Machinelearning

Не представляете свою жизнь без математики и хотите применять её в работе над IT-проектами? Научиться этому помогут короткие образовательные программы от экспертов-практиков. Плюсы таких форматов — большой объём полезной информации в короткий срок, фокус на узкие дисциплины, новые проекты в портфолио, а также активный нетворкинг и обмен идеями. Где найти такие программы? Например, у Яндекс Образования. В июле у них стартует студкемп по математике в ИИ на базе Иннополиса. За две недели вы погрузитесь в актуальные вопросы машинного обучения и больше узнаете о математических методах в искусственном интеллекте. На бесплатной программе ждут студентов старших курсов, обучающихся по направлению Computer Science. Подать заявку можно до 26 мая. Всем, кто успешно пройдёт отбор, организаторы оплатят дорогу и проживание. Переходите на сайт прямо сейчас и заполняйте анкету! Поторопитесь, количество мест ограничено.

🌟 Tabby — локальный аналог Copilot Tabby — это локальный AI-помощник для кодинга, open-source альтернатива GitHub Copilot. Некоторые особенности Tabby: — полная самодостаточность, отсутствие необходимости в СУБД или в облаке — имеет интерфес OpenAPI, легко интегрируемый с существующей инфраструктурой (например, Cloud IDE) — поддерживает GPU среднего класса Быстрый старт с Docker:

docker run -it \
  --gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
  tabbyml/tabby \
  serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda

Существует расширение для VS Code 🖥 GitHub 🟡 Доки @ai_machinelearning_big_data

Стартовал набор в Академию Аналитиков Авито. Это бесплатный образовательный онлайн-курс с практикой в реальном бигтехе. Традиционно в Академии два направления: аналитик данных и DS-инженер. Выбери, что ближе тебе, познакомься с требованиями к поступлению, программой и преподавателями на странице Академии. И спеши подать заявку!

🔥🔥🔥 Google объявила конкурс для всех разработчиков Gemini API с призовым фондом в $3 млн и Custom Electric 1981 DeLorean (Легендарной машины из фильма Назад в будущее) Google объявила конкурс Gemini API для разработчиков со следующим призовым фондом. В рекламе снялся легендарный Кристофер Ллойд, актер снимавшийся в трилогии Назад в будущее. 🛻 Главный приз: полностью электрическая версия DeLorean 1981, произведенная на заказ. Общий призовой фонд: $3 млн. Конкурс Google Gemini API открыт как для отдельных участников, так и для команд. Разработчикам предлагается создать и представить приложения с использованием API Gemini. ⚡️Критерии оценки Google оценивает приложения по пяти основным критериям: * Креативность * Полезность * Исполнение * Новизна * Влияние Компания будет выбирать приложения, которые: *Ииспользуют API Gemini * Решают реальные проблемы * Оригинальны и хорошо продуманы * Дают потяьный пользовательский опыт Призы В рамках конкурса также будут вручаться денежные призы в различных категориях: * Лучшее приложение для Android * Лучшее веб-приложение * Лучшая игра Кроме того, будут присуждаться крупные денежные призы за: * Самое полезное приложение * Самое эффективное приложение * Самое креативное приложение Крайний срок подачи заявок Крайний срок подачи заявок: 12 августа 2024 года. Онлайн-голосование в категории «Выбор пользователей» ожидается 16 августа. В остальных категориях победителей выберет внутренняя команда Google. Результаты конкурса Gemini API будут объявлены в октябре. Подать заявку: https://ai.google.dev/competition?hl=ru @ai_machinelearning_big_data

💪 Разбираемся, у кого контекст длиннее! У GEMINI контекстное окно 2млн токенов. Это в 16 раз больше, чем у GPT-4o . У GPT-4o 128k токенов, это две копии книги «Великого Гетсби», в Gemini 1.5 Pro можно загрузить всю «Войну и мир». - Gemini теперь будет во ВСЕХ продуктах Google: Поисковике, gmail, photo, Workspace, NotebookGmail, Google Meet, модель может писать письма, делать выжимки из них, вести диалог, искать нужные для вас части письма, читает вложения и может отвечать по любым длинным документам, видео, изображениям во вложениях, управляется голосом. - Еще Google представили Gemini 1.5 Flash оптимизированную модель с низкой задержкой. -Project Astra - это прототип от GoogleDeepMind, ИИ-ассистенты, с которыми можно общаться в реальном ИИ работает прямо с вашего телефона и даже с умных очков! Project Astra может быть по-настоящему полезен в повседневной жизни. Агент может взаимодействовать с окружающим миром, воспринимая информацию, запоминая то, что видит, обрабатывая эту информацию и понимая окружение и детали. - Представлен Veo - прямой конкурент Sora для генерации видео. Модель принимает текст и может генерировать видео с разрешением до 1080p продолжительностью более минуты. - Представлен Imagen 3 - самая совращения модель Google для генерации изображений. - Google наконец-то прилагают серьезные усилия для интеграции искусственного интеллекта в поисковик @ai_machinelearning_big_data

🖥 А вот и ответ от Google Смотрит Google I/O ‘24 онлайн, ждем достойного ответа Open AI. https://www.youtube.com/watch?v=XEzRZ35urlk @ai_machinelearning_big_data

