Математика Дата саентиста

🔥 Большой бесплатный курс по работе с блокчейном от MIT! 🔗 Ссылка: *клик* #курс #blockchain

🔥 Microsoft только что выпустила впечатляющий инструмент - OmniParser V2, который может превратить любого LLM в агента, способного использовать компьютер. Он решает две ключевые проблемы GUI-автоматизации: - Обнаружение интерактивных элементов. Традиционно LLM испытывают трудности с определением мелких иконок и других элементов пользовательского интерфейса. OmniParser V2 «токенизирует» скриншоты – переводит изображение экрана из пиксельного пространства в структурированные данные, представляющие интерактивные объекты. Понимание семантики интерфейса. Инструмент структурирует информацию так, чтобы LLM могли проводить поиск по элементам и предсказывать следующее действие на основе полученной информации. Плюсы OmniParser V2 - Повышенная точность: Благодаря обучению на большем объеме данных для обнаружения интерактивных элементов и функциональных описаний иконок, OmniParser V2 существенно улучшает точность даже для очень маленьких элементов по сравнению с предыдущей версией . Сокращение задержки: - Оптимизация размера изображения в модели описания иконок позволила снизить задержку на 60% по сравнению с предыдущей версией, что делает его более оперативным в реальном времени. Гибкость и интеграция: - OmniParser V2 легко интегрируется с современными LLM, такими как GPT-4o, DeepSeek, Qwen и Anthropic Sonnet. Это позволяет комбинировать распознавание интерфейса, планирование действий и их исполнение в одном конвейере. Поддержка тестов через OmniTool: - Для быстрого тестирования различных настроек агентов разработана платформа OmniTool – docker-решение на базе Windows, содержащее все необходимые инструменты для экспериментов. Минусы и ограничения - Требования к техническим навыкам: Для развертывания и интеграции OmniParser V2 требуется определённый уровень технической подготовки, особенно если вы планируете экспериментировать с настройками через OmniTool. Ограничения в безопасности: - Из соображений ответственного использования (Responsible AI), рекомендуется применять OmniParser V2 только к скриншотам, не содержащим чувствительной или личной информации. Это помогает минимизировать риски утечки данных , . Исследовательская стадия: На данный момент инструмент ориентирован на исследовательские и экспериментальные задачи, и его коммерческое использование может требовать доработок или адаптации под конкретные задачи. Как пользоваться OmniParser V2: Развертывание через OmniTool: Для упрощения экспериментов Microsoft разработала OmniTool – dockerизированную систему на базе Windows. Запустив OmniTool, вы получите преднастроенную среду, в которой OmniParser V2 может работать с различными LLM. Подготовка скриншотов: Сделайте скриншоты пользовательского интерфейса, которые хотите автоматизировать. OmniParser V2 обработает изображение, преобразовав его в структурированные данные, где каждому интерактивному элементу будет присвоен уникальный токен. Интеграция с LLM: Передайте полученные данные выбранной языковой модели. LLM, получив «токенизированный» интерфейс, сможет проводить retrieval-based next action prediction, то есть предсказывать следующее действие пользователя на основе распознанных элементов. Исполнение действий: После того как LLM определит, какое действие следует выполнить (например, нажатие на кнопку или выбор меню), система может автоматизированно выполнить это действие в графическом интерфейсе. OmniParser V2 существенно расширяет возможности LLM, превращая их в эффективных агентов для работы с графическими интерфейсами. ▪GitHub → https://github.com/microsoft/OmniParser/tree/master ▪Official blog post → https://microsoft.com/en-us/research/articles/omniparser-v2-turning-any-llm-into-a-computer-use-agent/ ▪Hugging Face → https://huggingface.co/microsoft/OmniParser-v2.0 @data_analysis_ml

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube приглашает вас в свою AI-школу. Особенности: • теория и практика • акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля • полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети • архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей. Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач. От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск). Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML. 7 месяцев, 4 курса: • AI: от основ до языковых моделей • Math for AI - необходимый математический бэкграунд • MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker • Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн. Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса): • 112 000 рублей (единоразово) или • 17 000 рублей в месяц Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)! Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь! Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников. Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения! ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

