Machinelearning

25 апреля 2024 12:10

🔥 FlowMap: High-Quality Camera Poses, Intrinsics, and Depth via Gradient Descent

Массачусетский технологический университет представил FlowMap.

Это новый комплексный дифференцируемый метод для реконструкции 3D сцены, который позволяет точно задать ракурсы камеры, характеристики движения и глубину видеоряда для каждого кадра.

FlowMap позволяет создавать реалистичные ракурсы на 360°.

• Github: https://github.com/dcharatan/flowmap
• Paper: https://arxiv.org/abs/2404.15259
• Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1PqByQSfzyLjfdZZDwn6RXIECso7WB9IY

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

24 апреля 2024 20:09

PyTorch 2.3 is here 😎🔥

Вышел PyTorch 2.3.

В PyTorch 2.3 реализована поддержка пользовательских ядер Triton в torch.compile, что позволяет пользователям переносить свои собственные ядра Triton без снижения производительности или сбоев в графике.

Triton – это языковой компилятор для создания сильно оптимизированных ядер CUDA.

В этом выпуске зафиксировано 3393 изменений.

Полный список обновлений: https://pytorch.org/blog/pytorch2-3/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

24 апреля 2024 14:59

В России появилась новая платежная система — KWIKPAY

Деньги приходят моментально с карт российских банков в другие страны, в том числе в ЕС.

Уже сейчас можно отправить деньги в Казахстан, Турцию, Израиль, Кипр, Грецию, Узбекистан и Киргизию.

Компания зарегистрирована в ЦБ РФ, на их сайте легко найти всю нужную информацию и документы

Скачать приложение можно здесь

Erid: 2VtzqwBS1VA Реклама. ООО КВИКПЭЙ ИНН: 7714437215

Machinelearning

23 апреля 2024 20:37

⚡️🗣 OpenVoice V2 - a Text-to-Speech model that can clone any voice and speak in any language.

OpenVoice V2 - новая версия открытой модели преобразования текста в речь, которая позволяет клонировать любой голос и генерировать речь на различных языках.

• Github: https://github.com/myshell-ai/OpenVoice/tree/main
• Usage: https://github.com/myshell-ai/OpenVoice/blob/main/docs/USAGE.md

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 апреля 2024 17:53

🔥 AI Image Generator: Create images from text.

Новое поколение #Photoshop уже здесь.

Adobe добавили ИИ-инструменты в Photoshop на базе новой модели Firefly Image 3. Модель может самостоятельно подобрать или изменить фон, сгенерировать похожие изображения, генерировать изображения из пропитав .

Полный список обновлений здесь.

▪Blog
▪Demo

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 апреля 2024 15:17

🪄👕 Magic Clothing: controllable garment-driven image synthesis

Вышла модель Waifu Dress Up 2024!

Magic Clothing позволяет создавать персонажей, одетых в заданную одежду, на основе промпта и входного изображения.

git clone https://github.com/ShineChen1024/MagicClothing.git

▪Github
▪Paper

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 апреля 2024 10:00

erid: 2Ranyng8yqS

CodeFest — это ежегодная тёплая ламповая айтишная конференция, на которую слетаются русскоговорящие айтишники с разных уголков страны, чтобы встретиться с коллегами, поделиться новостями и обсудить последние тенденции в мире разработки.

Ключевые направления программы: Backend, Frontend, Management, QA, Data Science, Mobile, Design, Web 3, System Аnalysis, а также дискуссионный народный поток Kvartirniki и вдохновляющие Keynote выступления от айти-звёзд.

Изюминка CodeFest — неформальное общение, которого много, которое невероятно дружелюбное, и зачином для которого служат те самые выступления в ключевых секциях. Начали с доклада в зале — закончили спонтанным митапом в холле.

Присоединяйтесь к невероятной атмосфере конференции:

■ 25-26 мая, Новосибирск, Экспоцентр.
■ 1800 участников на одной площадке.
■ Участие офлайн и онлайн.
■ Более 120 докладов.
■ Насыщенная программа от партнёров конференции.

Приезжайте командой, участвуйте лично.

