🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.
➡️ Делитесь с коллегами и cохраняйте себе, чтобы не потерять
🚀 Data Science
Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data
#️⃣C#
С# академия
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
⚡Машинное обучение
Ml Собеседование - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам, кодингу
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
Machine Learning - полезные статьи новости гайды и разбор кода
⚡️ Frontend
Javascript академия - крупнейший js канал
React - лучшие гайды и советы по работе с react
Frontend - тутрориалы, уроки, гайды, код
PHP
Книги frontend
Задачи frontend
🏆 Golang
Golang - подробные гайды, разбор кода, лучшие практики, заметки
Golang собеседование
Golang вакансии
Golang книги
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости go
🐍 Python
Python/django
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги
☕ Java
Java академия
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
🛢Базы данных
Sql базы данных
Библиотека баз данных
SQL чат
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
💥 Хакинг Kali Linux
Kali linux
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🐧 Linux
Linux academy
🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
Rust книги для программистов
📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки
🇬🇧 Английский для программистов
🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
Artificial Intelligence
🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops
🌟 Docker/Kubernets
Docker
Kubernets
📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов
💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
Папка Frontend
⚡️ ResAdapter: Domain Consistent Resolution Adapter for Diffusion Models
Новый фреймворк предназначенный для диффузионных моделей (например, SD) для создания изображений с любым разрешением и соотношением сторон. В отличие от других методов генерации с заданным разрешениями, которые обрабатывают изображения с последующей обработкой, ResAdapter напрямую генерирует изображения с заданным разрешением.
▪page: https://res-adapter.github.io
▪paper: https://arxiv.org/abs/2403.02084
▪code: https://github.com/bytedance/res-adapter
ai_machinelearning_big_data
🦸♂️ Supermaven uses a 300,000-token context window to provide the highest quality suggestions with the lowest latency.
Состоялся релиз Supermaven — нейросети для генерации кода с контекстным окном 300 тыс. токенов
Разработчики выпустили ИИ-генератор кода Supermaven с контекстным окном 300 тыс. токенов. Это в разы больше, чем возможности GitHub Copilot. Supermaven обучили с нуля, а не адаптировали уже готовое решение.
Представители Supermaven отмечают, что разработчики всё чаще начинают использовать ИИ-генераторы кода на ежедневной основе. Из-за популярности подобных инструментов большие компании пытаются сократить расходы на обслуживании нейросетей, ограничивая контекстное окно. При этом чем больше контекстное окно, тем больше кода за один раз может обработать языковая модель. Поэтому компаниям приходится искать баланс между экономией и удобством для пользователей.
Supermaven разработала и обучила нейросеть на новой архитектуре с контекстным окном в 300 тыс. токенов. При этом сохраняется высокая скорость, а такое масштабное увеличение контекста не сказывается отрицательно на стоимости обслуживания модели в облаке. Для сравнения, Microsoft недавно увеличила контекстное окно Copilot до 8192 токенов.
Возможности Supermaven позволяют языковой модели за 10-20 секунд проанализировать репозиторий, включающий в себя кодовую базу продукта, методы API, документацию и стайлгайды. С помощью этой информации нейросеть будет генерировать не просто работающий код, но и идеально вписывающийся в проект. В блоге Supermaven отмечают, что GitHub Copilot генерирует качественный код только с теми API и библиотеками, которые находились в датасете.
Сейчас Supermaven доступен в виде расширения для VS Code и поддерживает более 70 языков программирования. ИИ-помощник работает по подписке, которую можно оформить за 10 долларов в месяц или 99 в год. Можно активировать пробный период на 30 дней.
▶️ Официальная страничка
@ai_machinelearning_big_data
🖼 Differential Diffusion: Giving Each Pixel Its Strength 🔥
Новый фреймворк, который позволяет настраивать количество изменений на сгенерированных изображениях на пиксель или на область изображения.
Фреймворк может быть интегрирован в любую существующую модель генерация, расширяя ее за счет этой возможности.
Такой детальный контроль количества изменений открывает широкий спектр новых возможностей редактирования, таких как контроль степени модификации отдельных объектов или возможность вносить постепенные пространственные изменения.
Фремворк не требует обучения или тонкой настройки.
▪code: github.com/exx8/differential-diffusion
▪page: differential-diffusion.github.io
▪paper: arxiv.org/abs/2306.00950
ai_machinelearning_big_data
Совместная разработка с GitVerse
Разработчики получили доступ к GitVerse – платформе для совместной разработки и хостинга кода от СберТеха. Сервис создан и размещен в России, поэтому работать с ним удобно, безопасно и надежно.
