Machinelearning

29 января 2025 07:10

⭐️ Хотите повторить момент озарения (Ahah-moment) DeepSeek всего за 30 долларов ? 🔥 😳

Исследователи из Беркли воспроизвели Ahah-moment в задачах на обратный отсчет и умножение.

Благодаря RL их модель LM 3B самостоятельно развивает способности к самопроверке и поиску.ю правильного ответа.
▪ Github▪Полный лог эксперимента ▪Тред

⭐️ На HF только что появились два новых ризонинг датасета.

1. OpenThoughts: 114 тыс датасет, полученный из R1 по математике, кодингу и другим наукам
2. R1-Distill-SFT: 1.7M, полученный из R1-32B на NuminaMath и Tulu data

⭐️Early Exploration of Multimodal R1⚡️

lmmslab провели интересное исследование мультимодальной R1, используя математически-ориентированные обучающие примеры RL* и *натренированные модели GRPO*.
▪Github ▪Dataset ▪Wandb Logs

⭐️ ИИ модель искусственного интеллекта под названием ESM3 смоделировала 500 миллионов лет эволюционных процессов, чтобы открыть новый белок под названием esmGFP.

Этот новый флуоресцентный белок, похожий на белки, обнаруженные у медуз, может найти применение в медицине.
Он существует только в виде цифровой последовательности и существенно отличается от известных белков.
Исследователи из компании EvolutionaryScale опубликовали результаты, которые сейчас проходят рецензирование.

Новые методы белковой инженерии могут произвести революцию во многих областях, включая разработку новых лекарств.
Флуоресцентные белки, такие как esmGFP, уже используются в исследованиях для визуализации биологических процессов.
ИИ значительно ускоряет этот процесс и расширяет возможности модификации белков.
▪Подробнее

⭐️ Альтернативные провайдеры DeepSeek V3

Официальный API DeepSeek сбоит уже почти сутки, так что многие пользователи ищут варианты.
▪Вот список открытых и не очень альтернатив.

⭐️ Stable Flow: Vital Layers for Training-Free Image Editing
Релиз кода для Stable Flow - метода, не требующего обучения, который позволяет выполняет различные типы операций по редактированию изображений (например, редактирование, добавление, замена объектов) с помощью моделей потока.
▪Github ▪Paper ▪Video

⭐️ Основатель Twitter Джек Дорси представил ИИ-агента Goose, который способен автоматизировать множество рутинных задач разработчика. Goose может: писать и запускать скрипты, делать скриншоты, редактировать файлы и тексты, исправлять ошибки в коде, генерировать целые проекты с нуля и тд. Агент доступен для бесплатного использования на локалке🪿
▪Установить ▪Github

@ai_machinelearning_big_data


#rl #ml #experiment #deepseek #reasoning #education #llm #news #ainews #ai

Machinelearning

28 января 2025 16:09

🤗 Inference Providers on the Hub!

С сегодняшнего дня вы можете получить доступ к тысячам моделей, таким как DeepSeek R1, Llama, Flux, Whisper и прямо из Hugging Face!

https://huggingface.co/blog/inference-providers

#huggingface #ml #providers

Machinelearning

28 января 2025 13:40

🖥 Manim — это мощная библиотека на Python для создания анимаций математических и научных концепций!

💡 Она позволяет визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, используя код для определения сцен, объектов и их взаимодействия. Manim широко используется в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

Machinelearning

28 января 2025 12:05

🖤 80 Open Source инструментов для ИИ от российских разработчиков

ICT.Moscow выпустили подборку отечественных Open Source проектов для разработки ИИ: здесь библиотеки и фреймворки для ML, готовые нейросети, датасеты для обучения и методы оптимизации.

Какие решения популярные вошли в подборку:
- YaFSDP позволяет ускорить обучение моделей ИИ за счет оптимизации хранения промежуточных весов и вычисления их градиентов.
- Yandex Cloud ML SDK помогает в использовании платформы AI Studio, в частности взаимодействовать с моделями и эмбеддингами — векторными представлениями текста.
- ReBased позволяет создавать большие языковые модели, быстро обрабатывающие длинные тексты.
- Платформа YTsaurus позволяет управлять кластерами графических процессоров, на которых проводится обучение моделей.

