Machinelearning

🏆 Yandex Cup 2023 — открытый чемпионат для настоящих творцов Разработчики — художники нового мира. Они создают смыслы, правила и законы, манифестируют идеи, творят миры и целые вселенные. И, если их предшественники делали это, используя слова, краски и звуки, то современные творцы создают новую реальность с помощью программного кода. Искусство писать код Тема чемпионата в этом году «Решаем искусство». Участников ждут нестандартные задачи на стыке IT и творчества, а лучшие встретятся лицом к лицу в финале, чтобы оживить арт-инсталляцию и разделить между собой 8 500 000 рублей. Показать своё мастерство можно в 6 направлениях: 🔸 Фронтенд 🔸 Бэкенд 🔸 Мобильная разработка 🔸 Аналитика 🔸 Алгоритмы 🔸 Машинное обучение Финал и церемония награждения пройдут офлайн в офисе Яндекса в Казахстане. Яндекс предоставит финалистам проезд и проживание в Алматы. Регистрация открыта до 29 октября включительно: 👉 Участвую! #Yandex_Cup23

🖥 AutoGen AutoGen provides multi-agent conversation framework as a high-level abstraction. AutoGen - это фреймворк от Майкрософт, позволяющий разрабатывать LLM-приложения с использованием нескольких агентов, способных взаимодействовать друг с другом для решения задач. Агенты AutoGen настраиваются, общаются и легко допускают участие человека. Агенту можно поручить действовать в качестве кодера, пишущего код на основе промыта. Второму агенту можно назначить роль ревьюера кода, который указывает на ошибки в коде. После обмена сообщениями агенты отдают пользователю финальный код с пояснениями. Такой подход приводит к значительному повышению эффективности работы генеративных моделей – по данным Microsoft, AutoGen может ускорить написание кода в несколько раз. 🖥 Github: https://github.com/microsoft/autogen 📕 Project: https://microsoft.github.io/autogen/ 🤗 FLAML.: https://github.com/microsoft/FLAML ai_machinelearning_big_data

🦙AgentTuning: Enabling Generalized Agent Abilities For LLMs. AgentTuning - простой и эффективный метод расширения агентских возможностей для решения сложных задачи реального мира при сохранении всех возможностей ЛЛМ. AgentTuning содержит датасет 1866 высококачественных взаимодействий, предназначенных для улучшения работы ИИ-агентов в 6 различных реальных задачах. 🖥 Github: https://github.com/THUDM/AgentTuning 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.12823 🤗 Model: https://huggingface.co/THUDM/agentlm-70b 🚀Dataset: https://huggingface.co/datasets/THUDM/AgentInstruct ⭐️ Project: https://thudm.github.io/AgentTuning/ ai_machinelearning_big_data

🐾 Putting the Object Back into Video Object Segmentation (Cutie) Cutie - это фреймворк для сегментации видеообъектов, обладающий большей высокой производительностью, устойчивостью и скоростью. Cutie четко отделяет семантику объекта переднего плана от фона. На сложном наборе данных MOSE Cutie превосходит все предыдущие методы сегментации. git clone https://github.com/hkchengrex/Cutie.git 🖥 Github: https://github.com/hkchengrex/Cutie 🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1yo43XTbjxuWA7XgCUO9qxAi7wBI6HzvP?usp=sharing 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.12982v1 🚀Project: https://hkchengrex.github.io/Cutie/ ai_machinelearning_big_data

Как начать развиваться в профессии дата-инженера?  👨‍💻Освойте лучшие практики работы с данными на онлайн-курсе «Data Engineer» от OTUS.  ➡️За 4 месяца вы научитесь собирать данные, разрабатывать архитектуру данных в компании и создавать сервисы для обработки данных больших объемов. Одна из фишек курса — метод кейсов. На занятиях разбираем примеры внедрений, использования инструментов, оптимизации производительности, а также возможные проблемы и ошибки.  Старт занятий — 27 октября.   👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/mWaY/ Успейте пройти вступительный тест и занять место в группе по спец.цене. Приобрести курс возможно в рассрочку. Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KTHA4

📑 DocXChain: A Powerful Open-Source Toolchain for Document Parsing and Beyond DocXChain - мощный инструментарий с открытым исходным кодом для синтаксического анализа документов, предназначенный для автоматического преобразования разнородной информации, содержащейся в неструктурированных документах, таких как текст, таблицы и диаграммы, схемы в структурированные представления, доступные для машинного чтения и манипулирования. 🖥 Github: https://github.com/alibabaresearch/advancedliteratemachinery 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.12430v1 🚀Damo: https://damo.alibaba.com/labs/language-technology ai_machinelearning_big_data

🛠 Improving Long Document Topic Segmentation Models With Enhanced Coherence Modeling SpokenNLP: Официальный репозиторий кодовых баз по самым разным исследовательским проектам, разработанным командой SpokenNLP Speech Lab, Alibaba DAMO Academy. 🖥 Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/spokennlp 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.11772v1.pdf 🚀Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikisection ai_machinelearning_big_data