С GitVerse можно:
- создавать проекты с открытым и закрытым кодом;
- работать совместно и привлекать к проектам новых участников;
- проверять и комментировать код;
- переносить репозитории с популярных мировых Git-ресурсов в один клик;
- общаться с ИТ-сообществом, узнавать новости про open source (программное обеспечение с открытым исходным кодом).
Вся функциональность GitVerse доступна бесплатно.
Регистрируйтесь уже сейчас и откройте GitVerse в числе первых!
⚡️OpenCodeInterpreter
OpenCodeInterpreter — семейство моделей с открытым исходным кодом, предназначенных для генерации, выполнения и итеративного уточнения кода.
OpenCodeInterpreter, поддерживаемый Code-Feedback, набором данных, включающим 68 тыс. многошаговых взаимодействий, объединяет выполнение и обратную связь с человеком для уточнения кода.
Оценка OpenCodeInterpreter в таких тестах, как HumanEval, MBPP показывает его исключительную производительность с точностью 83,2 (76,4) в среднем (и в плюс версии), что близко к точности GPT-4 — 84,2 (76,2).
При этом точность может быть повышена до 91,6 (84,6).
🔗 Описание и сами модели OpenCodeInterpreter
@ai_machinelearning_big_data
🎓 OS-Copilot: Towards Generalist Computer Agents with Self-Improvement
Самосовершенствующийся диалоговый агент, который интегрируется в операционную систему для автоматизации повседневных задач.
OS-Copilot - это новаторская основа для создания универсальных компьютерных агентов, которая обеспечивает единый интерфейс для взаимодействия приложений в экосистеме ОС.
Самосовершенствующийся помощник с искусственным интеллектом, способного решать общие компьютерные задачи.
Агент может взаимодействовать со всеми элементами операционной системы (ОС), включая работу в сети, напсианеи кода, работу с файлами и мультимедиа, работу различными сторонними приложениями.
▪Github
▪Project
▪Статья
ai_machinelearning_big_data
⚡️ 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,
кооораяп
одскажет, 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
🔥 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
🩳 👚 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
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!
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
🔝 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
🦾 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
🧮 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
🔅OpenVINO — инструменты с открытым исходным кодом для развёртывания ИИ-систем
Вчера Intel выпустила набор инструментов OpenVINO 2024.0 для нейронных сетей с использованием встроенной поддержки анализа производительности (бенчмарк), анализа пропускной способности и задержки для различных моделей, который позволяет проводить оптимизации и развёртывания ИИ-систем на различном оборудовании. Исходный код проекта выложен на GitHub под лицензией Apache License 2.0.
Проект OpenVINO предназначен для тестирования работы ИИ не только на процессорах x86_64, но также на ARM и других архитектурах, интегрированной и дискретной графике Intel и многом другом оборудовании. Проект поддерживает с помощью плагина возможность использования нейронной обработки блока NPU на новых процессорах Intel Core Ultra Meteor Lake.
В OpenVINO 2024.0 добавлены новые функции для работы с генеративным ИИ (GenAI) включая работу из коробки с моделями энкодера предложений TensorFlow, поддержкой Mixture of Experts (MoE) и проверенными моделями Mistral. Проект получил поддержку API JavaScript для беспрепятственного доступа к API OpenVINO.
OpenVINO 2024.0 также обеспечивает улучшенное качество сжатия веса INT4 для LLM (БЯМ — больших языковых моделей), повышенную производительность LLM на процессорах Intel, упрощённую оптимизацию и преобразование моделей Hugging Face, а также получил другие улучшения интеграции с Hugging Face.
Разработчики пояснили, что OpenVINO 2024.0 также обеспечивает лучшую производительность на процессорах ARM и получил различные улучшения в коде своей платформы.
В OpenVINO 2024.0 прекращена поддержка предыдущего решения Gaussian and Neural Accelerator (Intel GNA) от Intel. Проект теперь фокусируется на NPU в процессорах Meteor Lake и новее. Плагин Intel NPU для OpenVINO теперь распространяется как часть основного пакета OpenVINO на PyPi.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
🚀 Сегодня в 11:00 стартовала первая технологическая конференция VK JT. Более 13 тысяч участников примут участие как офлайн, так и онлайн.
🔑 В программе 4 ключевых трека: Machine Intelligence, Архитектура & Highload, Продукт UX&UI и Безопасность. На мероприятии выступят более 50 экспертов из VK с 40+ докладами и экспертными дискуссиями.
🔧 Представят 17 продуктов и ИТ-платформ от VK, а также расскажут подкапотные истории про сервисы, охватывающие 95% аудитории рунета.
