Artificial Intelligence
Artificial Intelligence admin - @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data - Machine learning channel @pythonl - Our Python channel @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml 📚 @programming_books_it
Больше13 433
Подписчики
Нет данных24 часа
+697 дней
+49530 дней
- Подписчики
- Просмотры постов
- ER - коэффициент вовлеченности
Загрузка данных...
Прирост подписчиков
Загрузка данных...
Фото недоступноПоказать в Telegram
LangSuitE: Planning, Controlling and Interacting with Large Language Models in Embodied Text Environments
🖥 Github: https://github.com/bigai-nlco/langsuite
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2406.16294v1
🔥Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ai2-thor
@ArtificialIntelligencedl
🔥 3👍 1❤ 1
Фото недоступноПоказать в Telegram
Митап для DS и ML-разработчиков от МТС
4 июля | 18:30
Офлайн в Москве | Онлайн
Что будет в программе:
— Эксперты из RnD расскажут, как как адаптировать Open Source-модели генеративного ИИ, чтобы с минимальными ресурсами получить приемлемое качество дообучения.
— Обсудим, что такое персональные ИИ-решения и как в МТС создавали персональных Аватара и Ассистента.
— Узнаем про LLM от экспертов MTS AI.
Очных участников ждут нетворкинг и ламповый вечер в пространстве летнего кинотеатра в парке «Музеон». Все желающие смогут присоединиться онлайн.
Регистрируйтесь по ссылке.
👍 3🔥 1
Фото недоступноПоказать в Telegram
Consistency Models Made Easy
🖥 Github: https://github.com/locuslab/ect
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2406.14548v1
🔥Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
@ArtificialIntelligencedl
👍 4🔥 2❤ 1
⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
C#: t.me/csharp_ci
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Хакинг: t.me/linuxkalii
Linux: t.me/linuxacademiya
Базы данных: t.me/sqlhub
C++ t.me/cpluspluc
Golang: t.me/Golang_google
Java: t.me/javatg
React: t.me/react_tg
Javascript: t.me/javascriptv
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6
C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Фото недоступноПоказать в Telegram
TSI-Bench: Benchmarking Time Series Imputation
🖥 Github: https://github.com/WenjieDu/Awesome_Imputation
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2406.12747v1.pdf
🔥Dataset: https://github.com/WenjieDu/TSDB
@ArtificialIntelligencedl
👍 4❤ 1🔥 1
Фото недоступноПоказать в Telegram
Яндекс поддерживает исследователей, которые занимаются искусственным интеллектом 👾
Компания проводит международную научную премию Yandex ML Prize уже в шестой раз. Её вручают за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных, генеративных моделей.
В экспертном совете премии — ведущие российские исследователи в сфере ИИ, в том числе эксперты Yandex Research, Яндекс Погоды, Школы анализа данных. Многие сервисы компании основаны на технологиях машинного обучения, поэтому Яндекс готов поделиться своей экспертизой, поддержать молодых учёных и помочь им остаться в науке.
Лауреаты-исследователи получат по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по 1 миллиону. А ещё — гранты от Yandex Cloud для облачных вычислений на платформе, обработки экспериментов и обучения ML-моделей. Заявки принимаются до 21 июня, а победители будут объявлены осенью.
Фото недоступноПоказать в Telegram
Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3
YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.
✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.
Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.
👎 1
🚀 Diving into Underwater: Segment Anything Model Guided Underwater Salient Instance Segmentation and A Large-scale Dataset
🖥 Github: https://github.com/liamlian0727/usis10k
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2406.06039v1
@ArtificialIntelligencedl
👍 2❤ 1
Фото недоступноПоказать в Telegram
Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3
YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.
✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.
Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.
👎 3👍 2🔥 2❤ 1
🚀 AgentGym: Evolving Large Language Model-based Agents across Diverse Environments
🖥 Github: https://github.com/woooodyy/agentgym
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2406.04151v1
🔥Project: https://agentgym.github.io/
⚡️Model (AgentEvol-7B): https://huggingface.co/AgentGym/AgentEvol-7B
@ArtificialIntelligencedl
👍 4🔥 2❤ 1👏 1
Выберите другой тариф
Ваш текущий тарифный план позволяет посмотреть аналитику только 5 каналов. Чтобы получить больше, выберите другой план.