BigData
رفتن به کانال در Telegram
Data Science : Big Data : Machine Learning : Deep Learning : LLM : Нейроннные сети По всем вопросам @evgenycarter
نمایش بیشتر3 207
مشترکین
-224 ساعت
-47 روز
-2130 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
هیچ دادهای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اوت '26
اوت '26
+5
در 0 کانالها
ژوئیه '26
+7
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+7
در 0 کانالها
Get PRO
مه '26
+21
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+9
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+11
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+16
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+31
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+19
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+65
در 31 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+27
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+59
در 36 کانالها
Get PRO
اوت '25
+30
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+50
در 27 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+59
در 20 کانالها
Get PRO
مه '25
+80
در 44 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+105
در 41 کانالها
Get PRO
مارس '25
+100
در 38 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+108
در 32 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+94
در 34 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+95
در 35 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+85
در 33 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+89
در 30 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+135
در 29 کانالها
Get PRO
اوت '24
+71
در 18 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+41
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+87
در 25 کانالها
Get PRO
مه '24
+72
در 19 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+57
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+88
در 21 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+73
در 18 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+129
در 24 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+89
در 24 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+94
در 17 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+104
در 18 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+115
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+65
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+81
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+73
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+96
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+81
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+34
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+67
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+96
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+104
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+81
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+128
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+194
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+173
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+292
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+241
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+463
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+2 330
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 26 اوت | 0 | |||
| 25 اوت | 0 | |||
| 24 اوت | 0 | |||
| 23 اوت | 0 | |||
| 22 اوت | +1 | |||
| 21 اوت | 0 | |||
| 20 اوت | +1 | |||
| 19 اوت | 0 | |||
| 18 اوت | 0 | |||
| 17 اوت | 0 | |||
| 16 اوت | 0 | |||
| 15 اوت | 0 | |||
| 14 اوت | 0 | |||
| 13 اوت | +1 | |||
| 12 اوت | 0 | |||
| 11 اوت | 0 | |||
| 10 اوت | 0 | |||
| 09 اوت | 0 | |||
| 08 اوت | 0 | |||
| 07 اوت | 0 | |||
| 06 اوت | 0 | |||
| 05 اوت | 0 | |||
| 04 اوت | +1 | |||
| 03 اوت | 0 | |||
| 02 اوت | +1 | |||
| 01 اوت | 0 |
پستهای کانال
⚡️ GLM-5.3-Flash — новая открытая мультимодальная модель для программирования и ИИ-агентов
Компания Z.ai опубликовала веса GLM-5.3-Flash — первой нативно мультимодальной модели в линейке GLM-5. Она умеет работать с текстом и изображениями, писать код, использовать инструменты и выполнять продолжительные агентные задачи.
Под капотом:
🔹 320 млрд параметров, но для каждого токена активируются только 18 млрд;
🔹 контекстное окно до 1 млн токенов;
🔹 гибридная архитектура со sparse- и linear attention для снижения затрат при обработке больших контекстов;
🔹 обучение на мультимодальном корпусе объёмом 30 трлн токенов;
🔹 лицензия MIT, разрешающая коммерческое использование.
По данным разработчиков, GLM-5.3-Flash превосходит GLM-5.2 в тестах и реальных сценариях, приближается к Claude Opus 4.8 в программировании и агентных задачах, но обходится примерно в десять раз дешевле при использовании через API.
Локальное развёртывание поддерживают SGLang, vLLM, TokenSpeed и KTransformers. Правда, слово Flash здесь означает эффективность относительно флагманских моделей, а не возможность запуска на обычном домашнем компьютере: модель всё ещё очень крупная.
https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash
📲 Мы в MAX
👉 @bigdata_1
| 2 | Открытые модели NVIDIA на 1 диаграмме
Вы, вероятно, знаете NVIDIA как компанию, которая продает графические процессоры (GPU). Но это еще и крупнейший в мире издатель открытых ИИ-моделей (NVIDIAAI), линейка которых выходит далеко за рамки обычных чат-ботов.
Мы захотели понять, как компания, известная прежде всего своим аппаратным обеспечением, создает так много высококачественных моделей и почему она раздает их бесплатно. Поэтому мы поговорили с ctnzr, вице-президентом по прикладным исследованиям глубокого обучения в NVIDIA. Он подробно рассказал нам о всей линейке и идеях, стоящих за ней, которые кратко представлены на диаграмме ниже.