▪️ Статья

@ai_machinelearning_big_data

#opensource #ml #ai

Machinelearning

27 января 2025 17:46

🐋 DeepSeek только что выпустила еще одну модель ИИ с открытым исходным кодом, Janus-Pro-7B.

Она мультимодальная и выигрывает у OpenAI DALL-E 3 и Stable Diffusion на бенчмарках GenEval и DPG-Bench.

https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-M1-14B-Base

@ai_machinelearning_big_data


#ai #deepseek #opensource #Janus

Machinelearning

27 января 2025 05:29

💰 Банк Китая выделит 1 триллион юаней (137 миллиардов долларов) в течение 5 лет для противостояния США в гонке искусственного интеллекта.

Это прямой ответ на проект «Звездные врата».

Евросоюз: максимум, что мы можем сделать, — это выделить 10 миллиардов на ИИ регулирование.

#ai #news #stargate #llm

Machinelearning

26 января 2025 16:43

📕 Think Stats: Бесплатная книга по статистике.

Think Stats - это введение в теорию вероятностей и статистику для Python программистов и датасаентистов.

Каждая глава доступна в виде блокнота Jupyter ноутбука, в котором можно запускать код и решать упражнения ✔

⭐️ Книга доступна по лицензии Creative Commons, что означает, что вы можете свободно читать, копировать и распространять при условии указания ссылки на источник и не использования в коммерческих целях.

▪ Книга
▪Github

@ai_machinelearning_big_data


#freebook #ml #probability #book #opensource #practice #книганедели

Machinelearning

25 января 2025 18:25

🖤 Open R1

Разработчики с Hugging Face решили повторить полный цикл разработки DeepSeek - от сбора данных до обучения! 🔥

Цель этого репозитория - объяснить все части конвейера создания R1 таким образом, чтобы каждый мог повторить его или построить поверх него свой проект.

Из чего состоит проект:
- src/open_r1 содержит скрипты для обучения и оценки моделей, а также для генерации синтетических данных:
- grpo.py : обучение модели с помощью GRPO
- sft.py: простой SFT
- evaluate.py: оценка модели на основе тестов R1.
- generate.py: генерация синтетических данных с помощью Distilabel.
- Makefile содержит простую в выполнении команду для каждого шага конвейера R1.

▪ Github

@ai_machinelearning_big_data


#opensource #DeepSeekR1 #huggingface #OpenR1

Machinelearning

25 января 2025 10:03

На фоне роста ипотечной ставки и изменения курса $ россияне по рассрочке скупают объекты в ОАЭ.

Рассрочка беспроцентная, дается на срок от 2 до 8 лет с первым взносом в 10% от стоимости.

Например, можно взять квартиру у моря с террасой и бассейном, чтобы жить или сдавать в аренду. Доход здесь в валюте и не облагается налогом.

Подписывайтесь на самый большой канал о рынке недвижимости Эмиратов от аналитика Андрея Негинского (он на фото) и скачивайте в закрепе каталог из 20 таких проектов с описанием и ценами.

Machinelearning

24 января 2025 17:55

🔸 Gated DeltaNet: гибридная архитектура нейронных сетей с управлением памятью.

Gated DeltaNet - экспериментальная архитектура, разработанная NVIDIA для управления памятью в контексте линейных трансформеров, которая может решить проблемы с забыванием в моделях, обрабатывающих длинные последовательности данных.

Gated DeltaNet предлагает использовать одновременно дельта-правило и гейтинг. Дельта-правило обновляет память модели, заменяя устаревшую информацию на новую, а механизм гейтинга удаляет ненужную информацию из памяти, чтобы она не мешала модели работать эффективно.

Архитектура Gated DeltaNet была разработана на основе алгоритма, который параллелит вычисления дельта-правила с использованием представления WY и оптимизирует работу с GPU на уровне тензорных ядер.

Перфоманс-тестирование Gated DeltaNet проводилось на бенчмарках языкового моделирования, ризонинга, контекстного извлечения, экстраполяции длины и понимания объемного контекста.

