Machinelearning

✔️ Amazon представил линейку базовых моделей Nova. На конференции AWS re:Invent в Лас-Вегасе Amazon представила Amazon Nova, свое собственное семейство базовых моделей, доступных исключительно через Amazon Bedrock. Модели Nova на 75% дешевле, чем лучшие модели в своих классах в Bedrock. Модели Nova доступны с функцией дистилляции, глубоко интегрированы с базами данных Bedrock, что позволяет пользователям использовать RAG для построения инференса на основе собственных данных. Семейство Nova покрывает все популярные модальности: обработка текста, генерация изображений, синтез видео и понимание мультимедийного контента. aboutamazon.com ✔️ Создатели NotebookLM уходят из Google, чтобы основать собственный стартап. Три ключевых участника команды NotebookLM объявили о своем уходе из Google, чтобы основать новый стартап, который пока находится в режиме полной секретности. Бывший руководитель команды Райза Мартин намекнула, что он будет ориентирован на потребителей. Мартин подчеркнула стремление команды использовать новейшие модели ИИ для создания продукта, полезного для обычных людей. Пока неясно, будет ли новый проект фокусироваться на функциях, которые сделали NotebookLM популярным или же команда выберет совершенно новое направление. Несмотря на раннюю стадию развития, стартап уже получил значительную поддержку со стороны других основателей, инвесторов и специалистов. techcrunch.com ✔️ Исследователь по безопасности ИИ покидает OpenAI. Ресечер по безопасности Рози Кэмпбелл уходит из OpenAI, ссылаясь на изменения в компании за последний год, которые вызывают у нее беспокойство, особенно после ухода Майлза Брандейджа, бывшего руководителя отдела общей готовности к ИИ, и роспуска его команды. Рози не устраивает то, что текущий подход OpenAI к безопасности может быть недостаточным для мощных систем ИИ, которые, как ожидается, появятся в этом десятилетии. Она считает, что миссия OpenAI - не просто «создать общий ИИ», но и гарантировать, что он «принесет пользу человечеству». rosiecampbell.xyz ✔️ MALT: метод совместного обучения языковых моделей для задач рассуждения. MALT (Multi-Agent LLM Training) - метод, позволяющий совместно обучать несколько LLM для решения сложных задач, требующих рассуждения. В основе MALT лежит последовательная многоагентная система, состоящая из генератора, верификатора и модели уточнения, которые работают над решением задачи итеративно. Для обучения моделей MALT использует синтетические данные, сгенерированные с помощью процесса расширения траекторий. Этот процесс позволяет создавать большое количество обучающих примеров, которые используются для дообучения каждой модели с помощью SFT и DPO. Результаты оценки MALT, использующий модели Llama 3.1 8B, на бенчмарках MATH, GSM8k и CSQA показали, что метод достигает улучшений на 14,14%, 7,12% и 9,40% соответственно по сравнению с базовой моделью. huggingface.co ✔️ Рост фондового рынка США в 2024 году достиг уровня эпохи «доткомов». Индекс S&P 500, вероятно, завершит 2024 год с ростом почти на 27%, установив в этом году 50 рекордов. Этот впечатляющий рост следует за скачком на 24,2% в 2023 году, что делает двухлетний период беспрецедентным со времен бума доткомов. В отличие от эпохи доткомов, нынешний рост обусловлен стремительным взлетом цен акций компаний, работающих в сфере ИИ. Например, стоимость Nvidia выросла более чем вдвое после утроения в 2023 году. Экономика США, несмотря на недавнюю рецессию, связанную с пандемией COVID-19, пока избегает нового витка падения, которую многие на Уолл-стрит считали неизбежной после повышения основной процентной ставки до 20-летнего максимума. apnews.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 Mooncake: Кэш-центричная архитектура с разнесением для обслуживания LLM. Mooncake - это опенсорс-версия решений для платформы LLM-сервиса Kimi, используемой Moonshot AI. Платформа использует KVCache-центричную разнесенную архитектуру, которая разделяет кластеры предварительной обработки (prefill) и декодирования (decode), и использует свободные ресурсы CPU, DRAM и SSD кластера GPU для распределения KVCache. Mooncake использует планировщик, который максимизирует общую пропускную способность за счет политики раннего отклонения запросов на основе прогнозирования при соблюдении требований к SLO (Service Level Objectives). Основной компонент Mooncake - Transfer Engine, который обеспечивает быструю, надежную и гибкую передачу данных по протоколам TCP, RDMA, NVIDIA GPUDirect RDMA и NVMe over Fabric (NVMe-of). Transfer Engine обладает меньшей задержкой ввода-вывода по сравнению с gloo (используется в Distributed PyTorch) и TCP. Transfer Engine оптимизирует использование нескольких устройств RDMA NIC, выбор лучшего пути с учетом топологии и обеспечивает повышенную устойчивость к временным ошибкам сети. В сетях RoCE 4×200 Gbps и 8×400 Gbps Transfer Engine показывает пропускную способность до 87 ГБ/с и 190 ГБ/с соответственно, что примерно в 2,4 и 4,6 раза быстрее, чем протокол TCP. На базе Transfer Engine реализована библиотека P2P Store, которая позволяет обмениваться временными объектами (например, чекпоинтами) между узлами кластера. Transfer Engine интегрирован с vLLM для повышения эффективности разнесения prefill-decode. Тесты показали, что Mooncake превосходит базовые методы обслуживания LLM в сценариях с длинным контекстом: пропускная способность увеличивается на 525% в некоторых смоделированных сценариях при соблюдении SLO, а в реальных рабочих нагрузках Mooncake позволяет Kimi обрабатывать на 75% больше запросов. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Arxiv 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Mooncake