Обзор моделей
1. Рассуждение (Reasoning)
Nemotron - это семейство больших языковых моделей (LLM) от NVIDIA, которые «думают», прежде чем ответить. Эта линейка появилась в 2023 году, а текущее поколение, Nemotron 3, представляет собой гибридную модель с архитектурой MoE (Mixture of Experts), которая выпускается в трех размерах:
* Nano: для быстрых и простых задач.
* Super: для более сложного планирования.
* Ultra: для самых тяжелых логических вычислений.
2. Модели мира (World models)
Cosmos предсказывает следующее состояние физического мира, а не следующее слово. Cosmos 3 - это единая омни-модель, способная генерировать правдоподобное видео сцены, анализировать происходящее и предсказывать, что будет дальше.
3. Робототехника
Isaac GROOT - первая открытая базовая модель (foundation model) для гуманоидных роботов. GROOT 1.7 принимает на вход кадры с камеры и инструкции, выдавая моторные команды в режиме реального времени. Ее аналитическим ядром (ядром рассуждений) является Cosmos Reason.
4. Продакшн
Модели безопасности, распознавания речи и компьютерного зрения. Это те самые базовые блоки, которые делают ИИ применимым в реальных приложениях.
5. Специализированные области
- BioNeMo: для биологии и разработки новых лекарств.
- Alpamayo: для беспилотных автомобилей (с возможностью объяснения каждого принятого решения).
- NVIDIA Ising: для квантовых вычислений.
- Earth-2: для моделирования погоды и климата.
📲 Мы в MAX
👉 @bigdata_1 | 364 |
| 3 | 🚀 Подборка полезных IT каналов в Max
Системное администрирование, DevOps 📌
https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора
https://max.ru/bash_srv Bash Советы
https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://max.ru/tipsysdmin Типичный Сисадмин
https://max.ru/channel_win_sysadmin Системный Администратор Windows
https://max.ru/channel_linux_admin Linux: Системный администратор
https://max.ru/channel_linuxmod Linux
https://max.ru/channel_i_linux Системный администратор
https://max.ru/channel_devopslib DevOps, SRE, Sysadmin
https://max.ru/channel_devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
Excel лайфхак 📌
https://t.me/Excel_lifehack Excel лайфхак
Английский с нуля 🇬🇧
https://max.ru/UchuEnglish
1C разработка 📌
https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
https://max.ru/channel_DevLab1C 1С:Предприятие 8
Программирование C++📌
https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://max.ru/channel_cpp_geek C++ geek
Программирование Go📌
https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
Программирование React📌
https://max.ru/react_lib React
Программирование Rust📌
https://max.ru/channel_rust_lib
Программирование Python 📌
https://max.ru/python_of Python академия.
https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика
Java разработка 📌
https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика
https://max.ru/channel_java_geek Java Geek
GitHub Сообщество 📌
https://max.ru/githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://max.ru/database_info Все про базы данных
Фронтенд разработка 📌
https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
Библиотеки 📌
https://max.ru/programmist_of Книги по программированию
https://max.ru/proglb Библиотека программиста
https://max.ru/bfbook Книги для программистов
Программирование 📌
https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
Шутки программистов 📌
https://max.ru/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности
https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
https://max.ru/Pomatematike Канал по математике
https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике
Вакансии в IT📌
https://max.ru/progjob
https://max.ru/channel_rabotait
Мир технологий 📌
https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных
Бонус 📌
https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга
https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы
https://max.ru/piterspb Питер Новости: Санкт-Петербург / СПБ / ДТП | 361 |
| 4 | ⚡️ Fable 5 снова вернулась в Claude.
Модель стала доступна спустя почти три недели после отключения. Ограничения со стороны Anthropic сняли — ранее их вводили из-за формулировки про «угрозу нацбезопасности».
До 7 июля Fable 5 можно использовать в подписках Pro, Team, Max и Premium Enterprise. На модель разрешено тратить до 50% недельных лимитов.
После 7 июля бесплатный доступ закончится — останется только оплата по токенам.
👉 @bigdata_1 | 562 |
| 5 | Как LLM на самом деле генерируют текст — Полный пайплайн инференса 🚀🤖
Многие думают, что нейросети выдают готовый ответ мгновенно, но на самом деле это сложный пошаговый процесс. Разберем его на примере простого запроса: «Что такое гравитация?»