⚡️ AT-EDM: Attention-Driven Training-Free Efficiency Enhancement of Diffusion Models Компания Adobe нашла способ снизить вычислительные затраты на диффузионные модели данных без переобучения. Они назвали метод AT-EDM, и это позволяет добиться сокращения FLOPs до 40% при сохранении почти такого же качества изображения, как и в исходной модели. ▪Почитать подробнее: https://atedm.github.io ▪Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ZmOdN4F_8Ew ▪Статья: https://arxiv.org/abs/2405.05252 Код на подходе. @ai_machinelearning_big_data

🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей. 🔔 Старт ML-соревнования уже через несколько дней – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас! Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков: 1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка. 2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные. Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech. 28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science. 🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий

🔥 Некоторые крутые скрытые фишки новой GPT4o 1) GPT4o на 2 головы опередил всех в создании текста на изображениях, сгенерированных искусственным интеллектом. Великолепный результат. 2) Новая модель позволяет генерировать шрифты. 3) Поддерживает 3d-рендеринг. 4/ GPT4o может создавать звуковые эффекты, а не только речь. 5) Эффективная и стабильная работа в преобразовании изображений в зависимости от контекста. А на последнем видео, вы можете посмотреть как модель отвечает на русском языке. Сегодня намечена Google I/O, где нам покажут обновленный Gemini, ждем достойного ответа. @ai_machinelearning_big_data

✅ Приложение, в котором вы можете посмотреть прогресс открытых и проприетарных моделей LMS с течением времени✅ Это приложение отображает изменения показателей моделей, который оценивается чат-ботом LMSYS Arena, крутая штука, чтобы поиграться. Показатель ELO (ось y) - это показатель относительной силы модели, основанный на ее показателях по сравнению с другими моделями на арене. Дата публикации (по оси x) соответствует моменту, когда модель была впервые опубликована публично. Линии тренда основаны на обычной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) и корректируются в соответствии с критериями фильтрации. https://huggingface.co/spaces/andrewrreed/closed-vs-open-arena-elo @ai_machinelearning_big_data

🌟 LocalAI — свободная альтернатива предложений от OpenAI LocalAI — это open-source альтернатива решений от OpenAI. LocalAI выступает в качестве замены REST API, совместимого со спецификациями OpenAI API для локальных выводов. Позволяет локально запускать LLM, генерировать изображения, аудио (и не только), клонировать голос; при этом не требует GPU. Поддерживается множество семейств LLM и архитектур, LocalAI работает с gguf, transformers, diffusers и не только. Запуск LocalAI с помощью Docker: — docker run -p 8080:8080 --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-cpu При наличии GPU Nvidia (аналогично для CUDA 12): — docker run -p 8080:8080 --gpus all --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-11 🖥 GitHub 🟡 Страничка LocalAI @ai_machinelearning_big_data

Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября! На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле. А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента. 🔹 Сбор заявок завершится 13 июля. Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

⚡️ MatterSim — модель глубокого обучения для моделирования атомных структур; поддерживает все элементы, температуры и давления MatterSim — Deep Learning, которая позволяет моделировать свойства атомных структур на высоком уровне и точно предсказывать свойства материалов во всей периодической таблице, при температурах от 0 до 5000 К и давления до 1000 ГПа. MatterSim может быть тонко настроена для моделирования атомных структур на желаемом уровне теории. Или же можно использовать модель для прямого прогнозирования свойств на основе заданной структуры. 📎 Arxiv @ai_machinelearning_big_data

🔥 Грег Брокман, соучредитель OpenAI, опубликовал 5-минутное видео, в котором он общается с языковой моделью GPT-4 и демонстрирует ее возможности компьютерного зрения. А вот еще 33 видео с примерами работы ИИ - https://vimeo.com/openai. А если инверсно, тут обращение самого Сэма Альтмана - https://blog.samaltman.com/gpt-4o

🔥 Модель 👇 https://openai.com/index/hello-gpt-4o/ @ai_machinelearning_big_data

🖥 Модель общается естественным и понятным языком, обрабатывает информацию в реальном времени и даже умеет шутить. Ее практически невозможно отличить от живого человека. @ai_machinelearning_big_data

🖥 Вышла новая, улучшенная версия GPT-4 Omni для. И что самое главное — она доступна всем БЕСПЛАТНО! Это самая совершенная модель из всех, намного превосходящая своих предшественников, включая таинственный gpt2-chatbot. Она появится уже сегодня в виде приложения для пк. Она даже понимает эмоции и тон голоса. @ai_machinelearning_big_data

🖥 Началась трансляция OpenAI Spring Update будет, смотрим: https://www.youtube.com/watch?v=DQacCB9tDaw @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Lory — полностью дифференцируемая Mixture-of-Experts (MoE) для предварительного обучения авторегрессионной языковой модели На днях исследователи из Принстона и Meta AI представили Lory — первое в своём роде решение, которое позволяет масштабировать MoE-архитектуры для предварительного обучения авторегрессионных языковых моделей. В Lory реализованы 2 ключевые технологии: (1) — стратегия маршрутизации причинных сегментов, которая обеспечивает высокую эффективность операций объединения экспертов при сохранении авторегрессивной природы языковых моделей (2) — метод группировки данных на основе сходства, который стимулирует специализацию "экспертов" путем группировки похожих документов в обучающих выборках Результаты экспериментов с Lory показывают значительный прирост производительности по сравнению с обычными MoE-моделями. 📎 Arxiv @ai_machinelearning_big_data