🌟 Oumi: опенсорс-фреймворк полного цикла для LLM. Oumi - открытая платформа для разработки, файнтюна, оценки и экспериментов с языковыми и мультимодальными моделями, созданная совместными усилиями исследователей из 13 ведущих университетов. Oumi предоставляет инструменты и рабочие процессы для разработки и запуска масштабных экспериментов на кластере, развертывания моделей в рабочей среде и поддерживает методы распределенного обучения (FSDP, DDP): 🟢обучение и файнтюн моделей от 10M до 405B параметров методами SFT, LoRA, QLoRA и DPO; 🟢поддержку популярных семейств моделей: Llama, DeepSeek, Qwen и Phi; 🟢синтез и курирование обучающих данных с использованием LLM-judge; 🟢быстрое развертывание моделей в средах vLLM и SGLang; 🟢проведение комплексного бенчмаркинга моделей по стандартным тестам; 🟢возможность подключения по API OpenAI, Anthropic и Vertex AI; 🟢интеграция с библиотекой Transformers. В репозитории проекта собраны готовые ноутбуки и скрипты для каждого из этапов жизненного цикла моделей, а подробная документация по использованию поможет легко освоить эту платформу. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Документация 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Oumi #Framework

Авито нанимает! Ускоренный отбор за выходные и возможность попасть в одну из пяти DS-команд: автомодерация, монетизация, поисковое ранжирование, AI Lab и вертикальные команды DS. Вас ждет: ➡️ конкурентная зарплата и удаленка по всей России; ➡️ реальные задачи на большом масштабе — разработка алгоритмов для проверки объявлений, внедрение ML-моделей, оптимизация процессов и DS-поддержка; ➡️ участие в разработке новых продуктов — предлагаем для этого мощное железо и бюджет на обучение; ➡️ сильное IT-комьюнити, которое любит опенсорс. Регистрируйтесь по ссылке до 27 февраля и развивайте крупнейший в мире сервис объявлений.

Mathematics for Machine Learning 📚 Book @datascienceiot

✔️ Apple нашла партнера для развертывания ИИ в Китае. Apple разрабатывает и запускает Apple Intelligence AI в Китае в партнерстве с Alibaba. Ранее компания тестировала различные модели ИИ от китайских разработчиков и выбрала Baidu в качестве основного партнера, но затем отказалась от этого соглашения из-за несоответствия стандартам Apple. Среди других рассматриваемых партнеров были Tencent, ByteDance и DeepSeek. Apple отказалась от сотрудничества с DeepSeek из-за недостатка опыта и персонала для поддержки компании масштаба Apple. В последнем квартале продажи Apple в Китае упали на 11,1%, что является самым большим падением доходов с аналогичным кварталом 2024 года. Инструменты Apple Intelligence стимулируют спрос на устройства, но правительство Китая требует от от Apple сотрудничества с местными разработчиками. theinformation.com ✔️ CEO Google выступил на Саммите по ИИ в Париже. Сундар Пичаи заявил, что ИИ — технология, которая появляется раз в жизни, способная демократизировать доступ к информации в большей степени, чем интернет. Он отметил, что за 18 месяцев стоимость обработки одного токена снизилась на 97%. Google уже более 10 лет инвестирует в ИИ, чтобы систематизировать мировую информацию, делая ее доступной для всех. Гендир Google рассказал о прогрессе в области квантовых вычислений и автономных автомобилей, расширении доступа к информации через возможности Google Translate, а AlphaFold уже используется 2,5 миллионами исследователей для создания вакцин против малярии, методов лечения рака и ферментов, перерабатывающих пластик. В конце выступления, Сундар поделился планами об инвестициях 75 млрд. долл. в капитальные затраты в 2025 году и призвал к созданию глобальной политики, которая поддержит инновации и согласованность между странами в регулировании ИИ. blog.google ✔️ Цукерберг активизирует наем инженеров машинного обучения для свое компании, сокращая тысячи сотрудников. IT-гигант планирует ускорить наем ML-инженеров в ближайшие недели, несмотря на сокращение 5% штата( это примерно 4000 рабочих мест). Компания начала уведомлять своих сотрудников о сокращении в США, Европе и Азии. Марк Цукерберг заявил о намерении повысить требования к управлению производительностью и быстрее избавляться от низкоэффективных сотрудников. Его компания планирует провести собеседования в формате ML Batch Day с 11 февраля по 13 марта. HR-департамент ищет сотрудников, имеющих опыт проведения собеседований, для помощи в проведении 420 собеседований с инженерами-программистами, 225 поведенческих собеседований и 50 собеседований по проектированию систем машинного обучения. businessinsider.com ✔️ Google добавила NotebookLM Plus в план One AI Premium. Подписчики One AI Premium получат доступ к NotebookLM Plus без дополнительной платы с повышенными лимитами использования и премиальные функции настройки ответов сервиса NotebookLM. Сейчас Google предлагает One AI Premium за 19,99 долларов в месяц с 2 ТБ хранилища и доступом к Gemini Advanced и Gemini в приложениях Workspace (Gmail и Docs). Студенты старше 18 лет в США могут получить One AI Premium за 9,99 долларов в месяц в течение 1 года. NotebookLM Plus имеет расширенные интерактивные функции: видео на YouTube в качестве источника и преобразование в подкаст с двумя AI-ведущими, с которыми также можно общаться. theverge.com ✔️ ByteDance анонсировала Goku: модели генерации изображений и реалистичного видео. ByteDance представила новые модели Goku, которые генерируют реалистичные видеоролики с участием людей, взаимодействующих с предметами. В отличие от других видеомоделей, Goku может создавать как статичные изображения, так и видео из текстовых описаний. По тестам ByteDance, Goku превосходит Kling и Pika в бенчмарках генерации изображений и видео. Goku+, специальная версия, ориентирована на создание рекламного контента. ByteDance утверждает, что она сможет снизить затраты на продакшен видеорекламы на 99%. Компания планирует использовать TikTok для предоставления сервиса рекламодателям. saiyan-world.github.io @ai_machinelearning_big_data #ainews #news #ml