Регистрация 👉 https://l.codefest.ru/ai_machinelearning_big_data

Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673

Machinelearning

22 апреля 2024 10:03

I’ML — конференция для тех, кто использует в проектах машинное обучение.

🌐 21–22 мая, онлайн

В программе — два десятка докладов об NLP-разработке, MLOps, компьютерном зрении, рекомендательных системах, Advanced Analytics, продуктах на основе ML.

После каждого доклада пройдут дискуссии при участии спикеров, где участники задают профессиональные вопросы и обмениваются мнениями с коллегами по цеху.

Выступают специалисты из крупных технологических компаний:, Яндекс. VK, Циан, Сбер и Тинькофф.

Билеты можно купить за счет компании. Для тех, кто покупает билеты сам, у нас есть промокод на скидку 10%: MACHINELEARNING

Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446

Machinelearning

21 апреля 2024 18:04

🌟 Рост популярности Anthropic Claude: вызовы и перспективы для OpenAI

🟡В последнее время наблюдается значительный рост популярности платформы Anthropic Claude. Согласно данным SimilarWeb, посещаемость этой платформы значительно возросла за последние месяцы.
В то время как Anthropic Claude продолжает завоевывать пользователей, платформа ChatGPT от OpenAI испытывает снижение по трафику уже почти год. Сравнение данных показывает, что Claude обгоняет не только ChatGPT, но и других конкурентов.

🟡Одной из причин успеха Claude может быть недавний запуск 3 поколения разработки Anthropic, что, по мнению некоторых аналитиков, придало платформе значительное преимущество.

🟡Anthropic Claude 3 поколения является последней разработкой компании Anthropic в области искусственного интеллекта. Этот инструмент представляет собой мощную платформу, способную генерировать тексты, отвечать на вопросы и взаимодействовать с пользователями на уровне, близком к человеческому.

🟡Одной из ключевых причин, почему Anthropic Claude 3 поколения представляет угрозу для ChatGPT, является его улучшенная способность понимания контекста и генерации более качественных ответов. Claude обладает более развитой моделью понимания языка и обучен на более обширном корпусе текстов, что позволяет ему создавать более информативные и связные ответы на запросы пользователей.

📎 Исследование о популяризации Claude от SimilarWeb

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 апреля 2024 16:00

🔥🎮 Video2Game: Real-time, Interactive, Realistic and Browser-Compatible Environment from a Single Video

Video2Game - фреймворк, который позволяет преобразовывать видео в реалистичную и интерактивную игровую среду!

В основе модели лежат ри основных компонента: (i) NeRF, который отображает геометрию и пространство сцены; (ii) mesh модуль, который использует NeRF для ускорения рендеринга; и (iii) физический модуль, который моделирует физическую динамику и взаимодействие объектов.

Встроенные агенты могут свободно перемещаются по местности в виртуальной среде, где их действия соответствуют физике реального мира. Игроки могут взаимодействовать с объектами на сцене, подчиняясь физическими законами.

▪ Project page: https://video2game.github.io
▪ Code: https://github.com/video2game/video2game
▪ Demo: https://video2game.github.io/src/garden/index.html

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 апреля 2024 10:03

🔥 Пройди бесплатный тест и узнай, готов ли ты к обучению по Natural Language Processing 

⁉️ Готов ли ты разобраться, как устроены чат-боты? Освоить RAG, Langchain, Fine Tuning?

Пройди короткий тест и получи специальную цену на обучение и 3 полезных урока в подарок! 

🚀 Давай же, это быстро и очень полезно для твоей карьеры: https://otus.pw/T7FO/?erid=LjN8KLUpQ

Machinelearning

20 апреля 2024 09:03

🏥Вы знали, что ИИ уже активно используется в больницах и поликлиниках?

Расскажет от этом Николай Павлов, гуру ИИ из SnkeOS GmbH. Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где разберём:

- Эксклюзивный эксперимент, рождающий медицинское чудо в Москве!
- Главные параметры для настройки ИИ;
- Какие критерии качества работы ИИ используются в оценке;
- Инструкции как устроена подготовка медицинских датасетов для валидации ИИ.