Вот что происходит за кулисами:
1️⃣ ВВОД (INPUT) - Модель получает ваш текст. Для нее это пока просто набор символов.
2️⃣ ТОКЕНИЗАТОР (TOKENIZER) - Текст разбивается на токены: слова, части слов или символы. «Что такое гравитация?» становится списком: [Что], [такое], [грави], [тация], [?].
3️⃣ СЛОЙ ЭМБЕДДИНГОВ (EMBEDDING LAYER) - Каждому токену присваивается вектор (список чисел). Эти векторы кодируют семантический смысл. Теперь модель понимает, что «гравитация» близка к понятиям «сила», «масса» и «физика».
4️⃣ СЛОИ ОБРАБОТКИ (PROCESSING LAYERS) - Векторы проходят через десятки трансформерных слоев (на GPT-4 их 96). Это «раунды размышлений»:
🔸 Внимание (Attention): Модель выясняет контекст и какие слова важны друг для друга.
🔸 FNN: Применяет накопленные знания.
5️⃣ ПРЕДСКАЗАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ (PROBABILITY PREDICTION) - На выходе модель получает вероятности для всех токенов своего словаря. Например, после «Гравитация - это» наиболее вероятным будет токен «сила».
6️⃣ ВЫБОР СЛЕДУЮЩЕГО ТОКЕНА (SAMPLING) - Стратегия выборки (жадная, Top-K, Top-P, Температура) решает, какой токен взять: самый вероятный или более творческий. Это причина, почему один и тот же промт может давать разные ответы.(Опционально: Используется трюк со Спекулятивным декодированием для скорости)
7️⃣ ДЕТОКЕНИЗАТОР (DETOKENIZER) - Выбранный номер токена превращается обратно в понятное слово или символ.
8️⃣ ПОТОКОВЫЙ ВЫВОД (STREAMING OUTPUT) - Полученный токен добавляется к ответу, и модель повторяет ВЕСЬ процесс для предсказания СЛЕДУЮЩЕГО токена.
Упрощенная схема в один клик:
[Текст] ➔ [Токены] ➔ [Векторы смысла] ➔ [Слои «размышлений»] ➔ [Вероятности] ➔ [Выбор токена] ➔ [Повторить до финала]
💡Понимание этого процесса снимает мистику с ИИ. Эффективность LLM зависит не только от размера модели, но и от инференса: скорости обработки, использования памяти (KV Cache), FlashAttention и квантования. Понимание этого пайплайна - ключ к отладке, оптимизации и созданию лучших ИИ-продуктов.
👉 @bigdata_1 | 636 |
| 6 | 🚀 OpenAI не оставила шансов Fable 5 — состоялся анонс GPT-5.6 Sol!
Главная новость: свежая модель разгромила нашумевшую Mythos в целом ряде тестов. Показательный пример — бенчмарк Terminal-Bench 2.1, где флагманская Sol Ultra выбила 91,9%, оставив Fable позади с её 88%.
О релизе:
Тотальная автономность: ИИ теперь может писать приложения почти без помощи разработчиков, непрерывно выполняя задачи по несколько десятков часов подряд.
Бюджетные альтернативы: Вдобавок к мощной Sol компания выкатила более легкие и доступные версии — Terra и Luna.
Публичный доступ к GPT-5.6 откроют уже в ближайшие недели.
👉 @bigdata_1 | 543 |
| 7 | Вместо того чтобы смотреть час Netflix, посмотрите эту двухчасовую лекцию из Стэнфорда — она научит вас большему о том, как строятся LLM вроде ChatGPT и Claude, чем большинство людей, работающих в ведущих компаниях по ИИ, узнают за всю свою карьеру.
👉 @bigdata_1 | 671 |
| 8 | Кластер M5 Max
72 ядра CPU и 128 ядер GPU, 512 ГБ унифицированной оперативной памяти
Каждый MacBook подключён ко всем остальным через Thunderbolt 5 (120 Гбит/с).
👉 @bigdata_1 | 622 |
| 9 | RAG против Агентов (RAGs vs Agents)
Спросите LLM (большую языковую модель) о данных вашей компании, и она начнет гадать. Два паттерна, которые исправляют это - RAG и агенты, и они решают разные задачи.
RAG (Поисково-ориентированная генерация)
RAG объединяет LLM с поиском информации, чтобы обосновать ответы фактами. Этот процесс состоит из 4 шагов:
• Шаг 1: Запрос пользователя (User Query) векторизуется и отправляется на этап поиска (Retrieval).
