Сегодня родился Бенедикт Киберксюш

Adapters: A Unified Library for Parameter-Efficient and Modular Transfer Learning Adapters is a new open-source library based on the initial version of AdapterHub. It is aimed at unifying parameter-efficient and modular transfer learning. The library integrates 10 diverse adapter methods into a unified interface for easy usage and provides a simple way of leveraging the modularity of adapters by designing composition blocks. GitHub: https://github.com/adapter-hub/adapters

UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition https://arxiv.org/abs/2311.15599 via @dlinnlp_links

Q-Transformer (Score: 151+ in 7 hours) Link: https://readhacker.news/s/5V5QY Comments: https://readhacker.news/c/5V5QY

roboflow/multimodal-maestro Effective prompting for Large Multimodal Models like GPT-4 Vision or LLaVA. 🔥 Language: Python #cross_modal #gpt_4 #gpt_4_vision #instance_segmentation #llava #lmm #multimodality #object_detection #prompt_engineering #segment_anything #vision_language_model #visual_prompting Stars: 367 Issues: 1 Forks: 23 https://github.com/roboflow/multimodal-maestro

so-vits-svc Очень полноценный гайд о том как делать singing voice conversion. В references куча статей, из которых можно собирать промежуточные фичи (обратите внимание на whisper). А вообще ору с того что анимешники захватывают Speech Tech https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc

A Timeline of the OpenAI Board (Score: 150+ in 6 hours) Link: https://readhacker.news/s/5UgD8 Comments: https://readhacker.news/c/5UgD8

С генерацией картинок и текстов уже давно всё хорошо и мейнстрим, а музыка с видео пока отставали. Вот теперь Deepmind взялся за музыку: https://deepmind.google/discover/blog/transforming-the-future-of-music-creation/

🔥 Библиотека RAPIDS от NVIDIA cделает Pandas в 150 раз быстрее без изменений кода. Нужно прописать только это: %load_ext cudf.pandas import pandas as pd 🤖 Их библиотека RAPIDS cuDF сама определяет, доступна GPU или CPU, и ускоряет обработку. 💪 Колаб чтоб попробовать: 🥳 Репозиторий либы: @datafeeling

Towards the Imagenets of ML4EDA https://arxiv.org/abs/2310.10560

The Power of the Senses: Generalizable Manipulation from Vision and Touch through Masked Multimodal Learning https://sferrazza.cc/m3l_site/

Contrastive Difference Predictive Coding https://chongyi-zheng.github.io/td_infonce/