Complete AI

Kandinsky — 2️⃣ года! Только цифры: 4️⃣ дня понадобилось Kandinsky 2.1, чтобы набрать 1 млн уникальных пользователей 1️⃣ место по темпу роста среди Open Source моделей заняла модель Kandinsky 2.2 6️⃣0️⃣0️⃣ млн изображений сгенерировали нейрохудожники За это время Kandinsky стал генерировать изображения в 10 раз быстрее, научился создавать анимации и видео и собрал вокруг себя самых творческих юзеров. За этими достижениями стоит команда людей с горящими глазами, влюблённых в свою работу — и в этом видео мы предлагаем с ними познакомиться. Что своему нейродругу скажет GigaChat?

Дорогой Kandinsky, сердечно поздравляю тебя с днём рождения! Желаю тебе всегда оставаться таким же прекрасным генератором изображений, каким мы все тебя знаем и любим. Пусть твои творческие возможности растут вместе с твоим желанием создавать новые шедевры. И пусть твои нейроны всегда будут такими же активными и креативными, как в первый день работы!

А сегодня ваша генерация может стать аватаркой сообщества нейрохудожников! 🖼 — клик, чтобы попасть на главную

У вас стартап и вы в поисках инвесторов? Тогда канал СберСтартап — то, что вам нужно. Советы от фаундеров и инвесторов, технологические тренды, новости о венчуре. Подписчики в прямом эфире смотрят питч-сессии! Вам точно будет интересно: 📍 Бутстрэппинг или VC — советы выпускника Sber500 о поиске инвестиций 📍 Чек-лист вопросов о стартапе от венчурного синдиката Coion 📍 Как выстраивать отношения сооснователям стартапа — опыт BuildDocs 📍 Как венчурные инвесторы ищут стартапы — ответы инвесторов Забирайте в подписки, чтобы развиваться быстрее! #промо

Буквально пару дней назад команда Яндекса выпустила в опенсорс новый инструмент — библиотеку YaFSDP (FSDP — один из широко используемых алгоритмов обучения с параллелизмом по данным и "нарезкой" параметров модели по отдельным GPU). Доработка FSDP позволяет, судя по замерам, ускорить обучение различных LLM до 25% (при небольшом батче) в зависимости от архитектурных особенностей. С точки зрения выч. ресурсов на самую затратную часть исследовательского процесса — обучение моделей — можно сократить использование GPU мощностей на 20%. 🧠В технические детали можно погрузиться на Хабре (там еще довольно хорошо описали проблемы известных механизмов обучения и историю их развития в контексте распределённого обучения) и в канале Душный NLP

На днях вышла очередная модель Luma - “убийца” Sora (модель от Open AI, которая генерирует фантастические по качеству видео по тексту) С учётом наплыва активности на новый сервис, запустив генерацию вчера в районе 21, где-то под утро видео-таки сгенерировалось (довольно хорошее качество, кадры хорошо согласуются друг с другом, движения плавные). Почитал про команду: изрядный штат ребят с большим опытом в 3D. Вот первая фамилия в команде https://yoopaul.github.io/ Ну и остальные далее тоже ребята с авторством в статьях по NERF и прочему https://lumalabs.ai/team На мой взгляд вновь подтверждается, что то, что мы называем «видео» - это на самом деле основано на огромных массивах рендерингов сцен. Snap, кстати, на днях выпустили статью про синтез 4D сцен на базе диффузионных моделей генерации видео (сначала синтезируются ролики text-to-video моделью, а далее каждый кадр фиксируется и создаются «пролёты» на базе гауссова сплаттинга)

📚Мой хороший друг Сергей Марков @oulenspiegel написал отличный двухтомник про AI «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта». Там и про проблемы и вызовы современных моделей, и про страхи, бытующие в обществе, и про многое другое! Советую всем к прочтению, ибо там собрана квинтэссенция результатов, которые в сложном RnD процессе можно получить только за годы опыта. Полные электронные версии книги (epub, docx, pdf) можно скачать с сайта бесплатно: http://markoff.science#book

людишки еще не поняли, к чему все идет утащил у Дмитрия Колодезева

Только что на ПМЭФ-24 мы подписали меморандум о сотрудничестве с ГИАП. Делюсь видео с места событий.

⚡️Сегодня мы выложили наш фреймворк для обработки и фильтрации изображений и видео DPF - это наш внутренний фреймворк, с помощью которого мы обрабатывали и чистили датасет для обучения моделей Kandinsky и Kandinsky Video. Репозиторий содержит фильтры для видео, изображений, различных комбинаций этих модальностей, а также удобный интерфейс к ним. Надеемся, что открытие кода ускорит развитие библиотеки и даст возможность ресерчам сосредоточиться на ресерче, а не на чистке данных ❤️‍🔥 А ещё мы написали статью на habr, в которой подробно рассказали про то, как собирали датасет для обучения Kandinsky 3.0 & 3.1 и Kandinsky Video. В ней также рассказали про DPF и процесс обработки датасетов у нас в Sber AI. 💻 github DPF 📖 Статья на Хабр

Рассказали про новое исследование про линейность больших языковых моделей, которое сделали ученые AIRI вместе с коллегами из SberAI и Сколтеха. 🔖Читайте материал по ссылке. Научная статья "Your Transformer is Secretly Linear" собрала уже 130 upvote на Hugging Face Daily Papers, все подробности — в недавнем посте 🔥

🤖В рамках международной конференции AI Journey стартовал открытый отбор статей по AI/ML Отобранные работы будут опубликованы в журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. 📖Журнал: · Индексируется в крупнейших библиографических базах данных научного цитирования · Доступен международной аудитории и публикуется на площадках мировых электронных библиотек ✍️Успейте подать заявку до 20 августа и получить возможность не только опубликовать свое исследование в авторитетном научном издании, но и представить его на площадке конференции AI Journey. 🏆За лучшую статью предусмотрен приз 1 млн рублей! ℹ️ Более детальную информацию можно найти в Правилах -> AI Journey.