⚡️ OpenAI выпустили модель o1-Pro Цена - 200 долларов в месяц. Новая модель OpenAI значительно превосходит предыдущие версии по мощности. Смотреть стрим: https://www.youtube.com/watch?v=rsFHqpN2bCM

🌟 PydanticAI: фреймворк для создания AI-агентов на основе Pydantic. PydanticAI - фреймворк для Python, созданный командой разработчиков Pydantic, который упрощает создание приложений с использованием LLM. Фреймворк имеет простой и интуитивно понятный интерфейс для взаимодействия с LLMs, поддерживающими Async OpenAI (Ollama) и openAI API (ChatGPT, Gemini и Groq), с поддержкой Anthropic в ближайшем будущем. Основная особенность PydanticAI - система внедрения зависимостей, которая передает данные, соединения и логику в целевую модель. Она упрощает тестирование и оценку агентов и позволяет динамически формировать системные промпты и определять инструменты, доступные LLM. PydanticAI имеет возможность потоковой обработки ответов с валидацией структурированных данных, позволяя контролировать корректность соответствие данных ожидаемому ответу, тем самым повышая эффективность и интерактивность приложений. Для отладки и мониторинга работы агентов предусмотрена интеграция с Pydantic Logfire, с которым можно отслеживать запросы к базам данных, анализировать поведение модели и оценивать производительность. ▶️ В документации к проекту доступны примеры применения PydanticAI в сценариях: 🟢Построение Pydantic-модели на основе текстового ввода; 🟢Погодный агент; 🟢Агент поддержки клиентов банка; 🟢Генерация SQL-запросов на основе пользовательского ввода; 🟢RAG-поиск по массиву markdown-документам; 🟢Вывод результатов работы агента в терминале; 🟢Пример проверки потокового структурированного ответа на примере информации о видах китов; 🟢Простой чат-приложение. ⚠️ PydanticAI находится на ранней стадии бета-тестирования. ▶️Установка и простой пример "Hello Word" с Gemini-1.5-flash:

# Install via  PyPI
pip install pydantic-ai

# Set Gemini API key
export GEMINI_API_KEY=your-api-key

# Run example
from pydantic_ai import Agent
agent = Agent(
    'gemini-1.5-flash',
    system_prompt='Be concise, reply with one sentence.',
)
result = agent.run_sync('Where does "hello world" come from?')
print(result.data)
"""
The first known use of "hello, world" was in a 1974 textbook about the C programming language.
"""

📌Лицензирование: MIT License. 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Agents #Framework #PydanticAI

Подвели итоги AIDAO – международной олимпиады по ИИ и анализу данных для студентов С 30 ноября по 2 декабря в Москве прошел последний этап олимпиады Artificial Intelligence and Data Analysis Olympiad (AIDAO) от Яндекс Образования и НИУ ВШЭ. В финале студенты обучали ИИ-модель с помощью компьютерного зрения обнаруживать неисправности на кузове и в салоне машин. Задачу разработали в службе машинного обучения Яндекс Такси. Участникам дали 32 часа и реальный датасет — более 200 тысяч фотографий машин из базы сервиса. Теперь специалисты оценят возможность внедрить созданные решения в бизнес. Трем лучшим командам вручили денежные вознаграждения: 600 тысяч рублей за первое место, 450 тысяч – за второе и 300 тысяч – за третье. Также победители получат шанс стать частью ML-команды Яндекса. @ai_machinelearning_big_data #ai #science #news

🌟 LLaMA-O1: модели ризонинга на базе Llama-3.1-8B-Instruct. Набор моделей ризонинга от SimpleBerry Research Lab на Hugging face, полученные с использованием методик: 🟢LlaMA-Berry - попарная оптимизация для решения математических задач олимпиадного уровня с помощью поиска Монте-Карло; 🟢Critic-V - методика подключения внешней модели-критика; 🟢MCTSr - метод интеграции LLM с алгоритмом поиска по дереву Монте-Карло для повышения точности решения математических задач. ▶️ LLaMA-O1-Base-1127 - базовая модель ризонинга, файнтюн Llama-3.1-8B-Instruct на датасете longcot_pt. Квантованные версии в формате GGUF. ▶️ LLaMA-O1-Supervised-1129 - файнтюн базовой модели LLaMA-O1-Base-1127 на датасете OpenLongCoT-SFT с использованием комбинаций методов Critic-V и MCTSr. Квантованные версии в формате GGUF. ⚠️ Тестов и бенчмарков официально не предоставлено, демо модели LLaMA-O1-Supervised-1129 можно попробовать в этом HF Space 🟡Набор моделей и датасетов 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Resoning #LlaMA_O1