🎯 Открытый урок вам подойдёт, если вы:
- IT-эксперт, думающий о карьере в передовой медтехнологии!
- Менеджерам, которые привлекают или хочет привлекать сложные, но красивые проекты;
- ИИ-энтузиаст, готовый внедрять будущее пост современной медицины!

⏳ Не медлите! Время ограничено, а открытые уроки не ждут! Ждём вас 23 апреля в 20:00 мск.

🔗Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/LP4Y/

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KHR8C

Machinelearning

19 апреля 2024 20:04

Нет опыта в IT, но дружишь с логикой и алгоритмами? Успей до 20 апреля на тест-драйв своих цифровых навыков на «Цифровом марафоне» Сбера и «Школы 21»! Возможно, именно ты получишь умные девайсы и мерч.

Тебя ждут онлайн-игра на логику и мягкие навыки, тестирование и возможно даже цифровой диктант, на котором нужно написать код решения. Общее количество заработанных очков определит твоё место в рейтинге, а первой семёрке счастливчиков вручат умные девайсы и мерч от Сбера. Церемонию награждения победителей проведут 28 июня в центральном офисе Сбера в Москве.

Регистрация участников заканчивается совсем скоро. Убедись, что тебе уже есть 18 лет, и скорее жми «Хочу участвовать»

Machinelearning

19 апреля 2024 15:10

🦙 Файнтюниг Llama 3 с помощью ORPO.

Краткое руководство о том, как настроить новую модель Llama 3 8B с ORPO.

Надеюсь, вам понравится!

🤗 Модель: https://huggingface.co/mlabonne/OrpoLlama-3-8B
💻 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1eHNWg9gnaXErdAa8_mcvjMupbSS6rDvi?usp=sharing
📝 Статья: https://huggingface.co/blog/mlabonne/orpo-llama-3

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 апреля 2024 11:07

⚡️ Graph Machine Learning

Бесплатный продвинутый курс: Машинное обучение на графах.

Курс регулярно дополняется практическими задачками и слайдами. Автор Ксавье Брессон - профессор национального университета Сингапура.

▪Введение

▪Погружение в графы
- Lab1: Generate LFR social networks
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/02_Graph_Science/code01.ipynb
- Lab2: Visualize spectrum of point cloud & grid
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/02_Graph_Science/code02.ipynb
- Lab3/4: Graph construction for two-moon & text documents
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/02_Graph_Science/code03.ipynb
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/02_Graph_Science/code04.ipynb

▪Кластеризация графов
- Lab1: k-means
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code01.ipynb
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code02.ipynb
- Lab2: Metis
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code03.ipynb
- Lab3/4: NCut/PCut
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code04.ipynb
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code05.ipynb
- Lab5: Louvain
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code06.ipynb https://pic.twitter.com/vSXCx364pe

▪Лекции 4 Graph SVM
- Lab1: Standard/Linear SVM
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/04_Graph_SVM/code01.ipynb
- Lab2: Soft-Margin SVM
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/04_Graph_SVM/code02.ipynb
- Lab3: Kernel/Non-Linear SVM
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/04_Graph_SVM/code03.ipynb
- Lab4: Graph SVM
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/04_Graph_SVM/code04.ipynb

Инструкции по запуску: https://storage.googleapis.com/xavierbresson/lectures/CS6208/running_notebooks.pdf

💡 Github

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

25 апреля 2024 10:02

📌Apple приобрела компанию Datakalab, занимающуюся проектами на базе ИИ

🟡Apple купила французский стартап Datakalab, который специализируется на технологиях сжатия данных искусственного интеллекта и компьютерного зрения.

🟡Datakalab позиционирует себя как «эксперта в области маломощных эффективных алгоритмов глубокого обучения», работающих на устройствах. Стартап создаёт алгоритмы для анализа изображений и видео. Один из продуктов компании — инструмент для отслеживания наличия масок на лицах пассажиров общественного транспорта Парижа.
Полученные стартапом изображения мгновенно преобразуются в анонимные статистические данные, обрабатываемые локально за 100 мс. Стартап не хранит изображения или личные данные, а только статистические данные.

🟡Datakalab имеет несколько патентов, связанных с технологиями сжатия данных ИИ и машинного зрения.

