMind Gemini 1.5 - An AI That Remembers!

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 февраля 2024 09:01

Начните карьеру в ИТ с гранта на обучение до 100% в Центральном университете!

Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат:
- Персонализацию учебной траектории;
- Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны;
- Личного ментора на все время обучения;
- Доступ к современному кампусу в центре Москвы.

Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь.

erid:2VtzqxTMfd3
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673

Machinelearning

20 февраля 2024 08:01

Узнайте больше о том, как корпорации внедряют генеративный ИИ.

27 февраля MTS AI проводит вебинар, на котором расскажет о кейсах российских и зарубежных компаний по использованию больших языковых моделей, сложностях по внедрению этой технологии и способах их преодоления. Также вы узнаете о разработках и кейсах компании по автоматизации бизнес-процессов с помощью LLM.

Участие бесплатное, зарегистрироваться можно по ссылке.

Реклама. Информация о рекламодателе

Machinelearning

19 февраля 2024 08:03

🎮Как использовать ИИ в игровой индустрии?

Расскажет Артем Голубин, Senior Data Scientist, преподаватель курса Reinforcement Learning в OTUS на открытом уроке. 

Вместе с опытным экспертом вы разберете:

- историю развития интеллектуальных агентов для настольных и компьютерных игр; 
- подходы к созданию игровых ботов с помощью обучения с подкреплением;
- как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр.

⚡Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Reinforcement Learning».
 
👉Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись.

При поступлении в группу обучения возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа

erid: LjN8K3dmV

Machinelearning

16 февраля 2024 19:03

OpenAI только что выпустила технический отчет Sora!

Вот что вам нужно знать о лучшей архитектуре модели преобразования текста в видео.

𝟭. 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗥𝗲𝗽𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Sora преобразует визуальные данные в пространственно-временные патчи (spacetime patches), подобно токенизации в больших языковых моделях (LLM). Это позволяет масштабировать обучение на разнообразном визуальном контенте.

𝟮. 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗻𝗱 𝗣𝗮𝘁𝗰𝗵 𝗘𝘅𝘁𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻: Видео компрессор уменьшает визуальные данные до сжатого латентного пространства, а затем разбивает его на пространственно-временные патчи. Эти патчи являются строительными блоками для обучения и создания контента.

𝟯. 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗲𝗿-𝗯𝗮𝘀𝗲𝗱 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴: Sora использует трансформеры для обработки пространственно-временных патчей, эффективно улавливая сложные паттерны и динамику генераций. Этот метод использует способность трансформеров обрабатывать большие наборы данных и различные зависимости.

𝟰. 𝗗𝗶𝗳𝗳𝘂𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗣𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀: Диффузия используеся для уточнения зашумленных входных данных в детальные видео. Предсказывая лучшие версии патчей с каждой итерацией, Sora генерирует высококачественные видео, руководствуясь текстовыми промптами.

𝟱. 𝗙𝗹𝗲𝘅𝗶𝗯𝗹𝗲 𝗢𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Благодаря патч-ориентированному подходу Sora генерирует видео различных размеров и форм. Она может настраивать выходной сигнал под конкретные разрешения, соотношения сторон и продолжительность, что делает ее очень адаптируемой.

𝟲. 𝗘𝗺𝗲𝗿𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗖𝗮𝗽𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗶𝗲𝘀: Масштабные тренировки Sora привели к появлению свойств, необходимых для генерации качетсвенного 3D-контента и симуляция взаимодействий.

https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 февраля 2024 12:08

⚡️ V-JEPA: The next step toward Yann LeCun’s vision of advanced machine intelligence (AMI)

V-JEPA (шутки в сторону) сегодня выпущен новый метод обучения машин пониманию и моделированию физического мира с помощью просмотра видео.

Эта работа - еще один важный шаг на пути к к видению моделей ИИ, которые используют изученное понимание мира для планирования, рассуждения и выполнения сложных задач.

Модели способны понимать и предсказывать, что происходит в видео, даже при ограниченном объеме информации.

Они обучаются, предсказывая недостающие или непонятные части видео в своем внутреннем пространстве признаков. В отличие от генеративных подходов, которые заполняют недостающие пиксели, этот гибкий подход позволяет до 6 раз повысить эффективность обучения и выборки.

Модели были предварительно обучены на полностью немаркированных данных.

Результаты показывают, что, лучшие модели V-JEPA достигают 82,0 % на Kinetics-400, 72,2 % на Something-Something-v2 и 77,9 % на ImageNet1K.

Эта работа является важной вехой на пути развития машинного интеллекта.

▪Github: https://github.com/facebookresearch/jepa

▪Paper: https://ai.meta.com/research/publications/revisiting-feature-prediction-for-learning-visual-representations-from-video/

▪Blog: https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-embedding-predictive-architecture/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 февраля 2024 16:02

👨‍🦱 Awesome Face Recognition

Огромный кураторский список материалов: обнаружение лиц; распознавание; идентификация; верификация; реконструкция; отслеживание; сверхразрешение и размытие; генерация и синтез лиц; замена лиц; защита от подделки; поиск по лицу.

▪Github

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 февраля 2024 10:50

⚡️ Magic-Me: Identity-Specific Video Customized Diffusion

Новый фреймворк для создания видео с конкретным человеком.

С помощью предварительно обученного ID-токена вы можете генерировать любые видеоклипы с заданным персонажем.

В работе представлены ряд управляемых методов генерации и редактирования видео.

▪Github: https://github.com/Zhen-Dong/Magic-Me

▪Colab: https://colab.research.google.com/drive/1gMialn4nkGeDZ72yx1Wob1E1QBgrqeGa

▪Project: https://magic-me-webpage.github.io

▪Paper: arxiv.org/abs/2402.09368

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 февраля 2024 14:45

🚨 Осторожно, утечки!

Как сообщает DLBI, в 2022 году в сеть утекли данные 75% россиян. И это несмотря на то, что компании все больше совершенствуют системы защиты информации (используя разные классы решений, такие как DLP, DAM, DCAP и другие), а ответственность за ее хищение становится все строже.

Positive Technologies предлагает специалистам по защите информации пройти опрос и рассказать, чего не хватает в существующих системах защиты данных и что, по вашему мнению, можно улучшить.

Меньше слов, больше дела, опрос — по ссылке.

Machinelearning

13 февраля 2024 10:02

🎉 Телеграм-канал Яндекса специально для ML-специалистов

Yandex for ML — канал для ML-инженеров от Яндекса. Рассказываем, как мы применяем ML в продуктах Яндекса, и показываем людей, которые двигают вперёд технологии прямо сейчас.

Подписывайтесь 👉 @Yandex4ML

Machinelearning

10 февраля 2024 10:06

🦾 Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models

Новый метод тонкой настройки, названный Self-Play fIne-tuNing (SPIN), в основе которого, лежит механизм самовоспроизведения, в котором LLM совершенствует свои возможности, взаимодейтсвия с экземплярами самого себя и самостоятельно генерирует данные для обучения.

🖥 Github: https://github.com/uclaml/SPIN

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.01335

⏩ Project: https://uclaml.github.io/SPIN/

💻 Model: https://huggingface.co/collections/UCLA-AGI/zephyr-7b-sft-full-spin-65c361dfca65637272a02c40

🛡 Dataset: https://huggingface.co/collections/UCLA-AGI/datasets-spin-65c3624e98d4b589bbc76f3a

ai_machinelearning_big_data