🌟 Динамическое 4-битное квантование VLM с повышенной точностью от Unsolth . Unsloth представил практический метод динамического 4-битного квантования VLM, который решает проблему снижения точности популярных алгоритмов квантования AWQ, Bitsandbytes, GPTQ и HQQ. В эксперименте использовался Bitsandbytes в качестве основы для всех линейных слоев, но квантование определенных параметров было динамически отключено. Этот подход позволил добиться значительного повышения точности при использовании всего на 10% больше VRAM по сравнению с стандартным 4-битным квантованием Bitsandbytes. В результате, этот метод позволяет сохранить точность модели, близкую к 16-битной точности, при значительном сокращении размера модели. Тестирование на VL-моделях Llama 3.2 Vision, Qwen2 Vision и Pixtral, показали значительные преимущества по сравнению со стандартным 4-битным квантованием. Например, квантование Qwen2 Vision 2B до 4 бит приводило к полной поломке модели, в то время как метод динамического квантования позволял восстановить точность при увеличении использования памяти всего на 450 МБ. Аналогичным образом, получилось восстановить точность Llama 3.2 Vision 11B и Pixtral 12B, которые также деградировали на стандартном 4-битном квантовании. ▶️В открытый доступ на HF опубликованы модели, участвующие в исследовании: 🟢Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-unsloth-bnb-4bit (7.23 GB) 🟢Llama-3.2-11B-Vision-unsloth-bnb-4bit (7.23 GB) 🟠Qwen2-VL-2B-Instruct-unsloth-bnb-4bit (1.81 GB) 🟠Qwen2-VL-7B-Instruct-unsloth-bnb-4bit (6.3 GB) 🟠QwQ-32B-Preview-unsloth-bnb-4bit 🟢Pixtral-12B-2409-unsloth-bnb-4bit (8.42GB) ⚠️ К каждой модели в Model Card можно найти блокнот для запуска в Google Collab и созданные сообществом GGUF-версии. 📌Лицензирование моделей: 🟠Семейство Llama: Llama 3.2 Community License Agreement 🟢Семейство Qwen: Apache 2.0 License. 🟢Pixtral: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей 🟡Сообщество в Discord @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLM #Unsolth #Quantization

🌟 10 лет нейросетей в Поиске Яндекса: от первых экспериментов до Нейро В декабре 2014 года началась эпоха нейросетей в поисковике Яндекса: разработчики впервые применили их для поиска похожих изображений. За эти 10 лет технологии прошли впечатляющую эволюцию, изменив то, как мы ищем информацию каждый день. 2015 год принёс первый серьёзный прорыв: нейросети научились оценивать релевантность самой картинки запросу, а не только окружающего текста. Это стало началом большого пути. Ключевые этапы эволюции: 🟠2016-2017: "Палех" и "Королёв" - нейросети научились понимать смысл текстов для лучшего поиска. 🟠2020: YATI - трансформер, принесший рекордные улучшения в качестве ранжирования. 🟠2024: Технология Нейро объединила весь опыт работы с текстом и изображениями, позволив поиску суммаризировать результаты и работать с комбинированными запросами. ⚠️ Технологии, начавшиеся как отдельные эксперименты, за десятилетие эволюционировали в единую систему умного поиска, которой мы пользуемся каждый день. 🟡Статья @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Search