• Шаг 2: Компонент поиска извлекает наиболее релевантные фрагменты из базы знаний (Knowledge Base: PDF-файлы, вики-страницы и т.д.).
• Шаг 3: Эти фрагменты вставляются в промпт в качестве контекста.
• Шаг 4: LLM пишет ответ, опираясь на извлеченный текст (Answer grounded).
Особенности: Один поиск. Одна генерация. Дешево, предсказуемо и легко поддается отладке.
Агенты (Agents)
Агенты оборачивают LLM в цикл рассуждений с набором инструментов (Tools) для выполнения конкретных действий.
• Шаг 1: Запрос пользователя поступает в среду выполнения агента (Agent runtime) — цикл рассуждений вокруг LLM.
• Шаг 2: LLM анализирует цель и выбирает нужный инструмент (Чтение, Запись, Редактирование, Bash и т.д.).
• Шаг 3: Среда выполнения (runtime) запускает инструмент и передает результат обратно в LLM.
• Шаг 4: LLM снова проводит рассуждения, выбирает следующий инструмент и повторяет этот цикл, пока задача не будет выполнена.
Особенности: Более гибко. Расходует больше токенов. Сложнее отлаживать, так как ошибки накапливаются от шага к шагу.
Главное эмпирическое правило (из центральной части картинки):
• Используйте RAG, когда ответ находится внутри ваших документов.
• Используйте Агента, когда решение задачи требует действий в других системах.
👉 @bigdata_1 | 680 |
| 10 | Преодоление узкого места LLM: подход GenPRM к вычислениям во время тестирования Scale с помощью генеративного рассуждения.
Недавно модели вознаграждения процессов (PRM) в качестве верификаторов стали перспективным подходом для повышения производительности LLM. Для решения проблем с PRM в этой статье представлена GenPRM — модель вознаграждения за генеративный процесс, которая выполняет явное рассуждение по цепочке мысли (CoT) с верификацией кода перед вынесением суждений по каждому этапу рассуждения.
👉 Проблемы с текущими PRM:
- Ограниченные возможности контроля и обобщения процессов
- Зависимость от скалярного прогнозирования значений без использования генеративных возможностей LLM
- Невозможность масштабировать вычисления во время тестирования
👉 Фреймворк GenPRM
решает вышеупомянутые проблемы с помощью шестичастной структуры, включающей:
1️⃣ Модель политики генерирует шаги решения, при этом оценки MC оцениваются по траекториям внедрения.
2️⃣ Предлагаемая оценка относительного прогресса (RPE) получает точные метки PRM.
3️⃣ Высококачественные данные надзора процессов, синтезированные с помощью CoT-рассуждения и верификации кода
4️⃣ Консенсусная фильтрация и обучение SFT GenPRM
5️⃣ Обученный GenPRM, функционирующий в качестве верификатора или критика для расширенного масштабирования времени тестирования
6️⃣ Повышение производительности за счёт масштабирования во время тестирования
👉 Масштабирование времени тестирования с помощью GenPRM
1️⃣ Policy Model TTS: GenPRM как проверяющий
- несколько ответов могут быть выбраны из моделей политики, а затем использовать GenPRM в качестве верификатора для выбора конечного ответа в виде параллельных TTS.
2️⃣ Модель политики TTS: GenPRM как критик
- GenPRM можно естественно использовать как критическую модель для уточнения результатов моделей политик, и мы можем масштабировать процесс уточнения с несколькими ходами последовательно по TTS.
3️⃣ GenPRM TTS
- сначала взят пример N путей верификации рассуждения, а затем используй голосование большинством для получения окончательного прогноза, усредняя вознаграждения.
👉 Синтез данных GenPRM
Состоит из трёх этапов:
1️⃣ генерация путей рассуждения и получение меток PRM с помощью оценки Монте-Карло (MC)
2️⃣ оценка прогресса каждого шага с помощью оценки относительного прогресса
3️⃣ синтез обоснований с CoT и верификацией кода, а также вывод меток LLM-as-a-judge с помощью консенсусной фильтрации
📈 Результаты оценки
- GenPRM значительно превосходит предыдущие PRM, имея всего 23K обучающих данных из набора данных MATH.
