NewSpace Times

🚀 Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1 — это крупная языковая модель (LLM) от NVIDIA, созданная на базе архитектуры Llama 3 и усовершенствованная с использованием технологий NVIDIA. Модель на 49 миллиардов параметров, которая оптимизирована для работы на GPU и предназначена для выполнения сложных NLP задач. Интеграция с экосистемой NVIDIA: Использует фреймворки вроде NeMo и TensorRT для ускорения вычислений на GPU. Оптимизация под железо NVIDIA: Заточена для работы на серверах с GPU серий A100, H100 и др. Совместимость с Llama 3: Сохраняет 🛠 Для кого полезен? Корпоративные разработчики: Внедрение в продукты, требующие высокоточной генерации текста (чат-боты, аналитика). 🚀 Преимущества перед аналогами Скорость и эффективность: Благодаря оптимизации под CUDA и TensorRT, модель работает в 1.5–2x быстрее, чем базовые версии Llama 3 на аналогичном железе. Поддержка квантования и динамического батчинга для снижения затрат на инференс. Масштабируемость: Готовность к интеграции в распределенные системы (NVIDIA...

Хронология самых интересных ИИ релизов в 2024 году🔥 От Gemma до Llama 3.1 405B, от Sonnet 3.5 до o3 ! https://huggingface.co/spaces/reach-vb/2024-ai-timeline

🔥 pyRiemann — это библиотека на Python для анализа многомерных данных с использованием римановой геометрии положительно определенных матриц! 🌟 Она построена на API scikit-learn и предоставляет высокоуровневые инструменты для обработки данных, классификации и машинного обучения. Основное применение библиотеки связано с биосигналами (например, EEG, MEG, EMG), интерфейсами мозг-компьютер (BCI), а также дистанционным зондированием, включая обработку радарных изображений и гиперспектральных данных. 🔐 Лицензия: BSD-3-Clause 🖥 Github

🔥 3DTrajMaster — это инструмент, предназначенный для работы с трехмерными траекториями в контексте анализа и обработки данных движения объектов! 🌟 Данный проект предлагает инструменты для эффективной работы с данными, которые включают трехмерные координаты объектов, а также их визуализацию и анализ траекторий в 3D-пространстве. 🖥 Github

🔥 OpenCoconut — реализация парадигмы латентного рассуждения, известной как Chain of Continuous Thought (COCONUT)! 🌟 Основная идея заключается в генерации "мыслей" в латентном пространстве (состояниях модели) перед началом декодирования ответа. Этот подход использует скрытые состояния модели на этапе предварительной подготовки данных для повышения качества генерации. 🌟 Проект ориентирован на задачи, такие как математические вычисления, программирование и общий анализ данных, основываясь на синтетическом наборе данных. В будущем планируется улучшение функции потерь, добавление методов раннего завершения генерации и адаптивного переключения между латентным пространством и языковым. Это может повысить точность и гибкость моделей, работающих с последовательными задачами. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github

Будьте честны с собой )

⚡️ Введение в тензорные сети 📌 Урок5 📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 📌 Colab

🔥 chai-lab — проект, связанный с предсказанием биомолекулярных структур! 🌟 Он включает в себя Chai-1, передовую модель для предсказания структуры биомолекул, разработанную с использованием современных методов машинного обучения, включая диффузионные модели и сверточные нейронные сети. Этот проект ориентирован на автоматизированное создание и анализ сложных молекулярных структур, что может быть полезно в биоинформатике и фармацевтических исследованиях. Программный код включает в себя инструменты для работы с различными молекулярными данными, такими как MSAs (multiple sequence alignments), атомные структуры, шаблоны и другие специфические биомолекулярные данные. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github

🔥 identity-rag-customer-insights-chatbot — проект для создания чат-бота, который использует систему IdentityRAG для объединения и анализа данных о клиентах! 🌟 Система решает задачи по разрешению идентификации клиентов и предоставлению единой, и актуальной информации о клиентах из различных источников. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github

🔥 InvSR — новый метод для улучшения качества изображений! 🔗 Ссылка: *клик* 🖥 Github

Современные технологии все глубже интегрируют машинное обучение, которое уже давно вышло за рамки простой обработки данных. Сегодня ИИ способен анализировать поведение пользователей, адаптироваться под их требования и помогать принимать взвешенные решения. Особенно заметно это в секторе электронной коммерции, где ИИ улучшает взаимодействие между покупателями и продавцами. Команда Авито презентовала новую версию поиска, которую получилось усовершенствовать с помощью Avito Ranker 3 — собственной технологии ранжирования. ИИ изменил логику выдачи объявлений: время размещения больше не является ключевым фактором для поиска. Вместо этого система обращает внимание на более важные для покупателя параметры: качество описания и фото, цену и хороший уровень сервиса продавца. Благодаря этому, число показов нерелевантных и некачественных объявлений снизилось вдвое, а пользователи стали на 17% чаще переходить из поиска прямо в карточки товаров. Кроме того, конверсия покупок возросла на 25%, что свидетельствует об эффективности новой системы.