✔️ Google DeepMind представил новую модель прогнозирования погоды GenCast. GenCast – ансамблевая диффузионная модель для прогнозирования погоды и рисков экстремальных погодных условий, обеспечивающая более быстрые и точные прогнозы на срок до 15 дней. GenCast была обученная на 40-летнем архиве исторических метеорологических данных ERA5 от ECMWF. Модель, работающая на Google Cloud TPU v5, превосходит лидирующую систему прогнозирования ECMWF ENS по точности прогнозов на 97,2% в 1320 различных комбинациях тестируемых параметров. GenCast демонстрирует способность прогнозировать экстремальные погодные явления: периоды сильной жары и холода, сильные ветры и траектории тропических циклонов. Google DeepMind планирует выпустить код, веса и прогнозы модели в открытый доступ, чтобы поддержать метеорологическое сообщество. deepmind.google ✔️ Япония планирует использовать ИИ для борьбы с онлайн-пиратством манги и аниме. Власти Японии планируют внедрить систему ИИ для борьбы с пиратскими сайтами, предлагающими мангу и аниме, которые ежегодно обходятся ей в миллиарды долларов упущенной выгоды. По данным японских издателей, существует не менее 1000 веб-сайтов, незаконно предлагающих бесплатную загрузку всемирно известных графических романов манга. В рамках пилотной программы стоимостью 300 млн. иен (2 млн. долл. США) ИИ будет сканировать интернет в поисках сайтов, занимающихся пиратством книг манги и аниме, с использованием систем обнаружения изображений и текста. Инициатива включена в дополнительный бюджетный запрос агентства на текущий финансовый год. Если проект окажется успешным, его применят и к другому незаконно распространяемому контенту. japantimes.co.jp ✔️ Генеративная модель видео Veo от Google cтала доступна для бизнес-клиентов. Veo теперь доступна для предприятий, которые хотят использовать её в процессе создания контента, в предварительной версии на платформе Google Vertex AI. Veo способна генерировать видео высокого качества с разрешением 1080p в различных визуальных и кинематографических стилях, используя текстовые или графические подсказки. Хотя первоначально сгенерированные клипы могли быть «чуть больше 60 сек.», Google не указывает ограничений длины для предварительной версии. Встроенные средства защиты Veo предназначены для предотвращения создания вредоносного контента или нарушения авторских прав, и все, что создается Veo, встраивается технологией SynthID от DeepMind - невидимым цифровым водяным знаком, который, по словам Google, может «уменьшить проблемы с дезинформацией и неправильным приписыванием». theverge.com ✔️ NVIDIA представила новейшие решения в области ИИ, робототехники и квантовых вычислений на AWS. NVIDIA анонсировала на конференции AWS re:Invent доступность платформы NVIDIA DGX Cloud на AWS Marketplace Private Offers, решения для жидкостного охлаждения серверов ИИ в дата-центрах AWS, которые повысят эффективность и производительность. Компания расширит возможности NVIDIA Omniverse на AWS с помощью Isaac Sim, работающего на инстансах Amazon EC2 G6e с GPU NVIDIA L40S. NVIDIA также интегрирует CUDA-Q с Amazon Braket для упрощения квантовых вычислений, тем самым предоставив разработчикам платформу для создания гибридных квантово-классических приложений. blogs.nvidia.com ✔️ Physical Intelligence выпустила новую базовую модель ИИ для робототехники Pi-Zero. Physical Intelligence представила π0 (pi-zero), универсальную базовую модель ИИ для роботов. Pi-zero основана на VLM PaliGemma, которая была дополнительно обучена на пользовательском наборе данных, собранном с 7 различных роботов, выполняющих 68 задач, и на наборе Open X-Embodiment. Полученная модель может воспринимать команды на естественном языке и выполнять задачи "на элементарном уровне". Physical Intelligence сравнили производительность pi-zero с двумя базовыми моделями, OpenVLA и Octo, по 5 различным задачам, включая складывание белья и уборку со стола; pi-zero добилась "значительных улучшений" по сравнению с базовыми моделями. infoq.com 🪐 Новый датасет: 100ТБ астрономических данных @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 MatterSim: DL-модель для предсказания свойств материалов от Microsoft. MatterSim - усовершенствованная модель глубокого обучения в области материаловедения, предназначенная для моделирования свойств материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений. Она способна точно предсказывать свойства материалов по всей периодической таблице в диапазоне температур от 0 до 5000K и давления до 1000GPa. MatterSim использует архитектуру M3GNet, которая включает в себя двух- и трехчастичные взаимодействия. Модель обучается с использованием функции потерь, учитывающей энергию на атом, вектор силы на каждом атоме и напряжение. Особенность MatterSim - способность к активному и непрерывному обучению. Модель способна оценивать неопределенность своих прогнозов и выбирать структуры для активного обучения, что полезно для повышения точности моделирования сложных систем. MatterSim может быть настроена для моделирования на произвольном уровне теории. Модель демонстрирует высокую точность в предсказании свободной энергии Гиббса и 10-кратное улучшение точности по сравнению с универсальными силовыми полями, обученными на траекториях релаксации на наборах данных MPF-TP и Random-TP. Модель может быть точно настроена для атомистических симуляций на желаемом уровне теории или для прямых предсказаний "структура-свойство"с сокращением требований к данным до 97%. ▶️В релизе представлены 2 версии модели: 🟢MatterSim-v1.0.0-1M - мини-версия модели, которая работает быстрее; 🟢MatterSim-v1.0.0-5M - увеличенная версия, которая является более точной. ⚠️ Рекомендуется устанавливать MatterSim с помощью mamba или micromamba, поскольку conda может работать значительно медленнее при разрешении зависимостей в environment.yaml. ▶️ Установка и использование на примере ASE калькулятора:

# Install package with the latest version
pip install git+https://github.com/microsoft/mattersim.git

# Create env via mamba
mamba env create -f environment.yaml
mamba activate mattersim
uv pip install -e .
python setup.py build_ext --inplace

# Minimal example using ASE calculator
import torch
from ase.build import bulk
from ase.units import GPa
from mattersim.forcefield import MatterSimCalculator

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Running MatterSim on {device}")

si = bulk("Si", "diamond", a=5.43)
si.calc = MatterSimCalculator(device=device)
print(f"Energy (eV)                 = {si.get_potential_energy()}")
print(f"Energy per atom (eV/atom)   = {si.get_potential_energy()/len(si)}")
print(f"Forces of first atom (eV/A) = {si.get_forces()[0]}")
print(f"Stress[0][0] (eV/A^3)       = {si.get_stress(voigt=False)[0][0]}")
print(f"Stress[0][0] (GPa)          = {si.get_stress(voigt=False)[0][0] / GPa}")

📌Лицензирование: MIT License. 🟡Модель 🟡Документация 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #DL #Mattersim #Microsoft