Модель Gated DeltaNet превзошла Mamba2 и DeltaNet на всех этих тестах. Например - улучшенная точность на задачах S-NIAH-2 и S-NIAH-3, где Gated DeltaNet показала более эффективное управление памятью по сравнению с DeltaNet и Mamba2 и превосходство в задачах ризонинга.

Гибридные архитектуры, сочетающие слои Gated DeltaNet с вниманием скользящего окна или слоями Mamba2 повысили эффективность обучения и производительность моделей.

Тестовые GatedDeltaNet-H1 и GatedDeltaNet-H2 дали еще более высокие результаты, используя комбинации Gated DeltaNet + SWA и Mamba2 + Gated DeltaNet + SWA соответственно.

Gated DeltaNet показала самые низкие показатели перплексии при экстраполяции на длинные последовательности до 20 тыс. токенов и продемонстрировала превосходные способности в извлечении информации, обучении в контексте и отслеживании состояния в задачах LongBench.

🔸Практическая реализация обучения Gated DeltaNet на Pytorch доступна в репозитории на Github

📌Лицензирование:

🟢Некоммерческое использование: Nvidia Source Code License-NC

🟠Коммерческое использование: по запросу через форму NVIDIA Research Licensing

🟡Arxiv

🟡GitHub

@ai_machinelearning_big_data


#AI #ML #LLM #NVIDIA #GatedDeltaNet

Machinelearning

24 января 2025 12:12

🤖 Quantum Swarm

Quantum Swarm (QUARM) - это мощная мультиагентная система, которая обрабатывает запросы с помощью скоординированного роя специализированных ИИ-агентов.

Каждый агент играет уникальную роль в анализе и ответе на запросы пользователей, предоставляя свой вариант ответа на поставленную задачу.

✨ Особенности

Сложные запросы обрабатываются несколькими специализированными агентами:

- Система Query Triage: Определяет сложность каждого запроса
- Интерпретатор запросов: Разбирает и анализирует запросы
- Специалист по исследованиям: Определяет ключевые области для исследования
- Критический анализатор: Оценивает информацию и выявляет пробелы
- Творческий исследователь: Генерирует новые варианты решения задачи
Синтезатор информации: - Объединяет идеи в последовательные ответы

🚀 Поддерживает различные интерфейсы:

- Поддержка CLI
- Простая Интеграция с Telegram-ботми
- RESTful API с поддержкой потоковой передачи данных
- Поддержка веб-интерфейса

🚨 Расширенные возможности:

- Потоковая передача ответов в реальном времени
- Память диалогов с автоматической очисткой
- Настраиваемые параметры агента
- Поддержка нескольких LLM-провайдеров (OpenAI, Groq, Heurist)
- Поддержка CORS для веб-интеграции

Установка:

git clone https://github.com/QuarmFW/Quarm.git
cd quarm

▪ Github

@ai_machinelearning_big_data


#python #ai #ml #aiagents #agents #aiswarm

Machinelearning

23 января 2025 17:35

🌟 SmolVLM: набор компактных VLM от HuggingFace - Base, Synthetic и Instruct.

SmolVLM - серия компактных VLM отличающихся высокой эффективностью использования памяти и могут быть развернуты на локальных устройствах с ограниченными ресурсами.

Только что были выпущены SmolVLM (256M и 500M), которым требуются GPU <1GB для запуска.

🤗 SmolVLM-256M – это cамая маленькая VLM в мире!

Модели настолько маленькт, что могут работать 100% локально в вашем браузере на WebGPU!

📌Лицензирование:  Apache 2.0

⭐️ Smolervlm: https://huggingface.co/blog/smolervlm
🤗 Модели: https://huggingface.co/collections/HuggingFaceTB/smolvlm-256m-and-500m-6791fafc5bb0ab8acc960fb0

@ai_machinelearning_big_data


#AI #ML #SmallVLM #Huggingface

Machinelearning

22 января 2025 17:07

🚀rStar-Math от Microsoft - техника, которая позволяет улучшать небольшие модели, такие как Qwen-7B и Phi3-mini, позволяя им работать на уровне OpenAI o1 и выше в решении математических задач.

Ключевые моменты:

🔗Пошаговое рассуждение (Monte Carlo Tree Search ): Модель симулирует глубокое мышление, анализируя каждый шаг решения для повышения точности.

