Сегодня родился Бенедикт Киберксюш
Відкрити в Telegram
254
Підписники
Немає даних24 години
Немає даних7 днів
Немає даних30 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
лютий '24
лютий '24
+6
в 0 каналах
січень '24
+1
в 0 каналах
Get PRO
грудень '23
+10
в 0 каналах
Get PRO
листопад '23
+6
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+247
в 1 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 16 лютого | +1 | |||
| 15 лютого | +1 | |||
| 14 лютого | 0 | |||
| 13 лютого | +1 | |||
| 12 лютого | 0 | |||
| 11 лютого | 0 | |||
| 10 лютого | 0 | |||
| 09 лютого | 0 | |||
| 08 лютого | 0 | |||
| 07 лютого | 0 | |||
| 06 лютого | +1 | |||
| 05 лютого | +2 | |||
| 04 лютого | 0 | |||
| 03 лютого | 0 | |||
| 02 лютого | 0 | |||
| 01 лютого | 0 |
Дописи каналу
Repost from ml4se
+2Adapters: 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
| 2 | 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 | 168 |
| 3 | https://dangeng.github.io/visual_anagrams/ | 265 |
| 4 | Q-Transformer (Score: 151+ in 7 hours)
Link: https://readhacker.news/s/5V5QY
Comments: https://readhacker.news/c/5V5QY | 103 |
| 5 | 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 | 110 |
| 6 |  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 | 106 |
| 7 | https://journals.biologists.com/jcs/article/121/11/1771/30038/The-importance-of-stupidity-in-scientific-research | 146 |
| 8 | https://github.com/MobileTeleSystems/CoolGraph | 135 |
| 9 | A Timeline of the OpenAI Board (Score: 150+ in 6 hours)
Link: https://readhacker.news/s/5UgD8
Comments: https://readhacker.news/c/5UgD8 | 172 |
| 10 | 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/ | 131 |
| 11 | Немає тексту... | 123 |
| 12 |  🔥 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 | 175 |
| 13 | https://openreview.net/forum?id=ZITOHWeAy7 | 155 |
| 14 | https://text-to-audio.github.io | 172 |
| 15 | Towards the Imagenets of ML4EDA https://arxiv.org/abs/2310.10560 | 153 |
| 16 | https://openreview.net/forum?id=sPLTQSf6GI | 159 |
| 17 | https://openreview.net/forum?id=liMSqUuVg9 | 130 |
| 18 | The Power of the Senses: Generalizable Manipulation from Vision and Touch through Masked Multimodal Learning https://sferrazza.cc/m3l_site/ | 115 |
| 19 | https://openreview.net/forum?id=Vota6rFhBQ | 144 |
| 20 | Contrastive Difference Predictive Coding https://chongyi-zheng.github.io/td_infonce/ | 116 |