- при масштабировании времени тестирования 1,5B GenPRM превосходит GPT-4o, а 7B GenPRM превосходит Qwen2.5-Math-PRM-72B на ProcessBench
Blog: https://medium.com/@techsachin/breaking-the-llm-bottleneck-genprms-approach-to-scale-test-time-compute-via-generative-reasoning-0e90e3ffa71e
Paper: https://arxiv.org/abs/2504.00891
Code: https://github.com/RyanLiu112/GenPRM
Models: https://huggingface.co/collections/GenPRM/genprm-67ee4936234ba5dd16bb9943
👉 @bigdata_1 | 558 |
| 11 | 🚀 Подборка полезных IT каналов в Max
Системное администрирование, DevOps 📌
https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора
https://max.ru/bash_srv Bash Советы
https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
1C разработка 📌
https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
Программирование C++📌
https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
Программирование Go📌
https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
Программирование React📌
https://max.ru/react_lib React
Программирование Python 📌
https://max.ru/python_of Python академия.
https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика
Java разработка 📌
https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика
GitHub Сообщество 📌
https://max.ru/githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://max.ru/database_info Все про базы данных
Фронтенд разработка 📌
https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
Библиотеки 📌
https://max.ru/programmist_of Книги по программированию
https://max.ru/proglb Библиотека программиста
https://max.ru/bfbook Книги для программистов
Программирование 📌
https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
Шутки программистов 📌
https://max.ru/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности
https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
https://max.ru/Pomatematike Канал по математике
https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике
Вакансии 📌
https://max.ru/progjob Вакансии в IT
Мир технологий 📌
https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных
Бонус 📌
https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга
https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы | 310 |
| 12 | Anthropic представила Claude Design - отдельный продукт для создания готовых макетов, прототипов, слайдов и сайтов.
В основе сервиса лежит Claude Opus 4.7 - флагманская модель компании с продвинутым пониманием визуала. Главная особенность новинки — не просто генерация интерфейсов, а работа с уже существующими материалами продукта. Claude может анализировать кодовую базу и дизайн-файлы, извлекать из них дизайн-систему и затем автоматически придерживаться фирменного стиля.
То есть сервису не нужно вручную объяснять, какие в проекте используются шрифты, цвета и отступы - он сам подстраивается под бренд. Пока Claude Design доступен в формате research preview для тарифов Pro, Max, Team и Enterprise.
Попробовать: claude.ai/design
#Anthropic #ClaudeDesign #ClaudeOpus #дизайн #прототипы #слайды #сайты #AI #нейросети #технологии
👉 @bigdata_1 | 467 |
| 13 | 🚀 Подборка полезных IT каналов в Max
Системное администрирование, DevOps 📌
https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора
https://max.ru/bash_srv Bash Советы
https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
1C разработка 📌
https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
Программирование C++📌
https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
Программирование Go📌
https://max.ru/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
Программирование React📌
https://max.ru/react_lib React
Программирование Python 📌
https://max.ru/python_of Python академия.
https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика
Java разработка 📌
https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика
GitHub Сообщество 📌
https://max.ru/githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://max.ru/database_info Все про базы данных
Фронтенд разработка 📌
https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
Библиотеки 📌
https://max.ru/programmist_of Книги по программированию
https://max.ru/proglb Библиотека программиста
https://max.ru/bfbook Книги для программистов
Программирование 📌
https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
Шутки программистов 📌
https://max.ru/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности
https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
https://max.ru/Pomatematike Канал по математике
https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике
Вакансии 📌
https://max.ru/progjob Вакансии в IT
Мир технологий 📌
https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных
Бонус 📌
https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга
https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы | 270 |
| 14 | generative.ai.learning.roadmap.pdf | 574 |
| 15 | 🙇♂️ Generative AI Learning Roadmap
👉 @bigdata_1 | 556 |
| 16 | Станьте Deep Learning Engineer с дипломом 👍
Голосовые помощники, распознавание лиц, рекомендации в приложениях, медицинская диагностика — нейросети используются уже во всех сферах бизнеса. Компании ищут DL-специалистов, чтобы точнее обучать и настраивать нейросети под свои запросы.
Освоить Deep Learning самостоятельно сложно, но ребята из Simulative нашли решение, где учёба становится понятной и структурированной, а все темы разбираются на практике 🔥
Simulative запускает программу профессиональной переподготовки «Инженер глубокого обучения нейросетей».