🌟 LLaVA-CoT: VLM с пошаговыми рассуждениями. LLaVA-CoT – модель VLM, разработанная на базе Llama-3.2-11B-Vision-Instruct и обученная для автономного многоступенчатого процесса рассуждения. В отличие от классического метода CoT, LLaVA-CoT независимо выполняет последовательные этапы: обобщение, визуальная интерпретация, логическое рассуждение и формирование вывода. Эта структура позволяет LLaVA-CoT значительно повысить точность при решении визуальных задач, требующих интенсивных рассуждений. LLaVA-CoT обучалась на кастомном наборе данных LLaVA-CoT-100k, который объединил примеры из различных источников VQA и аннотации структурированных рассуждений. Используя всего 100 тыс. обучающих примеров и простой метод масштабирования во время инференса, LLaVA-CoT не только превосходит свою базовую модель на 8,9% на наборе тестов мультимодальных рассуждений, но и Gemini-1.5-pro, GPT-4o-mini и Llama-3.2-90B-Vision-Instruct. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLM #LlaVACoT

🤖 Просто добавь ИИ в SIEM-систему Команда MaxPatrol SIEM из Positive Technologies продолжает «оголяться» технологически и отвечать на ваши вопросы. На вебинаре 5 декабря в 14:00 вы узнаете 📌 Как работает ML-модуль BAD в MaxPatrol SIEM 📌Что «под капотом» у ML-помощника 📌Как AI помогает работать с SIEM-системами Задайте вопрос спикерам в прямом эфире и выиграйте приз 😉 Зарегистрироваться

✔️ Cohere выпустила Rerank 3.5. Cohere представила Rerank 3.5, обновленную версию собственной платформы поиска на основе ИИ, которая предлагает продвинутые возможности рассуждения и многоязычность для выаолнения точного поиска по сложным корпоративным данным. Новая версия позволяет компаниям эффективно находить нужную информацию в больших объемах данных. Rerank 3.5 использует алгоритмы ИИ для понимания смысла запросов и поиска наиболее релевантных результатов, даже если они выражены на разных языках. cohere.com ✔️ Канадские издатели подали иск против OpenAI за нарушение авторских прав. Группа канадских новостных и медиа-компаний: Globe and Mail, Canadian Press и CBC подала коллективный иск против OpenAI, обвиняя компанию в использовании их статей без разрешения для обучения моделей GPT. Истцы утверждают, что OpenAI незаконно извлекала контент с их веб-сайтов, нарушая их авторские права и получая прибыль за счет их журналистской работы. В иске требуется возмещение ущерба в размере 20 000 канадских долларов за каждую использованную статью, общее число статей превышает 50 тысяч. OpenAI утверждает, что ее действия подпадают под добросовестное использование, поскольку модели обучались на общедоступных данных. techspot.com ✔️ США усиливают давление на китайскую полупроводниковую индустрию. США ввели новые ограничения на экспорт в Китай для вендоров оборудования для производства полупроводников. Меры включают запрет на поставки в Китай микросхем памяти высокой пропускной способности, используемых в обучении ИИ, 24 дополнительных инструмента для производства микросхем и 3 программных инструмента. Экспортные ограничения также распространяются на оборудование для производства микросхем, изготовленное в Сингапуре и Малайзии. Новые правила направлены на то, чтобы помешать Китаю развивать свою собственную систему производства полупроводников, которую он может использовать для модернизации своих вооруженных сил. Ограничения затронут как американские компании: Lam Research, KLA и Applied Materials, так и зарубежные компании, например, голландскую ASM International. cnbc.com ✔️ Фотонный процессор для сверхбыстрых вычисления ИИ с экстремальной энергоэффективностью. В MIT разработали новый фотонный чип, который может выполнять все ключевые вычисления глубокой нейронной сети оптически, открывая возможности для высокоскоростных процессоров, способных обучаться в режиме реального времени. Устройство завершило ключевые вычисления для задачи классификации машинного обучения менее чем за половину наносекунды, достигнув точности более 92 процентов. Чип состоит из взаимосвязанных модулей, образующих оптическую нейронную сеть, и изготовлен с использованием стандартных процессов литейного производства. В перспективе фотонный процессор может привести к более быстрому и энергоэффективному глубокому обучению для научных исследований в астрономии, физике элементарных частиц и высокоскоростной связи. news.mit.edu ✔️ Китай внедряет обучение ИИ в начальных и средних школах. Министерство образования КНР объявило о планах по усилению образования в области ИИ для молодого поколения, чтобы подготовить их к эпохе новых технологий. Школам предложено разработать соответствующие учебные программы, включить ИИ в повседневное содержание обучения и проводить регулярные оценки. Согласно плану, учащиеся начальной школы получат практический опыт работы с технологиями ИИ. В старших классах начальной школы и средней школы они сосредоточатся на понимании и применении этих технологий, а в выпускных классах учащиеся будут заниматься созданием проектов в области ИИ. english.news.cn @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 HDR-GS: скоростной синтез HDR-изображений с помощью гауссовой spline-интерполяции. HDR-GS — это метод рендеринга, который использует гауссову сплайн-интерполяцию для создания изображений с расширенным динамическим диапазоном и изображений со стандартным динамическим диапазоном (LDR) с заданным временем экспозиции. HDR-GS превосходит NeRF на 1,91 и 3,84 дБ при рендеринге HDR- и LDR-видов, при этом обеспечивает 1000-кратное увеличение скорости инференса и требует всего 6,3% от времени обучения, которое требуется методу HDR-NeRF. Пайплайн HDR-GS состоит из модели точечного облака DDR, которая использует сферические гармоники для HDR-цвета и 3 MLP для тональной компрессии, параллельной растеризации рендеринга HDR- и LDR-цветов и алгоритма Structure-from-Motion (SfM), который инициирует гауссово облако точек. Тестирование HDR-GS проводилось на датасетах с 4 реальными сценами и 8 синтетическими, созданными в Blender. По результатам тестирования, HDR-GS значительно превзошел NeRF, NeRF-W, HDR-NeRF и 3DGS как по качеству, так и по эффективности. ⚠️ Рекомендаций по требованиям к GPU в репозитории проекта нет, тесты проводились на 1 GPU A5000. ▶️ Установка и тестовый инференс с предобученными весами сета bathroom:

