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

19 января 2024 13:02

🚀 The newly released DeciCoder-6B model is one of the most capable and advanced multi-language code LLMs.

Недавно выпущенная модель DeciCoder-6B - одна из самых способных и продвинутых мультиязычных LLM модели для работы с кодом в классе параметров 7B.

Модель DeciCoder-6B демонстрирует исключительное мастерство владения яп, га руовне или превосходя конкурирующие модели в своем классе 🔥

Модель обучена на коде Python, Java, Javascript, Rust, C++, C и C# из Starcoder Training Dataset, DeciCoder-6B демонстрирует исключительное мастерство владения этими языками.

В бенчмарке HumanEval он превосходит такие модели, как CodeGen 2.5 7B и StarCoder 7B, практически на всех поддерживаемых языках.

На языке Python DeciCoder лидирует с преимуществом в 3 балла над моделями вдвое большего размера, например StarCoderBase 15.5B!

🚀 HF: https://huggingface.co/Deci/DeciCoder-6B

📚 Blog: https://deci.ai/blog/decicoder-6b-the-best-multi-language-code-generation-llm-in-its-class/

🌟 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1QRbuser0rfUiFmQbesQJLXVtBYZOlKpB

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 января 2024 05:57

🖥 Introducing ASPIRE for selective prediction in LLMs

Google представили ASPIRE - фреймворк, который расширяет возможности предсказания больших языковых моделей, позволяя им выдавать ответ в паре с оценкой уверенности.

Узнайте, почему он превосходит современные методы на различных наборах данных QA.

https://blog.research.google/2024/01/introducing-aspire-for-selective.html

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 января 2024 13:02

💃 (Moore) Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation

Animate Anyone: новая модель синтеза изображения в видео для качественно анимации персонажей.

🖥 Code: https://github.com/MooreThreads/Moore-AnimateAnyone

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

📚 Paper: arxiv.org/abs/2311.17117

🌟 Project: humanaigc.github.io/animate-anyone/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 января 2024 11:02

Erid: LdtCKX9XR
Реклама. ООО "Яндекс",
ИНН: 7736207543

Machinelearning

16 января 2024 11:01

🔉 MAGNeT: Masked Audio Generation using a Single Non-Autoregressive Transformer

Мощная система преобразования текста в звук от FAIR.

И да, она с открытым исходным кодом.

🖥 Code: https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/MAGNET.md#api

🚀 HF: https://huggingface.co/collections/facebook/magnet-659ef0ceb62804e6f41d1466

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.04577

🌟 Project: https://pages.cs.huji.ac.il/adiyoss-lab/MAGNeT/

⚛️ Datasets: https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/DATASETS.md

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 января 2024 08:16

🖼️ DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders 🔥

DDColor - инструмент для естественной колоризации изображений.

Обширные эксперименты показывают, что DDColor превосходит все существующие современные разработки на бенчмарках.

🖥 Code: github.com/piddnad/DDColor

📚 Paper: arxiv.org/abs/2212.11613

🌟 Colab: https://github.com/camenduru/DDColor-colab

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 января 2024 08:02

Создать и обучить нейросеть — вопрос времени.
Получить необходимый для этого навык — вообще не вопрос.

Приходите на бесплатный интенсив «Погружение в Data Science: обучите свою первую нейросеть за два дня» от онлайн-школы Skillfactory.
С 16 по 17 января будете строить алгоритмы и обучать нейронную сеть.

А за лучшее решение домашнего задания сможете получить мини-курс по аналитическому мышлению в подарок.

Зарегистрироваться: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqusXUGV

Реклама, ООО «Скилфэктори», ИНН: 9702009530

Machinelearning

11 января 2024 07:29

🔥Physics-based Text-to-Motion🔥

InsActor - генеративный фреймворк, использующий последние достижения в области диффузионных моделей движения человека для создания управляемых промптами анимаций персонажей, основанных на физике.

🖥 Code: github.com/jiawei-ren/insactor

📚 Paper: arxiv.org/abs/2312.17135

⚡️ Project: https://jiawei-ren.github.io/projects/insactor/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

09 января 2024 07:05

🧠 BakedAvatar: Baking Neural Fields for Real-Time Head Avatar Synthesis

Рендеринг в реальном времени управляемых аватаров с 4D-головой на различных устройствах, включая мобильные.

BakedAvatar использует видеозаписи человека для создания качественных управляемых аватаров.

git clone https://github.com/buaavrcg/BakedAvatar
cd BakedAvatar


🖥 Code: https://github.com/buaavrcg/BakedAvatar

📚 Paper: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3618399

⚡️ Page: https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/

@ai_machinelearning_big_data

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.

Machinelearning

19 января 2024 11:01

🦾 Hard skills ML-разработчиков: Яндекс составил карту технических навыков для специалистов по Machine Learning

На ней можно найти, какие навыки тесно связаны между собой и к каким инструментам интерес особенно вырос за последний год.

Чем больше надпись на карте, тем чаще разработчики искали информацию по тегу. Чем ближе два навыка друг к другу, тем ближе контекст, в котором они применяются.

Можно побродить по карте, а ещё заполнить чек-лист на основе трендов 2023 года. Полезное.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 января 2024 02:44

🥈 Kandinsky от Сбера стала второй по популярности нейросетью среди разработчиков по версии Hugging Face

AI-ресурс с лучшими open-source решениями выпустил рейтинг, где нейросеть Kandinsky от Сбера стала лидером по темпам роста, но уступила первое место Stable Diffusion по популярности среди разработчиков.