По итогам обучения вы получите:
🎓 Диплом гособразца
Официальный диплом о профессиональной переподготовке с квалификацией «Специалист по большим данным».
💯 Практика
Более 40 практических работ в формате симуляции реальной работы DL-инженера — всё пойдёт в портфолио.
🙌🏽 Онлайн обучение
Учитесь из любой точки мира, совмещая с работой, а доступ к материалам останется навсегда.
Курс подходит для специалистов любого уровня: новичок, аналитик, ML-инженер или выпускник — на программе опытные менторы помогут выстроить вашу персональную траекторию роста в Deep Learning.
Что вы освоите:
🟠Создание и обучение нейросетей с нуля
🟠Компьютерное зрение (Computer Vision)
🟠NLP (обработка текста)
🟠Генеративные модели
🟠MLOps и продакшн-подход
🕖 Скорее записывайтесь, количество мест на поток ограничено!
Бронируйте место на курсе прямо сейчас и получите скидку 30%
😶ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ НА КУРС | 559 |
| 17 | 🚀 Подборка полезных IT каналов в Max
Системное администрирование, DevOps 📌
https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора
https://max.ru/bash_srv Bash Советы
https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
1C разработка 📌
https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
Программирование C++📌
https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
Программирование Python 📌
https://max.ru/python_of Python академия.
https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика
Java разработка 📌
https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика
GitHub Сообщество 📌
https://max.ru/githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://max.ru/database_info Все про базы данных
Фронтенд разработка 📌
https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
Библиотеки 📌
https://max.ru/programmist_of Книги по программированию
https://max.ru/proglb Библиотека программиста
https://max.ru/bfbook Книги для программистов
Программирование 📌
https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
Шутки программистов 📌
https://max.ru/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности
https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
https://max.ru/Pomatematike Канал по математике
https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике
Вакансии 📌
https://max.ru/progjob Вакансии в IT
Мир технологий 📌
https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных
Бонус 📌
https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга
https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы | 161 |
| 18 | 🌟 Tencent HY-WU: динамические LoRA для редактирования изображений.
Tencent HY опубликовала первую часть серии работ под названием HY-WU (Weight Unleashing). Суть метода в отказе от стандартной парадигмы адаптации, при которой модель получает один фиксированный набор весов для всех задач.
Специальная модель-генератор синтезирует LoRA отдельно под каждый входной пример прямо во время инференса, без дополнительной оптимизации на тест-тайме.
Проблема, которую решает HY-WU, хорошо знакома всем, кто работал с дообучением: когда задачи противоречат друг другу (например, "размыть" против "убрать размытие" или "состарить лицо" против "восстановить"), общий адаптер вынужден идти на компромисс.
Градиенты конфликтуют, и результат оказывается хуже, чем если бы задачи обучались раздельно.
Чтобы не быть голословными, авторы измерили это напрямую: косинусное сходство градиентов между разнородными задачами устойчиво отрицательно, среднее около −0.30, то есть задачи буквально тянут веса в противоположные стороны.
HY-WU предлагает условную генерацию параметров. Модель-генератор (8B параметров) принимает на вход совместное представление изображения и текстового запроса через энкодер SigLIP2, после чего генерирует LoRA-матрицы (~0.72B) и инжектирует их в базовую модель.
Обучение сквозное, только через downstream-loss, без предварительно собранных чекпойнтов адаптеров.
🟡Тесты и результаты
Для тестов выбрали задачу редактирования изображения текстовым запросом - в нем конфликты неизбежны и визуально очевидны.
🟡В попарном human evaluation (GSB) HY-WU выигрывает у всех топовых open-source редакторов с большим отрывом: 67–78% против Step1X, Qwen, LongCat и FLUX;
🟡Среди закрытых систем модель обошла Seedream 4.5 (55.6%) и GPT Image 1.5 (55.5%).
🟡Единственные, кто пока впереди - Nano Banana 2 и Nano Banana Pro.
Tencent проверили: прирост качества дается именно условной маршрутизацией, а не просто увеличением числа параметров. Когда генератор использовали с перемешанными или усредненными условиями, результат проваливался до уровня базовой модели.
Полный SFT с намного большим числом обучаемых параметров давал сопоставимый результат с обычным Shared LoRA, так как в обоих случаях в инференсе применяется одна фиксированная точка в пространстве весов.