# Clone repo:
git clone https://github.com/caiyuanhao1998/HDR-GS --recursive

# Windows only
SET DISTUTILS_USE_SDK=1

# install environment of 3DGS
cd HDR-GS
conda env create --file environment.yml
conda activate hdr_gs

# Synthetic scenes
python3 train_synthetic.py --config config/bathroom.yaml --eval --gpu_id 0 --syn --load_path output/mlp/bathroom/exp-time/point_cloud/interation_x  --test_only

📌Лицензирование: MIT License. 🟡Arxiv 🟡Датасет и веса 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #HDR-GS #Gaussian

⚡️ HunyuanVideo: модели генерации видео по тексту от Tencent. Tencent опубликовала в отрытый доступ модели с 13 млрд. параметров для генерации видео по текстовым промптам: HunyuanVideo и HunyuanVideo-PromptRewrite. Архитектура HunyuanVideo простроена на пространственно-временном сжатии, которое позволяет обрабатывать видео и изображения в едином формате. Входные текстовые запросы кодируются с помощью MLLM (комбинация CLIP and T5-XXL) и используются в качестве основы для генерации. Модель генерирует латент, который затем декодируется в изображения или видео с помощью 3D VAE. HunyuanVideo-PromptRewrite - специальный файнтюн для адаптации и автоматического расширения пользовательских промптов к предпочтениям модели. В PromptRewrite 2 режима работы: Normal и Master: 🟢Режим Normal улучшает понимание моделью намерений пользователя, способствуя более точной интерпретации промпта. 🟢Режим Master улучшает описание композиции, освещения сцены генерации и движения камеры, что на выходе дает видео с более высоким визуальным качеством. HunyuanVideo оценивалась 60 экспертами на 1533 промптах в сравнении с топовыми T2V-моделями: Gen-3, Luma 1.6 и тремя лучшими китайскими коммерческими моделями. Результаты оценки показали, что HunyuanVideo достигает общего уровня удовлетворенности, особенно выделяясь качеством движения объектов. ▶️Планы развития HunyuanVideo: 🟠Бенчмарк Penguin Video; 🟠Web Demo (Gradio); 🟠Поддержка ComfyUI; 🟠Поддержка Diffusers; 🟠Модель и код инференса Image-to-Video версии. ⚠️ Минимальный объем GPU - 60 GB для 720pX1280pX129f и 45 GB для 544pX960pX129f. Рекомендованный GPU - 80 GB. ▶️Установка и инференс T2V в 720р:

# Clone repo:
git clone https://github.com/tencent/HunyuanVideo
cd HunyuanVideo

# Prepare conda environment
conda env create -f environment.yml
conda activate HunyuanVideo

# Install pip dependencies
python -m pip install -r requirements.txt

# Install flash attention v2
python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.5.9.post1

# Inference
python3 sample_video.py \
    --video-size 720 \
    --video-length 129 \
    --infer-steps 50 \
    --prompt "%prompt%" \
    --flow-reverse \
    --use-cpu-offload \
    --save-path ./results

📌Лицензирование: Tencent Hunyuan Community License. 🟡Страница проекта 🟡Модель HunyuanVideo 🟡Модель HunyuanVideo-PromptRewrite 🟡Техотчет 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Text2Video #Tencent #HunyuanVideo