Проверка решений через код: На каждом шаге генерируется текстовое объяснение и код на Python, который автоматически проверяется, чтобы отсеивать ошибки.

Самообучение: Модели улучшают друг друга за счет итеративного обучения в 4 итерации, что значительно повышает их росту производительности на тестах. Обучение на основе предпочтений: Модель вознаграждения процессов (PPM) сравнивает шаги рассуждения, чтобы улучшать их без ручного вмешательства, выбирая лучшие траектории.

Большие данные для обучения: Используется 747 000 математических задач с проверенными решениями для тренировки модели.

📊 Результаты:

🤯Точность Qwen2.5-Math-7B на тесте MATH выросла с 58,8% до 90,0%.

🤯🤯Phi3-mini-3.8B улучшилась с 41,4% до 86,4%.

🤯🤯🤯Модель решает 53,3% задач USA Math Olympiad, что соответствует уровню топ-20% среди старшеклассников.

Технология сочетает глубокое рассуждение, автоматическую проверку и самообучение для достижения высоких результатов.

◾️GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#rstar #microsoft #mah

Machinelearning

22 января 2025 11:20

⚡️ IBytedanceTalk только что выпустили UI-TARS модели (+ приложение для ПК / Mac OS) для взаимодействия с интерфейсами.

ИИ-агенты, которые объединяют возможности рассуждений и действий в единой vision-language model для комплексной автоматизации задач на вашем пк на уровне человека.


3️⃣ Доступны в 3-х размерах: 2B, 7B и 72B
⭐ Обученные на базе Qwen2-VL с поддержкой SOFT & DPO
⭐ Версия 72B показывает 82,8% на VisualWebBench (опережая GPT-4 и Claude).
✅ SOTA: Достигает самых высоких результатов на 10 +бенчмарках

▪Модели: https://huggingface.co/bytedance-research/UI-TARS-72B-DPO
▪Статья: https://huggingface.co/papers/2501.12326
▪Code: https://github.com/bytedance/UI-TARS
▪Приложения: https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop https://pic.x.com/pevF7Umtx7

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

22 января 2025 09:16

Приглашаем на открытый урок «Инструменты обратного тестирования торговых стратегий» от Otus

Рассмотрим базовую методику и рассмотрим основные библиотеки для проведения обратного тестирования торговых стратегий.

✅ Практика: тест простой торговой стратегии

Оставляйте заявку на курс «ML для финансового анализа» и создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска

👉 Регистрация на урок и подробности:
https://otus.pw/k6e7/?erid=2W5zFJ4evTJ

#реклама
О рекламодателе

Machinelearning

28 января 2025 17:58

🧠 Oh sh**, here we go again.

Alibaba релизнули еще одну модель: Qwen2.5-Max

- MoE
- предварительно обученная на масштабных датасетах и пост-обученная с помощью SFT и RLHF
- превосходит DeepSeek V3 на бенчмарках: Arena Hard, LiveBench, LiveCodeBench, GPQA-Diamond


📖 Релиз: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-max/
💬 Chat: https://chat.qwenlm.ai (choose Qwen2.5-Max as the model)
⚙️ API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/first-api-call-to-qwen?spm=a2c63.p38356.help-menu-2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE
🤗 HF: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Max-Demo

@ai_machinelearning_big_data


#Qwen #ml #llm #Alibaba

Machinelearning

28 января 2025 14:20

🌟 Обучение нейросети поиску локаций по самым непонятным запросам: опыт API Яндекс Карт

Команда API Яндекс Карт поделилась тем, как модернизировала Геокодер. Это инструмент, который способен найти точную локацию по запросу "Мяснитская 8" или вообще "Келес ауданы Сыртав 2".

Инженеры построили весь Геокодер с помощью deep learning, который:
- Работает даже с опечатками и народными названиями
- Понимает адреса на разных языках
- Запускается в новой стране за пару недель
- Использует под капотом контрастивное обучение, active learning, аугментацию и LLM-генерацию
- Показывает результат на 14% точнее предыдущей версии

По заверениям разработчиков, чтобы поддерживать такой Геокодер, достаточно всего пять ML-инженеров.