Выпущенная работа - первая часть серии исследований по функциональной памяти для генеративных моделей. В планах:
🟢сравнить функциональную память с retrieval-подходами и понять, когда каждый из них уместен;
🟢разработать протоколы онлайн-обучения, при которых модель усваивает новые задачи без деградации на старых;
🟢исследовать масштабирование модели-генератора отдельно от базовой модели.
Помимо этого, в планах выйти за пределы LoRA на другие операторные интерфейсы, распространить метод на видео и агентные системы, а также проработать возможность точечно удалять поведение модели через управление состоянием генератора.
Кроме этого архиполезного исследования Tencent выложили связку из модели-генератора и базовой модели HY-Image-3.0-Instruct, поверх которой она и работает.
Поиграться этой красотой можно, если под рукой простаивает 8х40 GB или 4х80 GB VRAM.
🟡Страница проекта https://tencent-hy-wu.github.io/
🟡Prompt Handbook (китайский) https://docs.qq.com/doc/DUVVadmhCdG9qRXBU
🟡Модель https://huggingface.co/tencent/HY-WU
🟡Техотчет https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WU/blob/main/assets/report.pdf
🖥 Github https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WU
👉 @bigdata_1 | 655 |
| 19 | 📌Лучшие нейросети от китайских стартапов - бесплатно и без VPN
1️⃣ GLM от Z.ai
Настоящая находка для разработчиков. Их актуальная версия GLM-5 - это мощнейшая open-source модель, сопоставимая по уровню с GPT-5.2 и Claude Sonnet 4.6. Чат-бот оснащен встроенным интерпретатором кода, поддерживает агентный режим и предлагает базу готовых шаблонов для быстрой верстки сайтов и создания несложных приложений.
2️⃣ Kimi от Moonshot AI
Модель Kimi K2.5 - один из главных фаворитов для выполнения комплексных агентных поручений: от глубокого ресерча и анализа запутанных данных до разбора объемных баз кода. Внутри есть удобные инструменты для верстки презентаций, управления таблицами, программирования, а также фирменная среда OpenClaw для запуска собственных ИИ-агентов.
3️⃣ MiniMax AI Agent
Создатели позиционируют его как универсального ИИ-помощника «для любых задач», который умеет взаимодействовать даже с локальными файлами на вашем компьютере. Кроме текстового агента, стартап успешно развивает нейросеть для генерации видео Hailuo, а также крутые модели для синтеза голоса и создания музыки.
4️⃣ Qwen от Alibaba
Экосистема с самыми лояльными лимитами и огромным выбором инструментов. В арсенале: компактные открытые модели для локального использования, визуальные нейросети, ИИ-кодеры, генераторы речи и передовые для китайского рынка редакторы изображений.
👉 @bigdata_1 | 669 |
| 20 | 🚀 Подборка полезных IT каналов в Max
Системное администрирование, DevOps 📌
https://max.ru/i_odmin Все для системного администратора
https://max.ru/bash_srv Bash Советы
https://max.ru/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://max.ru/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://max.ru/i_devops DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
1C разработка 📌
https://max.ru/odin1c_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
Программирование C++📌
https://max.ru/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
Программирование Python 📌
https://max.ru/python_of Python академия.
https://max.ru/BookPython Библиотека Python разработчика
Java разработка 📌
https://max.ru/bookjava Библиотека Java разработчика
GitHub Сообщество 📌
https://max.ru/githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://max.ru/database_info Все про базы данных
Фронтенд разработка 📌
https://max.ru/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
Библиотеки 📌
https://max.ru/programmist_of Книги по программированию
https://max.ru/proglb Библиотека программиста
https://max.ru/bfbook Книги для программистов
Программирование 📌
https://max.ru/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://max.ru/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://max.ru/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
Шутки программистов 📌
https://max.ru/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://max.ru/thehaking Канал о кибербезопасности
https://max.ru/xakkep_1 Хакер Free
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://max.ru/odesigners Статьи, книги для дизайнеров
Математика 📌
https://max.ru/Pomatematike Канал по математике
https://max.ru/phismat_1 Обучающие видео, книги по Физике и Математике
Вакансии 📌
https://max.ru/progjob Вакансии в IT
Мир технологий 📌
https://max.ru/mir_teh Канал для любознательных
Бонус 📌
https://max.ru/piterspb_78 Свежие новости Санкт-Петербурга
https://max.ru/mockva_life Свежие новости Москвы | 527 |