🔥 agent_tutorials — серия обучающих материалов по созданию и разработке искусственных агентов с использованием различных технологий, таких как LangGraph, CrewAI и AutoGen! 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github

💡 Qwen выпустил QvQ 72B OpenAI o1-мультимодальную модель с ризонингом с возможностями зрения 🔥 TLDR 🏆SoTA мультимодальный с открытым исходным кодом 🧠 Способность к пошаговому рассуждению 💪🏾 Конкурентный балл MMMU с o1, GPT-4o и Sonnet 3.5 🔥 Выигрывает у GPT-4o и Sonnet 3.5 на MathVista и MathVision > pip install mlx-vlm https://huggingface.co/collections/mlx-community/qvq-72b-preview-676b345a6f93172ba980c0d5

🖥 Эта статья объясняет концепцию машин Тьюринга, которая является основополагающей в теории вычислений и была предложена Аланом Тьюрингом в 1936 году! 🌟 В статье описывается, как работает машина Тьюринга, что она может и не может вычислять, а также как она связана с современными компьютерами. 🌟 Автор рассматривает механизмы работы машины Тьюринга, её элементы (лента, головка и состояние), а также обсуждает такие ограничения вычислений, как задача о остановке (Halting problem). Статья включает примеры программ для демонстрации возможностей машины Тьюринга и предоставляет интерактивную среду для экспериментов с программами, работающими на этой модели. 🔗 Ссылка: *клик*

⚡️ Исследователи Microsoft выпустили лабораторию AIOpsLab: Комплексный ИИ-фреймворк с открытым исходным кодом для агентов AIOps Исследователи Microsoft совместно с группой ученых из Калифорнийского университета в Беркли, Иллинойского университета в Урбане-Шампейне, Индийского научного института и колледжа Агнес Скотт разработали AIOpsLab - систему оценки, предназначенную для систематического проектирования, разработки и развития агентов AIOps. Эта платформа с открытым исходным кодом охватывает весь жизненный цикл облачных операций - от обнаружения неисправностей до их устранения. Предлагая модульную и адаптируемую платформу, AIOpsLab поддерживает исследователей и практиков в повышении надежности облачных систем и снижении зависимости в системах. Фреймворк AIOpsLab включает в себя несколько ключевых компонентов. Центральный модуль, обеспечивает взаимодействие между агентами и облачными средами, предоставляя описания задач, API-интерфейсы действий и обратную связь. Генераторы отказов и рабочих нагр...

🔥 QuantResearch — репозиторий, который содержит материалы, связанные с количественным анализом, стратегиями и тированием гипотез в области финансов! 🌟 Проект включает разнообразные методы, такие как машинное обучение, глубокое обучение, алгоритмическая торговля и оценка рисков. В нем представлены примеры кода для портфельной оптимизации, алгоритмической торговли , использования машинного обучения и разработки торговых стратегий. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github

🔥 MI300X vs H100 vs H200 Benchmark Part 1: Training – CUDA Moat Still Alive Опубликован новый интересный анализ - сравнение реальных характеристик AMD MI300X и NVIDIA H100+H200 с практическими рекомендациями о том, как стек AMD ROCm может догнать CUDA от NVIDIA. Производительность обучения, пользовательский опыт, удобство использования, Nvidia, AMD, GEMM, внимание, сетевые технологии, InfiniBand, Spectrum-X Ethernet, RoCEv2 Ethernet, SHARP, стоимость. Отличное чтиво ! 📌 Читать

👩‍💻 Mlxtend (machine learning extensions) — это библиотека Python, предоставляющая полезные инструменты для анализа данных и задач машинного обучения! 🌟 Она включает модули для обработки данных, визуализации, построения моделей, кросс-валидации и других аспектов, упрощая выполнение повседневных задач в сфере Data Science. 🌟 Библиотека предназначена для расширения возможностей популярных инструментов, таких как scikit-learn, pandas и NumPy. Она содержит функции для построения ансамблей моделей, работы с наборами данных, выполнения статистического анализа и визуализации результатов. 🖥 Github

📌Топ Python-проектов для ML 2024 года. Эти проекты были выбраны на основе их актуальности на 2024 год. Каждый из них - смесь практической полезности, новизны и, честно говоря, крутости, будь то смелый и инновационный подход, элегантное решение сложных проблем или просто умная реализация. 🟢BAML - предметно-ориентированный язык для работы с LLM. BAML превращает текстовые промпты в многократно используемые функции LLM с типизированными переменными и обеспечивают конкретный тип выходных данных. BAML превосходит другие методы получения структурированных данных от LLM и поддерживает VS Code и Cursor. 🟢marimo - Python notebooks геймчейджер. Новый подход к notebook, который превращает их в мощную, реактивную среду для создания удобных для совместного использования рабочих процессов. Marimo готов заменить Jupyter и Streamlit, устраняя проблемы скрытого состояния и ручного выполнения ячеек. 🟢OpenHands - мощный агент для разработки. Безопасная изолированная среда, где AI-агенты могут выполнять код, взаимодейст...

🔥 Сводка бенчмарков o3 OpenAI ! SWE-Bench: 71.7% Codeforces: 2727 Competition Math: 96.7% PhD level science (GPQA): 87,7% Frontier Math: 25.2% (previous best was 2%) ARC-AGI: 87.5% 🤯