📒 GigaChat нового поколения. Разработчики @gigachat_bot изменили подход к обучению модели, а потому практически все умения модели были улучшены. В частности, речь идет о сокращении текстов, ответов на вопросы и генерации идей. Появился и бот GigaChat в социальной сети «ВКонтакте» — после активации, его можно использовать для самых разных целей: от создания текстов до генерации изображений (за счет интеграции с Kandinsky). Число уникальных пользователей GigaChat достигло 1 млн. • Попробовать @data_analysis_ml

добрый день. текст предварительно выглядит так. посмотрите, ок ли такой вариент? Как автоматизировать переобучение ML-моделей Разработчики ML-моделей из Газпромбанка рассказывают, как в условиях банковской регуляторики, требований безопасников и запрета на использование некоторых инструментов (того же Git LFS) сократить срок переобучения модели с месяца до одного дня. В статье говорится об разделении и параллельном выполнение процесса сканирования и выкатки кода по CI/CD-процессу, благодаря архитектурному разграничению весов модели и самого кода как разных сущностей сборки. https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/766736/

👨 AG3D: Learning to Generate 3D Avatars from 2D Image Collections (ICCV 2023) AG3D: Фреймворк для генерации трехмерных аватаров из двумерных изображений 🖥 Github: https://github.com/zj-dong/AG3D 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2305.02312 🚀Video: https://youtu.be/niP1YhJXEBE ⭐️ Project: https://zj-dong.github.io/AG3D/ ai_machinelearning_big_data

Всем, привет, мы исследовательское агентство SmartMinds и сейчас проводим опрос среди IT специалистов. Что хотим узнать: что важно при выборе работодателя, какие каналы являются эффективными при поиске работы и ходите ли вы на мероприятия для IT. Опрос анонимный, займет не более 3-х минут и мы будем благодарны всем, кто примет участие ❤️ Пройти опрос

✨ Cross-Episodic Curriculum for Transformer Agents Трансформеры отлично справляются с выявлением закономерностей, но не справляются с ограниченными данными, что часто встречается в робототехнике. При Cross-Episodic обучении, агент-трансформер учится совершенствоваться с помощью внутриконтекстной программы обучения. По сути, обучающий сигнал заложен в последовательность все более трудных задач и ии развивается, находя решение на них. pip install git+https://github.com/cec-agent/CEC 🖥 Github: https://github.com/CEC-Agent/CEC 📕 Paper: https://cec-agent.github.io/src/bib.txt ⭐️ Project: https://cec-agent.github.io ai_machinelearning_big_data

Erid: Kra23uXjQ 28 октября стриминг выйдет за пределы ваших экранов на конференции PlayButton 2023 Спикеры из команд разработки соберутся на большой конференции Кинопоиска о стриминге и обсудят, как из смелых идей появляются фичи и продукты будущего. Ребята поделятся решениями, которые создают и развивают на контентных сервисах, расскажут про умные рекомендации и работу с платформами. Приходите, чтобы узнать, как из мира фантазий создаётся реальность. В программе доклады про нейросети, генеративные технологии и другие решения, которые уже сейчас упрощают жизнь разработчикам. Мероприятие пройдёт онлайн и оффлайн в Москве. Чтобы стать участником, нужно заполнить анкету и пройти модерацию. Количество мест ограничено. Реклама. ООО «КИНОПОИСК» ИНН 7710688352

📚 Large (Language) Models and Foundation Models (LLM, LM, FM) for Time Series and Spatio-Temporal Data Профессионально курируемый список больших языковых моделей и базовых моделей (LLM, LM, FM) для темпоральных данных (временных рядов, пространственно-временных и событийных данных) с полезными ресурсами (статьи, код, датасеты и т.д.), целью которого является всестороннее обобщение последних достижений в этой области. В Проекте собрана информацию о докладах, учебниках и обзорах по ИИ для временных рядов (AI4TS)с ведущих конференций и в журналов по ИИ. 🖥 Github: https://github.com/qingsongedu/awesome-timeseries-spatiotemporal-lm-llm 📝 AI4TS: https://github.com/qingsongedu/awesome-AI-for-time-series-papers 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.10196v1 ai_machinelearning_big_data

💪 Что такое Байесовское А/B-тестирование и как его провести?  Подробно обсудим 19 октября в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS. Занятие приурочено к старту онлайн-курса «Machine Learning. Advanced».   🔹 На вебинаре мы разберем, какие преимущества дают Байесовские A/B тесты по сравнению с обычными, как проводить Байесовские A/B тесты и как работать с Байесовскми моделями в PyMC3. 📌  Результаты урока: Познакомитесь с основами A/B тестирования и получите новый, простой и эффективный инструмент для A/B тестирования 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/JmBM/ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KUFd5