Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi
Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 277 194 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 336-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 381-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 277 194 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -1 702 ga, so‘nggi 24 soatda esa -64 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.44% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 6.36% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 23 412 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 17 625 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 363 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent openai, claude, api, gemini, контекст kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 29 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
xrt_plugin*-amdxdna) для использования интерфейса XRT (Xilinx Runtime Library), позволяющего обращаться из приложений к обработчикам (kernel), выполняемым на стороне аппаратного ускорителя. XRT позволяет задействовать NPU AMD в приложениях на обычных языках программирования.
⏩Проект предоставляет различные уровни абстракции, от низкоуровневых API для C/C++ до высокоуровневых привязок для Python и компонентов для интеграции с TensorFlow, PyTorch и Caffe.
@ai_machinelearning_big_datapip install pyvene```
Например, вы можете использовать любую модель hf:
import torch
import pyvene as pv
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" # your HF model name.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def zeroout_intervention_fn(b, s):
b[:,3] = 0. # 3rd position
return b
pv_model = pv.IntervenableModel({
"component": "model.layers[15].mlp.output", # string access
"intervention": zeroout_intervention_fn}, model=model)
# run the intervened forward pass
orig_outputs, intervened_outputs = pv_model(
tokenizer("The capital of Spain is", return_tensors="pt").to('cuda'),
output_original_output=True
)
print(intervened_outputs.logits - orig_outputs.logits)
Вернет:
tensor([[[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, ..., 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.4375, 1.0625, 0.3750, ..., -0.1562, 0.4844, 0.2969],
[ 0.0938, 0.1250, 0.1875, ..., 0.2031, 0.0625, 0.2188],
[ 0.0000, -0.0625, -0.0312, ..., 0.0000, 0.0000, -0.0156]]],
device='cuda:0')
▪Github
▪Paper
▪Colab
@ai_machinelearning_big_dataHello Games и Teardown от Tuxedo Labs. Кроме того, на скриншотах можно увидеть такие игры, как Valheim, Hydroneer, Wobbly Life, Satisfactory и Goat Simulator 3.
Нейросеть обучается широкому спектру навыков, начиная от простой навигации и использования меню до добычи ресурсов, полета на космическом корабле и создания предметов.
Ученые также создали четыре исследовательские среды на движке Unity, где агентам предстоит строить скульптуры из строительных блоков, это поможет проверить их способность манипулировать объектами и интуитивное понимание физического мира.
Результаты SIMA демонстрируют потенциал для разработки новой волны универсальных ИИ-агентов, управляемых командами на естественном языке.
▪ Post
▪ Technical report
@ai_machinelearning_big_data