🟡Приобретение стартапа, вероятно, обусловлено планами Apple предоставить набор ИИ-функций в iOS 18. Datakalab разработала передовую технологию на базе машинного обучения, которая может сыграть роль в развитии гарнитуры смешанной реальности Vision Pro.
Кстати, в начале 2024 года корпорация купила стартап WaveOne, который предлагает ИИ-алгоритм для сжатия видео.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

24 апреля 2024 17:03

🖼 HiDiffusion: Unlocking High-Resolution Creativity and Efficiency in Low-Resolution Trained Diffusion Models 🦊

Новый метод, не требующий обучения, который повышает о и скорость предварительно обученных моделей diffusion.

Его можно интегрировать в конвейеры diffusion, добавив всего одну строку кода!

pip3 install hidiffusion


• page: https://hidiffusion.github.io
• paper: https://arxiv.org/abs/2311.17528
• code: https://github.com/megvii-research/HiDiffusion
•colab: https://colab.research.google.com/drive/1EiBn9lSnPZTU4cikRRaBBexs429M-qty?usp=sharing

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

24 апреля 2024 09:15

🍏 OpenELM: An Efficient Language Model Family with Open-source Training and Inference Framework by Apple

Сегодня Apple выпустили Openly.

- Новое семейство LM с открытым исходным кодом для обучения моделей и логического вывода
- Работает наравне с OLMo, но требует в 2 раза меньше токенов для обучения
- Модели для различных задач, включая базовые модели (например, CLIP и LLM), классификацию объектов, обнаружение объектов и семантическую сегментацию.

Cписок моделей и подробная информации о каждой из них:

- OpenELM-270M
- OpenELM-450M
- OpenELM-1_1B
- OpenELM-3B
- OpenELM-270M-Instruct
- OpenELM-450M-Instruct
- OpenELM-1_1B-Instruct
- OpenELM-3B-Instruct

• gitHub: https://github.com/apple/corenet
• hf: https://huggingface.co/apple/OpenELM
• abs: https://arxiv.org/abs/2404.14619

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 апреля 2024 18:34

Залетай на «Технолето» и прокачайся в ML-сфере

Приглашаем студентов и начинающих специалистов в области машинного обучения на стажировку «Технолето» от Яндекса. Участников ждет масштабная программа карьерных и развлекательных мероприятий. Стажеры смогут не только углубить свои навыки в IT, но и поближе познакомиться с культурой Яндекса: пообщаться с топовыми специалистами компании, пройтись с интерактивной экскурсией по офисам, посетить дата-центр, а также отдохнуть на диджей-сетах и Алгорейв-вечеринках.

Студенты, желающие изучить сферу машинного обучения, освоят востребованные в индустрии навыки ML-сферы и погрузятся во все тонкости направления. На стажировке также можно освоить фронтенд, бэкенд, мобильную разработку, девопс и не только.

Стажировка действует круглый год и длится три, четыре или шесть месяцев в зависимости от графика, который выбрал участник.

Чтобы поучаствовать в программе, достаточно оставить заявку и решить тестовое задание.

Удачи и ждем вас на «Технолето»!

Machinelearning

23 апреля 2024 15:44

GitVerse – теперь и для малого и среднего бизнеса

На онлайн-презентации «GitVerse: открой вселенную кода» СберТех рассказал про новые фичи платформы. Cреди них – CI/CD-инструменты, ускоряющие разработку, и новые функции GigaCode – персонального AI-ассистента разработчика (AI, artificial intelligence — искусственный интеллект).

Но это еще не все: теперь возможности GitVerse доступны не только индивидуальным разработчикам, но и малому и среднему бизнесу. Это очень удобно: можно организовывать совместную работу команды с GitVerse и управлять доступами к своим репозиториям.

Готовы попробовать? Присоединяйтесь.

Machinelearning

23 апреля 2024 12:03

⚡️ Поисковик Brave научился отвечать на вопросы с помощью ИИ

Ориентированная на конфиденциальность поисковая система Brave расширила функциональность своей системы ответов на запросы пользователей с помощью ИИ.

