AI Новости: Машинное обучение и анализ данных. Python. Алгоритмы, методы, лекции. Новости 2018

Картинка 512?512 обрабатывается за ~240мс прямо на девайсе. Этого хватает, чтобы рассуждать над каждым кадром видеопотока в 4 FPS - причем с пониманием контекста, а не просто детекцией объектов.

Большинство просто дергают API

Мало кто понимает, что происходит внутри

Если хочешь перейти из «пользователя» в «инженера» — вот база

1. Deep Learning

https://deeplearningbook.org

Библия нейросетей - backprop, архитектуры, вся база

2. Artificial Intelligence: A Modern Approach

Google представила Gemma 4 – открытые модели, которые можно запускать не только в облаке, но и прямо на своих устройствах.

Что важно знать:

— несколько версий под разные мощности: от «карманных» до более серьёзных;

— контекст до 256K токенов – можно обрабатывать большие объёмы данных;

Исследователи продемонстрировали, что очень небольшая квантовая система — на всего лишь 9 атомах — способна превосходить крупные классические модели машинного обучения в задачах прогнозирования временных рядов. В частности, в реальной задаче прогнозирования температуры на несколько дней.

Дэвид Ноэль (https://dnhkng.github.io/about/), независимый исследователь из Мюнхена, в середине 2024 года занял (https://dnhkng.github.io/posts/rys/) 1 место на HuggingFace Open LLM Leaderboard методом, который не требует ни новых данных, ни файнтюна.

Бабулю посадили в тюрьму на 6 месяцев из-за ошибки ИИ, распознающего лица. Алгоритм неверно (1) оценил черты лица и связал пожилую женщину с организованной преступной группой, занимающейся банковским мошенничеством.

Gemini Embedding 2 — это наша первая нативная мультимодальная модель встраивания, которая отображает текст, изображения, видео, аудио и документы в единое пространство встраивания, обеспечивая мультимодальный поиск и классификацию для различных типов медиафайлов — и она уже доступна в режиме публичного предварительного просмотра.

Всякий, кто мало-мальски общался с нейронками, отмечает их невероятное враньё. Конечно, к примеру, о влиянии этанола на организм человека они расскажут лучше всякой учителки биологии, всё по полочкам разложат, на все непонятности ответят, еще и похвалят: «какой вы задали глубокий вопрос!». Но!

Пользователей устройств Meta* предупреждают, что часть личных видео, снятых через Ray-Ban Meta Smart Glasses, потенциально может попадать на проверку к реальным людям. Очки позволяют делать фото и записывать ролики от первого лица, а также использовать функции искусственного интеллекта.

Знакомьтесь, Роман Куракин, студент группы ИП-24-4. Он представил наш колледж на чемпионате «Профессионалы» в компетенции «Машинное обучение и большие данные».

За подготовку Романа к чемпионату отвечает его наставник — Калиниченко Тамара Михайловна, чей опыт и поддержка помогают участнику двигаться вперед ?

Просто заходите и берёте шаблон под свою цель: написать резюме, разобрать договор, сгенерировать идеи для бизнеса, выучить тему, составить план тренировок или маркетинговый текст. На выходе получаете идеальный ответ от нейронки.

После установки ваш ИИ-агент научится обучать (!) нейросети с нуля:

Файн-тюнить LLM с помощью SFT, DPO или GRPO с уже встроенным выбором железа и оценкой стоимости.

Создавать датасеты с помощью SQL-запросов без ручной обработки.

Автоматически подтягивать результаты бенчмарков через API.

Последние месяцы я полностью пересобрал свой подход к разработке. Раньше я писал код сам. Теперь я стратегически управляю нейросетями.

Раньше я тратил время на архитектуру, чтение документации и разбор чужого кода. Сейчас я трачу время на выбор правильной модели и обсуждение в твиттере, какая из них реально game changer.

Лёха — единственный биолог среди моих друзей. Мы сидим в баре, он тычет телефоном мне в лицо. На экране — чашка Петри. В колонию бактерий вливают бактериофаги. Бактерии лопаются. Колония редеет. Тает. Исчезает.

Перематывает на сутки.

Колония на месте. Как ни в чём не бывало.

ACE-Step 1.5 по сути это первая открытая модель, которая реально подбирается к уровню платных сервисов вроде Suno.

По слепым бенчмаркам качество генерации находится между Suno v4.5 и Suno v5.?

Tencent Hunyuan вывалили (https://huggingface.co/datasets/tencent/HY3D-Bench) в опенсорс монструозный пак HY3D-Bench на 22.5 ТБ и это подарок для всех, кто занимается 3D Gen и робототехникой.

Датасет разбит на 3 логических куска, каждый под свои задачи:

Full-level Dataset (252K+ мешей, ~11 ТБ)

План статьи

Введение в суть задачи. Для чего и зачем это нужно.

Как оценивать такие модели. Метрики и нюансы сравнения.

Основная часть. Разбор каждой модели. Краткое резюме. Возможности и ограничения. Выводы

Итоговый вывод, общая таблица сравнений OpenSource моделей для задачи TTS.

Введение

1. LLM (Large Language Model) — модель, которая генерирует текст, предсказывая наиболее вероятный следующий токен.

2. Token (токен) — фрагмент текста, например, слово или знак препинания.

3. Tokenization (токенизация) — процесс преобразования текста в последовательность токенов.

Всего за два с половиной дня команда просмотрела почти 100 миллионов вырезок из изображений и обнаружила около 1400 аномальных объектов, более 800 из которых ранее не были описаны.

Запущена базовая версия отраслевой платформы данных строительной отрасли. Инициатива призвана повысить объем машиночитаемых данных девелопмента и способствовать ускоренному внедрению технологий искусственного интеллекта в отраслевые процессы.

Инструмент позволяет рисовать архитектуры нейросетей не вручную, а параметрически. Поддерживает три вида:

- Полносвязные сети (FCNN)

- Сверточные сети (по примеру LeNet)

- Глубокие нейросети (по примеру AlexNet)

В чём идея?

Многие привычные библиотеки (pandas, NumPy, scikit-learn) можно заменить их GPU-версией, сохранив API.

Это даёт прирост скорости в десятки раз.

Drop-in замены в коде:

- `pandas` `%load_ext cudf.pandas`

- `polars`  `.collect(engine="gpu")`

Преподаватель: Виктор Немченко

Межфакультетский курс "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" – проводится для студентов МГУ с целью повышения общего уровня эрудиции. Материал лекций не содержит сложных формул и терминов и будет понятен широкой аудитории.

00:00 Заставка

00:21 О курсе MSU.AI

Преподаватель: Виктор Немченко

00:00 Заставка

00:07 Приветствие

00:12 Лекция 8. Генеративные модели

00:16 В предыдущих сериях

00:54 Часть 1

01:22 Сжатие информации

02:32 Автоэнкодер

06:28 Убрать шум с картинки с помощью автоэнкодера

Это Ultra Mobile Vehicle (UMV), который способен ездить, поворачивать, прыгать, выполнять трюки и осуществлять внезапную остановку, известную как track-stand. Все манёвры, включая вождение, приземление, балансировку и track-stand, осуществляются с помощью обучения с подкреплением.