✔️ Эксперта Стэнфорда по дезинформации обвиняют в использовании ИИ для фальсификации заявления в суде. В ноябре Джефф Хэнкок, основатель Лаборатории социальных сетей Стэнфорда и эксперт по технологиям и дезинформации, представил заявление по делу в суде Миннесоты, оспаривающему закон штата 2023 года, криминализирующий использование дипфейков для влияния на выборы. В 12-страничном документе профессора в защиту закона содержалось 15 ссылок, 2 из которых не удалось найти: «Дипфейки и иллюзия подлинности: когнитивные процессы, лежащие в основе восприятия дезинформации» и «Влияние дипфейковых видео на политические взгляды и поведение» – ни по указанному цифровому идентификатору объекта, ни в архивах указанных журналов. Адвокат истцов назвал ссылки "галлюцинацией искусственного интеллекта" и потребовал исключить заявление Хэнкока из материалов дела. stanforddaily.com ✔️ World Labs анонсировал ИИ, способный генерировать интерактивные 3D-сцены по одной фотографии. Стартап World Labs, основанный профессором в области ИИ Фэй-Фэй Ли, представил свою первую разработку: систему ИИ, которая может создавать интерактивные 3D-сцены на основе одной фотографии. В отличие от многих других систем, преобразующих фото в 3D, сцены World Labs интерактивны и модифицируемы и позволяют «войти в любое изображение и исследовать его в 3D». Система визуализирует сцены в режиме реального времени и поддерживает управление камерой и настройку глубины резкости. Она также позволяет применять к сценам интерактивные эффекты и анимацию, например, изменять цвет объектов и динамически освещать фон. World Labs планирует выпустить свой первый продукт в 2025 году и ориентируется на разработчиков видеоигр и киностудии. techcrunch.com ✔️ The Browser Company анонсировала Dia - браузер с ИИ. Компания The Browser Company, разработчик браузера Arc, представила Dia - новый веб-браузер, основанный на искусственном интеллекте. Dia будет запущен в начале 2025 года и предложит пользователям ИИ-функции: "напиши следующую строку", "дай мне идею" и "резюмируй вкладку". Dia понимает контекст всего окна браузера, может копировать ссылки из открытых вкладок и вставлять их в электронное письмо по команде пользователя. В промо-видеоролике разработчики показали, как Dia находит документ по описанию и отправляет его по электронной почте. Разработчики уверяют, что Arc продолжит свое существование, несмотря на запуск нового продукта. theverge.com ✔️ Гибридная модель рекомендаций для интернет-пользователей на основе DL. Гибридная модель рекомендаций HRS-IU-DL сочетает в себе методы коллаборативной фильтрации, контентной фильтрации и нейроколлаборативной фильтрации. Модель использует RNN для выявления последовательных паттернов в поведении пользователей и TF-IDF для анализа атрибутов товаров. HRS-IU-DL справляется с проблемами традиционных рекомендательных систем - разреженность данных и холодный старт, предоставляя точные и релевантные рекомендации. Для обучения и тестирования модели использовался датасет Movielens 100k. Результаты тестов показали, что HRS-IU-DL превосходит базовые модели по метрикам RMSE, MAE, точности и полноте. nature.com ✔️ Hugging Face опубликовал руководство для разработчиков по соблюдению Закона ЕС об ИИ. Закон ЕС об ИИ, вступивший в силу 2 декабря 2024 года, классифицирует системы ИИ по уровням риска: неприемлемый, высокий, ограниченный и минимальный. В большинстве случаев разработчикам систем ИИ ограниченного риска (например, чат-ботов) потребуется обеспечить прозрачность взаимодействия с пользователем и маркировать контент, созданный ИИ. Разработчикам моделей ИИ общего назначения (GPAI) необходимо предоставить подробное описание данных, использованных для обучения модели, и соблюдать законы ЕС об авторском праве, включая механизмы отказа от использования защищенных авторским правом материалов. Hugging Face предлагает инструменты, помогающие подготовиться к соблюдению требований: Model Cards, Dataset Cards, Gradio watermarking и поддержку механизмов отказа. huggingface.co @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 AIMV2: набор визуальных энкодеров от Apple. AIMV2 – семейство моделей визуальных энкодеров, предварительно обученных с помощью мультимодальной авторегрессионной цели, которая восстанавливает фрагменты изображений и текстовые токены, что, в итоге, позволяет AIMV2 справляться с задачами распознавания изображений, локализации объектов и мультимодального понимания. Архитектура AIMV2 основана на ViT и использует каузальный мультимодальный декодер, который сначала регрессирует фрагменты изображения, а затем декодирует текстовые токены авторегрессионно. Визуальный энкодер использует префиксное внимание, что позволяет использовать двунаправленное внимание во время вывода без дополнительной настройки. Семейство AIMV2 обучалось на комбинации общедоступных (DFN-2B, COYO) и собственных (HQITP) датасетов, содержащих пары "изображение-текст" и синтетические аннотации, сгенерированные предварительно обученным инструментом. Эксперименты после обучения показали, что AIMV2-3B достигает точности 89,5% на ImageNet с замороженным транком, что лучше, чем у генеративных методов MAE и AIM. AIMV2 превосходит CLIP и SigLIP в большинстве тестов на мультимодальное понимание. Модель совместима с LiT для zero-shot распознавания и может быть настроена для обработки изображений с различными разрешениями и соотношениями сторон. В отрытый доступ на HF опубликованы модели: 🟠AIMv2 в разрешении 224px: 4 модели с количеством параметров - 0.3B, 0.6B, 1.2B и 2.7B 🟠AIMv2 в разрешении 336px: 4 модели с количеством параметров - 0.3B, 0.6B, 1.2B и 2.7B 🟠AIMv2 в разрешении 448px: 4 модели с количеством параметров - 0.3B, 0.6B, 1.2B и 2.7B 🟢AIMv2 в Native разрешении : aimv2-large-patch14-native c 0.3B (разрешение в диапазоне от 112 до 4096) 🟢AIMv2 distilled ViT-Large (модели, которые были получены путем дистилляции из AIMV2-3B в архитектуру ViT-Large) : AIMv2-L и AIMv2-L-distilled. 🟠Zero-shot Adapted AIMv2 (модель после LiT- тюнинга): AIMv2-L с 0.3B параметров. ⚠️ ! Примеры инференса с JAX и MLX доступны в репозитории AIMv2 ▶️Установка и локальный инференс c Pytorch:

# Clone the repository
pip install 'git+https://github.com/apple/ml-aim.git#subdirectory=aim-v2'

# Example Using PyTorch
from PIL import Image

from aim.v2.utils import load_pretrained
from aim.v1.torch.data import val_transforms

img = Image.open(...)
model = load_pretrained("aimv2-large-patch14-336", backend="torch")
transform = val_transforms(img_size=336)

inp = transform(img).unsqueeze(0)
features = model(inp)

📌Лицензирование: Apple Sample Code License. 🟡Коллекция на HF 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Vision #Apple #AIMv2

ИИ и наука: как технологии открывают новые возможности Если вы не знали, бозон Хиггса открыли ещё в 2012 году благодаря алгоритмам машинного обучения, которые обработали огромный объём данных из Большого адронного коллайдера и нашли эту “неуловимую частицу”. С тех пор применение ИИ в науке только набирало обороты: в этом году открытия в сфере ИИ собрали Нобелевские премии и по химии, и по физике. Руководитель Школы анализа данных (ШАД), одного из ведущих центров подготовки в области AI\ML, объяснил значение искусственного интеллекта для науки. ИИ ускоряет анализ больших массивов данных, снижает стоимость экспериментов и облегчает междисциплинарные исследования. Притом некоторые нейросети, созданные для ученых, можно применять и в прикладных целях. Например, выпускники ШАД вместе с другими экспертами Яндекса научили алгоритмы анализировать распространение вулканического пепла в атмосфере. Сейчас эта технология помогает минимизировать риски для людей и инфраструктуры от извержений вулканов на Камчатке. ИИ трансформирует научный мир. Как отметил Толстиков, хотя технологии ещё дороги и требуют тщательного тестирования, их потенциал огромен. @ai_machinelearning_big_data #ai #science #news

🌟 OLMo 2: Новое поколение полностью открытых языковых моделей. OLMo 2 - серия открытых языковых моделей, созданная для развития науки о языковых моделях . Модели OLMo 2 доступны в вариантах 7B и 13B параметров и обучены на массиве данных объемом 5 трлн. токенов. Они демонстрируют производительность, сопоставимую или превосходящую аналогичные по размеру полностью открытые модели на английских академических тестах. Разработчики OLMo 2 уделили особое внимание стабильности обучения, используя методы RMSNorm, QK-Norm, Z-loss регуляризация и улучшенная инициализация. Обучение проводилось в 2 этапа. На первом этапе модели обучались на датасете OLMo-Mix-1124 (3,9 трлн. токенов). На втором этапе использовался специально подобранный набор данных Dolmino-Mix-1124 (843 млрд. токенов), состоящий из веб-данных, материалов из академических источников, форумов вопросов и ответов, инструкций и математических задачников. Для объединения моделей, обученных на разных подмножествах данных, применялся метод "model souping". Для оценки OLMo 2 была разработана система OLMES (Open Language Modeling Evaluation System) из 20 тестов для измерения способностей модели. OLMo 2 превзошел предыдущую версию OLMo 0424 по всем задачам и показал высокую эффективность по сравнению с другими открытыми моделями. ▶️Набор моделей OLMo 2: 🟢Базовые модели: OLMo-2-1124-7B и OLMo-2-1124-13B 🟠GGUF-версии: OLMo-2-1124-7B-GGUF и OLMo-2-1124-13B-GGUF 🟢Инструктивные версии: OLMo-2-1124-7B-Instruct и OLMo-2-1124-13B-Instruct 🟠DPO-версии: OLMo-2-1124-7B-DPO и OLMo-2-1124-13B-DPO 🟠SFT-версии: OLMo-2-1124-7B-SFT и OLMo-2-1124-13B-SFT 🟠Reward Model - версия OLMo-2-1124-7B-RM ▶️Пример инференса OLMo-2-7B c HF Transformers:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
olmo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("allenai/OLMo-2-1124-7B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("allenai/OLMo-2-1124-7B")
message = ["Language modeling is "]
inputs = tokenizer(message, return_tensors='pt', return_token_type_ids=False)
# optional verifying cuda
# inputs = {k: v.to('cuda') for k,v in inputs.items()}
# olmo = olmo.to('cuda')
response = olmo.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95)
print(tokenizer.batch_decode(response, skip_special_tokens=True)[0])

📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #OLMo2

Ищем DL-разработчика в Точку. Мы — финтех-компания, создаём онлайн-банк и более 60 сервисов для предпринимателей, которые делают их жизнь проще. 📍До 450 000 ₽, удалёнка по всему миру Из крутого в Точке — свобода действовать. Никто не будет навязывать методы, трекать время и контролировать каждое действие. Если у тебя есть идеи, что можно улучшить — ты будешь услышан и сможешь влиять на процессы и стек. Работать предстоит в команде RnD, которая занимается экспериментальными ML-проектами. Будешь следить за новыми методами, моделями и инструментами в ML, разворачивать и адаптировать их для задач разных команд Точки. Больше о задачах и требованиях на сайте.