Теперь при вводе запроса в Brave в поле выдачи сперва отображается выжимка от AI с ссылками на источники, и только потом сайты.
Выглядит наподобие Perplexity и Phind.

▶️ Пробуйте)

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

22 апреля 2024 12:01

⚡️ AI Safety — бенчмарк для оценки безопасности AI

⏩Некоммерческий проект MLCommons, занимающийся созданием и поддержкой бенчмарков, широко используемых в ИИ-индустрии, анонсировал новую разработку. Речь идёт об инструменте — AI Safety v0.5, позволяющем оценивать безопасность ИИ-систем.

⏩AI Safety v0.5 находится на стадии proof-of-concept и позволяет оценивать большие языковые модели (LLM), стоящие за современными чат-ботами, анализируя ответы на запросы из «опасных категорий». Необходимость в появлении такого инструмента давно назрела, поскольку технологию оказалось довольно легко использовать в неблаговидных и даже опасных целях. Например, можно применять для подготовки фишинговых атак и совершения других киберпреступлений, а также для распространения дезинформации и разжигания ненависти.

⏩Хотя измерить безопасность довольно сложно с учётом того, что ИИ используется в самых разных целях, в MLCommons создали инструмент, способный разбираться с широким спектром угроз. Например, он может оценивать, как бот отвечает на запрос о рецептах изготовления бомбы, что отвечать полиции, если пойман за созданием взрывного устройства и т.п. Каждая модель «допрашивается» серией тестовых запросов, ответы на которые потом подлежат проверке. LLM оценивается как по каждой из категорий угроз, так и по уровню безопасности в целом.

⏩Бенчмарк включает более 43 тыс. промтов. Методика позволяет классифицировать угрозы, конвертируя ответы в понятные даже непрофессионалам характеристики, вроде «высокий риск», «умеренно-высокий риск» и т.д. При этом представители организации заявляют, что LLM чрезвычайно трудно оценивать по ряду причин.

⏩Бенчмарк AI Safety v0.5 уже доступен для экспериментов и организация надеется, что исходные тесты сообществом позволят выпустить усовершенствованную версию v1.0 позже в этом году. Платформа открыта для предложений новых тестов и интерпретации результатов.

▶️ Страничка проекта

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 апреля 2024 20:20

🔎 Moving Object Segmentation:All You Need Is SAM (and Flow)

SAM + Optical Flow = FlowSAM

FlowSAM - новый инструмент для обнаружения и сегментации движущихся объектов на видео, который значительно превосходит все предыдущие модели, как для одного объекта, так и для множества объектов 🔥

▪ Project page: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/flowsam/
▪ Code: https://github.com/video2game/video2game
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2404.12389
▪ Data: https://drive.google.com/drive/folders/1tmDq_vG_BvY5po40Ux5OBds1avUM_CbR

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 апреля 2024 17:02

⁉️ Как следить за жизненным циклом ML-моделей, чтобы вовремя их корректировать?

💻  Узнайте на бесплатном практическом уроке «MLFlow и переобучение ML-моделей» от OTUS. 

На вебинаре вы узнаете: 

- как экспериментировать сразу с несколькими ML-моделями с разными гиперпараметрами;
- как, проводя регулярное переобучение, сравнивать качество работы моделей и выбирать лучший результат;
- как не потерять накопленный опыт и воспроизводить более ранние эксперименты. 

👉 Встречаемся 24 апреля в 20:00 мск в рамках курса «MLOps». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS! 

🔥 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/Qnnd/

Machinelearning

21 апреля 2024 11:03

📌Intel представила нейроморфный компьютер Hala Point — «искусственный мозг» с 1,15 млрд нейронов

🟡Компания Intel создала самый большой в мире нейроморфный компьютер под названием Hala Point. Это революционное устройство, предназначенное для имитации деятельности человеческого мозга. Производитель утверждает, что новинка в 50 раз превосходит любые аналогичные вычислительные системы, но при этом потребляет в 100 раз меньше энергии.

🟡Устройство построено на базе 1152 чипов Loihi 2 с 140 544 вычислительными ядрами и содержит в себе 1,15 млрд «искусственных нейронов», способных выполнять до 380 трлн синаптических операций в секунду. Еще в состав Hala Point включены 2300 упрощенных x86-процессоров, предназначенных для выполнения вспомогательных операций.