🌐 Площадка адаптирована для людей с разной инвалидностью, а все доклады переведены на русский жестовый язык. #VKJT2023 🌟
🔥 SOTA: Stable Diffusion 3:вышла! 🔥
Stable Diffusion 3 - это новая технология преобразования текста в изображение SOTA.
Новая архитектура Multimodal Diffusion Transformer (MM Bit) использует отдельные наборы весов для изображений и языка, улучшая возможности понимания текста / правописания.
✅ Новая масштабируемая архитектура для синтеза текста в изображение
✅ Двунаправленное смешивание потоков токенов текста и изображений
✅ Самые крупные модели превосходят открытые модели SOTA, такие как SDXL
▪Blog: https://stability.ai/news/stable-diffusion-3-research-paper
▪ Paper: https://stabilityai-public-packages.s3.us-west-2.amazonaws.com/Stable+Diffusion+3+Paper.pdf
ai_machinelearning_big_data
📹 ML-инженер Яндекса рассказал, как в Браузер встроили модель YandexGPT, которая умеет пересказывать видео
В статье на Хабре объяснили, почему суммаризация статей не то же самое, что суммаризация видео, как научить YandexGPT пересказывать даже очень длинные видео, и сравнили подходы p-tune, LoRa и fine-tune.
ai_machinelearning_big_data
🧬 Evo: DNA foundation modeling from molecular to genome scale
Эволюция геномного проектирования: роль нейросетей в биологической революции.
Ученые достигли значительного прорыва в биологии с разработкой нейросети Evo-1, которая способна моделировать ДНК, РНК и белки.
Этот инновационный продукт открывает новые горизонты в моделировании биологических последовательностей на различных масштабах, начиная от молекулярного уровня и до полногеномного анализа.
Искусственный интеллект Evo-1 обладает огромным потенциалом для создания новых модификаций CRISPR, предназначенных для лечения различных заболеваний. Эта технология также позволяет создавать материалы с заданными свойствами и тестировать гены в симуляциях, что в свою очередь значительно ускоряет научные исследования и открывает новые перспективы в области генетики.
Одним из ключевых преимуществ Evo-1 является его способность оперативно анализировать генетические последовательности и предсказывать их влияние на организм. Это делает нейросеть эффективным инструментом для исследований в области медицины, агропромышленности и биотехнологий.
Благодаря Evo-1 значительно расширяются возможности генетического проектирования и манипулирования ДНК. Ученые могут более точно изучать структуру генома различных организмов, выявлять гены, ответственные за конкретные болезни, и разрабатывать индивидуализированные подходы к лечению.
Таким образом, нейросеть Evo-1 представляет собой значительный шаг вперед в области генетического инжиниринга и биомедицины. Ее использование обещает революционизировать множество областей науки и привнести новые возможности в борьбе с генетическими заболеваниями и создании инновационных биологических материалов.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
🏆 Чтобы получить новые знания, опыт совместной работы и общение с лучшими экспертами, пройдите предварительную регистрацию в Летних школах Яндекса 2024!
Больше 50% выпускников становятся стажёрами и сотрудниками Яндекса💪
В этом году будет запущено больше школ:
🔸 Школа бэкенд-разработки;
🔸 Школа разработки интерфейсов;
🔸 Школа мобильной разработки;
🔸 Школа менеджеров Яндекса;
🔸 Школа аналитиков-разработчиков.
После лекций в онлайне будет практика в офисах Яндекса в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге. Вам оплатят проезд и проживание, если вы из другого города📍
👉Подать заявку
Работаешь с данными и чувствуешь, что из них можно получить больше? В DataWorkshop расскажут как это сделать.
5 дней практики в Data Science на реальных данных магазина из Великобритании.
1-2 часа в день и самостоятельно создаешь модели машинного обучения.
Старт - 4 марта. Обучаешься под руководством эксперта в своем темпе, в удобное время.
6000+ человек из разных стран мира уже приняли участие в данном интенсиве.
15 лет практического опыта у автора интенсива, поэтому полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах.
Обучают с 2017 года.
Предоставляем готовое окружение - ничего устанавливать и настраивать не нужно.
Участие бесплатно только для первых 100 записавшихся человек.
Успевайте записаться по 👉 ЭТОЙ ССЫЛКЕ
А еще много полезной информации о том, как начать работать в сфере Data Science в их канале.
Реклама: ИП Кравченко Николай Васильевич LjN8KCNbP
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
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😉
🎓 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
🔥 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 X
L и многое другое 🥳
https://catalog.ngc.nvidia.com/ai-foundation-models
ai_machinelearning_big_data
💫 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
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
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
🎮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