⭐️ Как это работает и что под капотом — читайте на Хабре.

▪️Статья

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #machinelearning #deeplearning

Machinelearning

28 января 2025 13:04

⚡️NVIDIA выпустили Eagle 2 — 1B, 2B и 9B VLM.

Eagle 2 - это обновление семейство мощных vision language моделей.

Модель 9B превосходит GPT4o ChartQA, OCRBench и MathVista, а также Llama 3.2 Vision 90B и llava 70B 🔥

Может работать с длинным контекстом, поддерживает 4K, HD.

> Eagle2-9B превосходит InternVL2-8B и MiniCPM-v2.6 по всем 14 тестам
> Он превосходит Qwen2-VL-7B в 9 из 14 тестов и превосходит его в OpenCompass
> Конкурирует с более крупными моделями, такими как InternVL2-26B, LLaVa-OneVision-72B и LLaMa-3.2-90B-Vision
> Eagle2-9B превосходит GPT-4o на ChartQA, OCRBench и MathVista и близок к GPT-4o на DocVQA, MMStar, AI2D и OpenCompass
> В открытом доступе выложены модель и чекпоинты

🤗Hf: https://huggingface.co/collections/nvidia/eagle-2-6764ba887fa1ef387f7df067

@ai_machinelearning_big_data


#eagle #nvidia #vision #ml #ai

Machinelearning

28 января 2025 07:11

⭐️ The Illustrated DeepSeek-R1

Одно из лучших иллюстрированных объяснение внутренностей DeepSeek-R1.
▪ Читать

⭐️ Видео генератор Pika 2.1 официально выпущен ​​— поддерживает разрешение 1080p и генерирует более согласованные и детализированные на видео.
▪ Попробовать

⭐️ DeepSeek-R1 теперь может работать в 1.58-битном режиме, оставаясь при этом полностью функциональным. Умельцы из Unsloth AI уменьшили размер модели 671B с 720 ГБ до 131 ГБ - это на 80 % меньше.

Наивное квантование всех слоев полностью ломает модель, вызывая бесконечные циклы и тарабарщину на выходе. Их динамические кванты решают эту проблему.

1,58-битный квант помещается в 160 ГБ VRAM (2x H100 80 ГБ) для быстрого вывода со скоростью ~140 токенов/сек.

Изучив архитектуру DeepSeek-R1, разработчики выборочно квантовали определенные слои в более высокие биты (например, в 4-битные), а большинство слоев MoE оставили в 1,5 бита.
▪Бенчмарки + блог
▪GGUF (131-212 ГБ) на Hugging Face:

⭐️ YuE (乐) - новая мощная модель генерации музыки с открытым исходным кодом! 🎵 Поддерживает преобразования текста в песню (как Suno.ai) с поддержкой различных жанров, вокала и множества языков. Модель совместима с Hugging Face и LLAMA.
▪Код
▪Демо

⭐️ Qwen 2.5-VL – обновленная визуальная модель, доступная в трех размерах: 3B, 7B и 72B параметров.
▪Qwen-2.5-VL
▪Qwen-2.5-1M


⭐️Netflix выпустили Go-with-the-Flow
Netflix выпустили новый алгоритм искажения шума для генерации видео, достаточно быстрый, чтобы работать в реальном времени, который заменяет случайную временную гауссиану на коррелированный искаженный шум, полученный из полей оптического потока, который сохраняет при этом пространственную гауссиану. Эффективность алгоритма позволяет тонко настраивать современные модели диффузии видео с минимальными расходами и предоставляет универсальное решение для широкого спектра управления движением на видео. Обширные эксперименты и исследования демонстрируют преимущества метода, делая его надежным и масштабируемым подходом для управления движением в диффузионных моделях видео.
▪HF
▪Github

⭐️ «Awesome DL-Based MRI Reconstruction» - новый Awesome репозиторий, содержащий ресурсы, инструменты и научные статьи, посвященные использованию глубокого обучения для ускорения получения магнитно-резонансных изображений. Созданный для обмена знаниями и сотрудничества, он служит важным руководством для исследователей и медиков со всего мира.
▪ Github

@ai_machinelearning_big_data


#ai #ml #news #llm #deepseek #Netflix #Qwen #Pika #news #ainews

Machinelearning

27 января 2025 16:57

⚡️ Мл сообщество активно обсуждает успехи Китая и DeepSeek-R1, в частности, в гонке за доминирование на рынке ИИ.