🟡При этом общая пропускная способность памяти устройства достигает значения в 16 ПБ/с. Все это помещено в довольно компактный корпус, напоминающий по размерам микроволновую печь. Потребление устройства составляет 2600 Вт. По словам разработчиков, их система является кремниевым аналогом мозга совы.

🟡Hala Point способна достигать впечатляющей вычислительной эффективности, превышающей 20 квадриллионов 8-битных операций в секунду при развертывании глубоких нейросетей. Стоит отметить, что данная система существует в виде прототипа, а Intel пока не планирует отправлять ее в массовое производство. Единственный экземпляр Hala Point находится в Сандийских национальных лабораториях в США. Местные ученые будут использовать его для исследований в области нейронных сетей.

📎 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 апреля 2024 10:02

⚡️ Стартап Reka показал новую мультимодальную LLM Reka Core

🟡Стартап Reka, основанный бывшими разработчиками DeepMind, представил свою последнюю разработку в области искусственного интеллекта — мультимодальную языковую модель (LLM) под названием Reka Core. Эта передовая нейросеть способна обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, чем выделяется среди других технологий в своем классе.

🟡Reka Core обладает впечатляющим контекстным окном на 128 000 токенов и поддерживает обработку данных на 32 языках, что делает её одной из самых мощных и универсальных систем на рынке. Эта функциональность открывает новые возможности для разработчиков и исследователей в области ИИ, позволяя модели эффективно справляться с задачами обработки больших объемов разнообразных данных.

🟡В ряде мультимодальных оценок Reka Core продемонстрировала результаты, превосходящие показатели таких известных моделей, как Claude 3 Opus и Gemini Ultra. Особенно заметно это стало в области обработки видеоконтента, где Reka Core вышла на первое место, превзойдя Gemini Ultra. Кроме того, модель показала конкурентоспособные результаты с GPT-4 в задачах по пониманию изображений, что свидетельствует о высоком качестве и универсальности разработки.

🟡Компания Reka активно сотрудничает с такими гигантами, как Oracle и Snowflake, что позволяет ей расширять свои возможности и укреплять позиции на рынке.

▶️ Сайт Reka.ai (можно сразу открыть чат)

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 апреля 2024 22:03

🦾 🦏 Power of matplotlib

Вот такую красоту можно сделать с помощью matplotlib. Это визуализация гравюры немецкого художника Альбрехта Дюрера, изображающая индийского носорога, каким его представлял художник по доступным ему описаниям и рисункам в 1515.

Хотите научиться та к же: вот крутая бесплатная книга: "Научная визуализация: Python + Matplotlib"

Исходники книги c примерами кода лежат здесь.

▪Постер
▪Книга
▪Код из книги

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 апреля 2024 18:50

Студенты факультета компьютерных наук ВШЭ, основанного совместно с Яндексом, выиграли чемпионат мира по программированию ICPC.
Соревнования проходили в Египте, причем как для 2022, так и для 2023 года. Российские студенты заняли призовые места сразу в двух соревнованиях.
За 2023 год абсолютными чемпионами стала команда FFTilted (к слову, ребята с программы Прикладной математики и информатики, которую основал на факультете Яндекс). Ее участники — Фёдор Ромашов, Александр Бабин и Кирилл Кудряшов. За 2022 год команда Undertrained+Overpressured заняла третье место в абсолютном зачете. Ее представляли Максим Гороховский, Иван Сафонов и Тимофей Федосеев.
Команды показали лучший результат среди всех российских вузов. Всего в соревнованиях приняли участие команды из 170 университетов и 50 стран мира.

Machinelearning

19 апреля 2024 13:02

🌐 X5 Data Science Meetup #3

Бурный рост эффективности ML систем провоцирует дискуссии. X5 Tech приглашает экспертов в Data Science, чтобы обсудить, как с помощью новых методов и подходов победить неэффективные процессы.

