Machinelearning

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»!

🔥 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

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.

🪄👕 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

⚡️ 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

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

⚡️ 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

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

🔎 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

🌟 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

⁉️ 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/

🔥🎮 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

📌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

🔥 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

⚡️ 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

🏥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

🦾 🦏 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 крытая бесплатная книга: "Научная визуализация: Python + Matplotlib" Исходники книги c примерами кода лежат здесь. ▪Постер ▪Книга ▪Код из книги @ai_machinelearning_big_data

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»

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.

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