Релиз R1 и новости об инвестировании в развитие отрасли, вызвали падение акций американских ИТ-гигантов на бирже NASDAQ.

Но помимо R1 в этом месяце разработчики из Китая выпустили еще очень много интересных моделей 🔥 Китай набирает очень серьезные обороты,

Давайте посмотрим на список самых ярких релизов из Поднебесной за январь:

LLM:
✨ InternLM3-8B-Instruct
✨ MiniMax-Text-01
✨ RWKV-7 RNN + трансформер 👀
✨ Собственно сам DeepSeek-R1
✨ Baichuan-M1-14B медицинский LLM 🩺
✨ Qwen2.5-Math-PRM от Alibaba
✨ Qwen2.5 -1M


Модели кодинга:
✨ Tare от BytedanceTalk

TTS модели синтеза и генерации речи:
✨ T2A-01-HD от MiniMax AI
✨ LLaSA

МЛЛМ:
✨ Kimi k1.5 от Moonshot AI
✨ MiniCPM-o-2_6 от OpenBMB
✨ Sa2VA-4B от ByteDanceOSS
✨ VideoLLaMA 3 от Alibaba DAMO
✨ LLaVA-Mini от Китайской академии наук

✨Hunyuan-7B от TXhunyuan
✨ Hunyuan 3D 2.0

ИИ-агенты:
✨ UI-TARS от ByteDanceOSS
✨ GLM-PC

Датасеты:
✨ Fineweb-Edu-Chinese-V2.1
✨ Multimodal_textbook от Alibaba
✨ MME-Finance от Hithink AI
✨ GameFactory от KwaiVGI

@ai_machinelearning_big_data


#ai #ml #digest #china #deepseek #Alibaba

Machinelearning

26 января 2025 19:21

💥Релиз Qwen2.5-1M!

Теперь модель поддерживает контекст длиной 1 МИЛЛИОН ТОКЕН 🔥

⭐️ Доступны 2 модели: Qwen2.5-7B-Instruct-1M и Qwen2.5-14B-Instruct-1M.

Модель 14B-1M выигрывает у гораздо более крупной модели Qwen 2.5 Turbo (предположительно MoE с тем же количеством активных параметров).

Доступен подробный технический отчет о серии Qwen2.5-1M! 📊

📖 Технический отчет: https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2.5-1M/Qwen2_5_1M_Technical_Report.pdf
📄 Блог: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-1m/
🚀 Потестировать можно здесь: https://chat.qwenlm.ai
🤗 Huggingface: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-1m-679325716327ec07860530ba
▪ Modelscope: https://modelscope.cn/collections/Qwen25-1M-d6cf9fd33f0a40

@ai_machinelearning_big_data

#qwen #opensource #ml #llm

Machinelearning

26 января 2025 08:32

🌍 WebRover – это автономный ИИ-агент , предназначенный для взаимодействия с элементами веб-страниц и выполнения пользовательских запросов.

Агент построен на базе LangChain и LangGraph и в первую очередь создан, чтобы освободить пользователей от рутины, связанной с поиском и сбором информации.

Благодаря глубокому пониманию контекста и способности автоматически определять нужные элементы, WebRover эффективно справляется даже со сложными задачами.

Основные возможности WebRover включают:
- самостоятельную навигацию по сайтам, управление состоянием через LangGraph и автоматизированное взаимодействие с браузером посредством Playwright.
- агент способен анализировать содержимое страниц, делать скриншоты и формировать структурированные ответы и парить информацию.