Разработчики Kandinsky отметили, что по итогам 2023 года аудитория нейросети выросла до 12 млн человек, а число сгенерированных в прошлом году изображений превысило 200 млн.

📚 Paper

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 января 2024 11:04

Три совета начинающим разработчикам, которые хотят заняться базами данных, от героев нового выпуска шоу «1х1». Это Андрей Бородин и Максим Кита. В Яндексе они занимаются опенсорсными базами данных и YDB ➕

1️⃣ «Контрибьютьте в опенсорс»
Выберите популярный проект на GitHub, например ClickHouse, и найдите в Issues задачи для новичков с пометкой вроде «Easy first issue».

2️⃣ «Начните с открытых курсов»
Посмотрите курс Энди Павло по базам данных — для начинающих и более продвинутых — или записи лекций Максима Киты, которые он читает во ВШЭ (все материалы по ним — на GitLab).

3️⃣ «Общайтесь с теми, кто делает сервисы»
У любого разработчика всегда есть длинный список задач, которые нужно сделать. Попросите такой и возьмитесь за какой-то простой вопрос.

Подписывайтесь 🔴 @yandex

Machinelearning

18 января 2024 07:02

📐 AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry

Deepmind представили AlphaGeometry: систему искусственного интеллекта, которая решает олимпиадные задачи по геометрии на уровне, приближающемся к уровню золотого медалиста.
Система была обучена исключительно на синтетических данных и знаменует собой прорыв ИИ в области математики.

https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/

🖥 Code: https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/MAGNET.md#api

🚀 Deepmind: https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/

📚 Paper: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 января 2024 09:02

Международная online конференция про AI от основателей Epic Growth

Лучшие практики для разработчиков, инженеров, ресерчеров, дата сайентистов, тим-лидов и продактов, от ведущих мировых компаний, которые создают AI-based продукты и инфраструктуру.

Выступят спикеры 📣
— Meta (команда Llama-2)
— Github (команда Copilot)
— Databricks
— Hugging Face
— Anyscale
— Zilliz
— Writer
— Speechify
— Twelve Labs
И других классных компаний, которые прямо сейчас создают AI-будущее.

Будут затронуты самые актуальные темы:
— AI Agents development
— Fine-tuning & RLHF
— AI devtools & infrastructure
— Retrieval-Augmented Generation
— LLMops
— Open Source AI
— Multimodal APIs
— AI & Data analytics

Конференция пройдет в Online формате 3️⃣0️⃣➖3️⃣1️⃣ января на английском языке 🇬🇧

Участники получат доклады, воркшопы и записи, а также доступ в нетворкинг-чат.

Скидка 1️⃣0️⃣ % по промо-коду — MBFIAA358

Регистрация через VPN

Machinelearning

13 января 2024 10:01

💊 AMIE: A research AI system for diagnostic medical reasoning and conversations

149 актеров, играющих пациентов, общались в прямом эфире с одним из 20 врачей, отобранных для теста и новым медицинским LLM от Google, AMIE.

После врачи-специалисты и пациенты оценивали качество обслуживания. AMIE обошел врачей.

💡 Blog: https://blog.research.google/2024/01/amie-research-ai-system-for-diagnostic_12.html

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.05654

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

12 января 2024 07:16

⚡️ SigLIP: a better CLIP model

SigLIP от Google теперь доступен в 🤗 Transformers!

Он улучшает CLIP с помощью функции сигмоидальной потери.

SOTA для пары изображение в текст и наоборот.

🖥 Github: https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/SigLIP/Inference_with_(multilingual)_SigLIP%2C_a_better_CLIP_model.ipynb

📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2303.15343

⚡️HF: https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/siglip

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

09 января 2024 09:00

⚡️ The SwiftInfer project combines StearmingLLM with TesorR-LLM to make the inference efficiency and productivity much higher.

Сегодня состоялся новый большой релиз от команды Colossal-AI!

Они выложили в открытый доступ новый алгоритм SwiftInfer.

Алгоритм позволяет на 46% улучшить производительность LLM!

Этот проект объединяет инновации из двух недавних проектов, таких как StreamingLLM и TensoRT-LLM, чтобы обеспечить лучшую производильность и низкую задержку при выводе LLM.

Как StreamingLLM решает эту проблему

📌 StreamingLLM решает проблему 'attentional sink' (поглощения внимания) , когда начальные лексемы в тексте получают непропорционально большое внимание алгоритма. В традиционных методах, производительность модели значительно снижается, как только эти начальные лексемы исключаются из окна внимания.

StreamingLLM решает эту проблему, обеспечивая постоянное включение этих важных начальных лексем в окно внимания, тем самым стабилизируя генерацию и поддерживая высокое качество без необходимости дополнительной тонкой настройки.

Очень интересный проект!

git clone https://github.com/hpcaitech/SwiftInfer.git
cd SwiftInfer
pip install.

🖥 Github

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

07 января 2024 09:02

🖥 Transformers From Scratch
PYTHON

In this notebook we have built a transformer model based on the Attention Is All You Need paper following along with Andrej Karpathy’s fantastic YouTube video: Let’s build GPT.

В этом блоге показн процесс создания и обучения трансформеров с нуля.

Шаг за шагом рассмотрен каждый основополагающий элемент с объяснением, что происходит на каждом этапе.

Этот блог написан в блокноте Jupyter, который вы можете скачать и использовать для самостоятельного выполнения кода по ходу работы.

📌 Notebook

@ai_machinelearning_big_data