Изучите Computer Vision за 3 занятия Как искусственный интеллект опознает объекты? Что такое Deep Learning? Какие задачи может решать компьютерное зрение? Как обучить нейросеть, чтобы она могла различить схожие объекты? На все эти вопросы вы узнаете ответы на зимнем онлайн-буткемпе «Мир глазами машины: классификация и детекция»: 👨🏼‍🏫 Интенсив // 3 занятия на погружение в Computer Vision: обзор задач области, решение задач классификации и детекции 👩🏻‍💻 Практика // домашние задания для отработки полученных навыков 🏆 Соревнование // задача детектирования объектов на изображениях. Когда: 15-26 февраля Формат: онлайн 🔗 Зарегистрироваться Буткемп организует онлайн-магистратура «Искусственный интеллект» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.

🧠 Разбираем Функцию Радемахера. Машинное обучение Курс математики - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7/ Урок8 / Урок9 - Colab -Полный курс @data_math

👨‍🎓 Algorithmica Это бесплатный учебник с открытым доступом, посвященная изучению алгоримтов. В нем можно найти абсолютно любой алгоритм с кодом и хорошим объяснением. ▪Учебник на русском ▪На английском ▪Github @golang_google

Mathematical Foundations of Reinforcement Learning 📚 Книга @datascienceiot

🔥 math - учебный план для самостоятельного изучения математики, разработанный Open Source Society University (OSSU)! 💡 Он предназначен для тех, кто хочет получить фундаментальные знания в области математики, используя онлайн-материалы. Курсы, включенные в программу, соответствуют требованиям бакалавриата по математике, за исключением общих (не математических) дисциплин, и часто предоставляются такими ведущими университетами, как Гарвард, MIT и Стэнфорд. 🖥 Github @data_math

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Физика: t.me/fizmat 💼 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 Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

⭐️ Мичиганский курс «Робототехника 501: Математика для робототехники». 📽️ Лекции: https://youtube.com/playlist?list=PLdPQZLMHRjDIzO99aE7yAtdOHSVHMXfYH 🗒️ Github: https://github.com/michiganrobotics/rob501 @data_math

Геометрия за 1 минуту @data_math

Рекомендую посмотреть на возможность повышения квалификации по теме "Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы"! Эти курсы организует НИИ ядерной физики имени Д.В.Скобельцына при Московском Государственном Университете имени М.В.Ломоносова. Занятия проходят дважды в неделю вечером, начиная с 25 февраля 2025 года. После успешного завершения программы можно получите официальное удостоверение от МГУ 😎 Начало 25 февраля, по 2 занятия в неделю (посещать можно очно на территории университета, а также подключаться онлайн через zoom). Подробнее @data_math

Видеолекции, UC Berkeley CS 194-196 / 294-196 Large Language Model Agents fall 2024, by Dawn Song & Xinyun Chen https://rdi.berkeley.edu/llm-agents/f24 @data_math