Особенности
🤖 Навигация на основе GPT-4 для понимания контекста и интеллектуальной навигации по веб-сайтам
🎯 Интеллектуальное обнаружение элементов: Автоматически идентифицирует и взаимодействует с любыми элементами сайтов
📸 Визуальная обратная связь: Визуализация процесса навигации в реальном времени
🔄 Автономная работа: Самокорректирующаяся навигация со стратегиями обратного хода

git clone https://github.com/hrithikkoduri18/webrover.git
cd webrover
cd backend

▪ Github

@ai_machinelearning_big_data


#aiagents #ai #ml #opensource

Machinelearning

25 января 2025 11:05

⚡️ Китай продолжает выпускать новые МОЩНЫЕ и ДЕШЕВЫЕ модели искусственного интеллекта!

Материнская компания Tik-Tok, ByteDance, выпустила Doubao-1.5-pro.:
🔸На бенчмарках с GPT-4o они идут рука об руку
🔸Экономичная цена:
- 0,022 доллара за миллион кэшированных токенов
- 0,11 доллара за миллион токенов
- 0,275 доллара за миллион выходных токенов
🔸Преимущество в стоимости:
- в 5 раз дешевле, чем DeepSeek
- Более чем в 200 раз доступнее, чем OpenAI o1
🔸Особенности:
- контекстное окно размером 32k + 256k
✅Архитектура: Для повышения эффективности используется MoE
✅ Влияние на рынок: Этот шаг является частью широкой китайской инициативы в области искусственного интеллекта от ByteDance и DeepSeek для доминировали на ИИ рынке

https://team.doubao.com/zh/special/doubao_1_5_pro

#Doubao #llm #ml #ai #release

Machinelearning

25 января 2025 06:32

🖥 Cuda-120-Days-Challenge

Гайд 120-дневной программы обучения CUDA для всех, кто хочет углубиться в программирование на GPU.

Это структурированный, ежедневный план, охватывающий потоки, управление памятью, параллелизм и отладку и многое другое.

Урок на каждый день включает в себя:
- Разбор основной темы занятии
- Практическое упражнение / мини-проект
Разбор ошибок при отладке кода
- Рекомендованные ресурсы

▪Github
▪CUDA C Programming Guide
▪CUDA Toolkit Reference
▪CUDA Best Practices Guide
▪ Бесплатный 12-ти часовой курс по CUDA от freeCodeCamp

@machinelearning_interview - материалы для мл собеса

#cuda #nvidia #freecourse #opensource #tutorial

Machinelearning

24 января 2025 16:52

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

Data Science: t.me/data_analysis_ml
Python: t.me/pythonl
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_ru
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Machinelearning

24 января 2025 06:31

⭐️ OpenAI представили своего AI агента.

Operator — это ИИ-агент, который умеет работать с браузером, заказывать продукты, бронировать билеты и столики в ресторанах искать данные и тп.
Вам нужно просто описать свою задачу, а затем наблюдать в реальном времени, как оператор выполняет её за вас.
Доступ пользователям Pro уже открыт, для остальных обещают в ближайшем времени:
▪operator

⭐️ Open Operator
В преддверии релиза OpenAI Operator разработчики начали собирать некоторые ресурсы, связанные с Operator и другими подобными решениями для автоматизации задач:
▪Github

⭐️ Новый лидер на Text-to-Image Arena! Imagen 3 от Google DeepMind✨

Imagen 3 дебютирует на первом месте, обойдя Recraft-v3 с впечатляющим отрывом в +70 очков!
Imagen 3 доступен на сайте .

⭐️ "Последний экзамен человечества"

Это тщательно собранный датасет с 3 000 вопросов, разработанный при участии сотен профильных экспертов, чтобы отразить границы человеческих знаний. Лучше всех справляется с ним DeepSeek R1 от, достигая 9.4%, у o1 отставание с 9.1%.
▪Dataset

⭐️ Можем ли мы генерировать изображения с помощью цепочки мыслей CoT?

Давайте проверим и улучшим генерацию изображений шаг за шагом.
Авторегрессионная генерация изображений + масштабирование выводов приводят к существенному улучшению генерации изображений на нескольких бенчмарках.
▪Github ▪Статья ▪HF

⭐️ Pika 2.1

Крутейший генератор видео уже на подходе 😁 Движение в реальном времени стало намного лучше!
Здесь, можно подать заявку на ранний доступ:
▪Доступ

⭐️ o3-mini станет бесплатной — работать с моделью скоро смогут все желающие!
▪Новость

@ai_machinelearning_big_data


#news #ai #ml #machinelearning #deeplearning #openai #pika #chatgpt #Imagen #cot

Machinelearning

23 января 2025 06:20

🔎 Depth Anything — это передовая технология оценки глубины, использующая монокуляр (одну камера).