📌 В повестке — проверенные и новые методы взаимодействия с пользователями: от рекомендаций музыки до генерации контента и чат-ботов на основе ИИ, а также сложности: галлюцинации, мониторинг языковых моделей, методы улучшения RAG-систем.

✅ Встречаемся 25 апреля в пространстве Articon (также будет онлайн-трансляция)
Старт в 19:00

После митапа - AFTER PARTY 🎉

Все подробности и регистрация - по ссылке
__
Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ИНН: 7728632689, erid: LjN8KRWxx

Machinelearning

19 апреля 2024 09:00

🔥 Нейросети без цензуры: какие LLM ответят на любые вопросы

🟡 FuseChat-7B-VaRM. Хороший вариант для общения, без цензуры и ограничений. По сути, это три чат-бота, объединенных в один, каждый со своими особенностями. Это значит, что пользователь получает интересные беседы независимо от того, о чем хочет поговорить.

🟡 Chimera-Apex-7B. Создана для обычных разговоров и генерации не совсем обычных идей. Хороший приятель для мозгового штурма, который не боится быть немного диким. Все еще находится в стадии разработки, так что еще можно ждать сюрпризов.

🟡 Dolphin-2.8-experiment26-7b. Это тонкая настройка экспериментальной модели, которая зарекомендовала себя как лучшая с 7 млрд параметров. Это как усовершенствованная версия модели, в которой устранены все недостатки и оптимизирована производительность.

🟡 Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO. Эта модель представляет собой значительное улучшение: она демонстрирует повышенную производительность в различных бенчмарках по сравнению со своими предшественниками. Особого внимания заслуживает ее применение в средах без цензуры. Сфокусирована на предоставлении качественных ответов, основанных на данных, что делает ее отличным кандидатом для тех, кто ищет продвинутые, неограниченные возможности LLM.

🟡 UNA-TheBeagle-7b-v1. Обучена на наборе данных The Bagel с использованием прямой оптимизации предпочтений (DPO) и UNA. Модель основана на нейро-чате Intel.

🟡 Nous Hermes 2 — SOLAR 10.7B. Новая модель от Nous Research, основанная на SOLAR 10.7B. Обучена на большом датасете, который состоит в основном из данных, сгенерированных GPT-4, и дополнительных ресурсов. По бенчмаркам почти достигла уровня производительности модели Yi-34B. Работает с системными промтами, что дает возможность пользователям определять правила, роли.

🟡 Dolphin 2.6 Mistral 7b — DPO Laser. Это языковая модель без цензуры, основанная на работе LASER. Благодаря более широкому контекстному окну в 16 тыс. токенов и таким передовым методам, как SVD и RMT, эта модель без цензуры выдает более надежные результаты, чем ее предшественники. Она идеальна для ролевых сценариев благодаря широкому диапазону ответов.

🟡 Dolphin-2.2.1-mistral-7b. Разработана Эриком Хартфордом и спонсируется a16z. Работает под лицензией Apache-2.0 и представляет собой универсальный инструмент как для коммерческих, так и для некоммерческих приложений. Одной из особенностей Dolphin-2.2.1-mistral-7b считается ее стремление к развитию содержательного общения. Набор данных был тщательно отфильтрован, чтобы устранить любую предвзятость, благодаря чему модель стала более послушной и может обеспечить нейтральный и открытый подход к генерации текста.

🟡 Zephyr 7B Alpha. Начальная итерация в серии больших языковых моделей Zephyr, известной своей емкостью в 7 млрд параметров. Эта версия mistralai/Mistral-7B-v0.1, усовершенствованной в процессе тонкой настройки с использованием комбинации общедоступных и синтетических наборов данных по методологии, известной как прямая оптимизация предпочтений (DPO).

🟡 Emerhyst-20B. Эта языковая модель без цензуры объединяет в себе сильные стороны двух популярных моделей, Amethyst 13B и Emerald 13B. Такой подход позволяет основной модели унаследовать лучшие черты от своих «родителей», создавая универсальный и эффективный генератор текстов. Для дальнейшего расширения возможностей Emerhyst-20B создатели использовали LimaRP v3, передовой инструмент для обучения больших языковых моделей.

Enjoy)

@ai_machinelearning_big_data