Однако у этой технологии есть проблема с временной несогласованности в видео, что значительно ограничивает её практическое применение.

😩Существующие методы могут улучшить согласованность видео, но они применимы к коротким видео (менее 10 секунд) и требуют компромисса между качеством и эффективностью съёмки.

🤗 Video Depth Anything — модель, которая обеспечивает высококачественную и последовательную оценку глубины видео без ущерба для их эффективности.

Она построена на основе Depth Anything V2 и обладает мощным пространственно-временным управлением.

🍪 Разработанная на основе совместного набора данных о глубине видео и дешевых немаркированных изображений, эта модель представляет эффективную стратегию оценки длинного видео на основе ключевых кадров. Ограничения на градиенты глубины устраняют необходимость в дополнительных предварительных данных.

🖥 Эксперименты показали, что Video Depth Anything обрабатывает видео любой длины без потери качества, последовательности, что устанавливает новый уровень в оценке глубины видео с нулевой съемкой.

Доступны модели различных масштабов, при этом самая маленькая из них обеспечивает производительность в реальном времени со скоростью 30 кадров в секунду 🔥👍

Начало работы:

git clone https://github.com/DepthAnything/Video-Depth-Anything
cd Video-Depth-Anything
pip install -r requirements.txt

✅ Лицензирование: Apache 2.0

▪GitHub
▪Paper
▪Model Small
▪Model Large
▪Demo

@ai_machinelearning_big_data


#DepthAnything #opensource #ml #depthestimation #videodepth

Machinelearning

22 января 2025 16:04

🚀 Хотите стать экспертом по машинному обучению в будущем? Тогда не теряйте время и начинайте развивать профильные навыки уже сейчас!

Если вам от 13 до 20 лет, вы знаете основы Python и любите математику, у вас есть шанс присоединиться к крутой программе по машинному обучению! Пройти её можно в Яндекс Лицее 🌟

Вас ждут 3 месяца бесплатных онлайн-занятий и лекций от экспертов из индустрии. Все знания вы будете применять на практике, получая реальный опыт: от использования ML‑алгоритмов в компьютерном зрении до построения нейронных сетей 🌐🤖

Набор открыт также на онлайн-программы по веб-разработке на Go и Django, анализу данных, большим данным. Не упустите шанс — подайте заявку до 29 января!

Machinelearning

22 января 2025 10:16

🧠Миграция парсера YQL с ANTLR3 на ANTLR4

Выпускник ШАда рассказал, как перевёл парсер YQL с ANTLR3 на ANTLR4.

🔥Почему это важно?

Новый парсер открыл возможности для автодополнения, синтаксической подсветки и генерации парсеров на Go, TypeScript и C++.
Решение задачи упростило поддержку YDB и расширило его функционал.

⚙️ Ключевые моменты:
- Миграция потребовала глубокого изучения работы ANTLR3, ANTLR4 и структуры парсинга в YDB
- В процессе пришлось адаптировать систему парсинга, которая использует protobuf для описания синтаксического дерева.

В итоге удалось внедрить решение, сохранив стабильность системы.

📌 Читайте подробности о процессе, нюансах ANTLR и реализации парсинга в YQL в статье на Хабре.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

22 января 2025 07:01

🌟 Google только что выпустили новую модель Gemini 2.0 Flash Thinking

✅ Контекст с 1 миллионом токенов (5-х больше, чем o1 Pro)

#1 на арене чат-ботов 👑

Модель показала наивысший результат, обогнав Gemini-Exp-1206

+ 17 очков прироста по сравнению с предыдущей контрольной точкой 1219

- №1 по всем направлениям (генерации кода), за исключением управления стилем.

• AIME: 73.3%
• GPQA: 74.2%
• MMMU: 75.4%

Модель доступна в ai-gradio

pip install --upgrade "ai-gradio[gemini]"

https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21

@ai_machinelearning_big_data

#google #gemini