Machinelearning

08 Apr 2024 12:02

⚡️ MiniGPT4-Video: Advancing Multimodal LLMs for Video Understanding with Interleaved Visual-Textual Tokens

➡️ MiniGPT4-Video: новый мультимодальный LLM для понимания видео с помощью чередующихся визуально-текстовых токенов.

В MiniGPT4 учитывается не только визуальный контент, но и диалоги в видео, это позволяет модели эффективно отвечать на запросы, включающие как визуальные, так и текстовые компоненты.

Модель превосходит существующие современные модели, достигаяв 4,22%, 1,13%, 20,82% и 13,1% в тестах MSVD, MSRVTT, TGIF и TVQA соответственн

Во время логического вывода для создания субтитров к видео используется модель преобразования речи в текст - Whisper model. Затем и видео, и субтитры подаются на вход в модель MiniGPT4-Video с промптами, и модель выводит ответы на ваш запрос.

git clone https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT4-video.git


▪code: https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT4-video
▪page: https://vision-cair.github.io/MiniGPT4-video/
▪paper: https://arxiv.org/abs/2404.03413
▪jupyter: https://github.com/camenduru/MiniGPT4-video-jupyter

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

07 Apr 2024 12:59

🌟 Open-Sora-Plan v1.0.0, which significantly enhances video generation quality and text control capabilities.

Open-Sora-Plan версии 1.0.0 - модель генерации, которая может генерировать 10-секундное видео с разрешением 1024 × 1024 со скоростью 24 кадра в секунду.

Кроме того, она способна генерировать изображения с высоким разрешением.

▪Github

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

06 Apr 2024 15:04

🚀 Yandex Cloud запустил программу сертификации по облачным технологиям, соответствующую российским и международным стандартам. Экзамен на сертификат включает вопросы из 6 доменов: облачные технологии, хранение данных, DevOps, безсерверные вычисления, информационная безопасность и биллинг.

💼 Специалисты по облачным технологиям смогут подтвердить свои знания и получить преимущество при найме, а компании — проверить компетенции сотрудников.

🔍 Экзамен проводится онлайн и состоит из 65 вопросов. Для получения сертификата нужно ответить правильно на 70%. Процесс контролируется ИИ-прокторингом (чтобы все было честно и никто не списывал).

📅 Первый экзамен назначен на 11 апреля. Для подготовки можно пройти курс "Инженер облачных сервисов".

🌟 В дальнейшем Yandex Cloud планирует расширять линейку сертификаций для облачных профессий. У компании уже запущены обучающие программы по DevOps, информационной безопасности и другим специализациям.

Machinelearning

06 Apr 2024 09:01

Обучайтесь бесплатно на магистерской программе от Альфа-Банка и МФТИ и получите прикладную специализацию в Data Science.

На программе «Машинный интеллект в финансах» вас ждут:
— бесплатное обучение с ежемесячной стипендией;
— возможность получить оффер в IT-команду банка;
— практические задачи и стажировка в Альфа-Банке с первого семестра;
— полное погружение в Data Science — вы научитесь создавать и обучать модели, анализировать данные с помощью Python и защищать свои идеи.

Подайте заявку на программу до 7 апреля, чтобы освоить востребованную профессию и начать карьеру в банке: https://u.to/rJqTIA

Machinelearning

05 Apr 2024 19:05

erid: LjN8KBj5X

Каталоги данных - основная тема новой встречи Х5 Tech Talk.

Data lineage, data governance — красивые понятия, результатом внедрения которых становился не всегда используемый и удобный сервис от вендора или с просторов открытого кода.

➡️ Но есть успешные внедрения открытых каталогов данных на базе OpenMetadata и DataHub. Их и обсудят эксперты из X5 Tech, Beeline и Tele2 на встрече Х5 Tech Talk: Наводим порядок в данных.

11 апреля, 19:00
Подключиться можно онлайн
Регистрация и подробности - 👉🏻 здесь

Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ИНН: 7728632689

Machinelearning

05 Apr 2024 16:04

Всё об опенсорсе: мастер-классы, круглый стол, задачки и призы

Когда: 23 апреля

Где: Москва, «Агломерат» + онлайн-трансляция

О чем: вы узнаете, как сделать документацию и лендинг, выбрать правильную лицензию для опенсорс-проекта и выйти в открытый доступ.

А еще познакомитесь с разработчиками из Яндекса и других компаний, победителями Программы грантов Yandex Open Source, порешаете задачки и получите за них призы.

Регистрация на Yandex Open Source Jam по ссылке.

Machinelearning

05 Apr 2024 10:02

🤖Какая сертификация нужна для разработки медицинского ИИ?

Расскажет Николай Павлов — Advanced Project Engineer в SnkeOS GmbH. Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где разберём:

- кого и как сертифицируют в России и мире, чтобы продукт успешно вышел на рынок, а разработчик по пути не сел в тюрьму;
- по каким ключевым словам искать детализированную информацию, которой свойственно быстро меняться.

Кому нужен этот вебинар:

– IT-специалистам, которые работают или хотят работать в медицинских стартапах;
– разработчикам, желающим выйти на рынок медицинских устройств.

Занятие пройдёт 10 апреля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Искусственный интеллект (AI) в медицине».

💸Только до 7 апреля вы можете применить скидку 15% на оплату любого курса в честь дня рождения OTUS!

Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/grLc/

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KKu72

Machinelearning

04 Apr 2024 17:03

Считаешь себя экспертом в IT? Участвуй в «Цифровом марафоне» от Сбера и «Школы 21» и будь на код впереди! Миллион рублей уже ждёт тебя.

В этом масштабном конкурсе ты будешь соревноваться со специалистами по всей России. Тройка лучших поделит в финале в Москве призовой фонд в 1,8 миллионов рублей.

Но сначала нужно пройти онлайн-игру, тестирование и цифровой диктант. Начнёшь с «разминки» и покажешь свои аналитические и мягкие навыки. Далее — ответь на вопросы теста согласно своему уровню подготовки. Прослушай на диктанте техническое задание и напиши код решения.

Поспеши: 20 апреля — твой последний шанс нажать на кнопку «Хочу участвовать». Переходи
на сайт и регистрируйся прямо сейчас!

Machinelearning

04 Apr 2024 09:08

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.

Ближайшее Fast Track мероприятия:

• 13–14 апреля — Fast Track для дата-аналитиков со знанием SQL и Python, офер за 2 дня в команду Фудтеха.

Зарегистрироваться

Machinelearning

03 Apr 2024 16:22

Яндексовский ШАД начнёт готовить ещё больше специалистов, которых не хватает на рынке, — в области машинного обучения и анализа данных

В апреле стартовал новый набор в Школу анализа данных, — здесь планируют подготовить более четырёхсот ML-инженеров и датасаентистов. Конкурс обещает быть как и прежде высоким, но появилась еще одну дополнительная возможность — поступить через очную олимпиаду.

Согласно опросу выпускников ШАДа 2009–2023 годов, каждый четвёртый выбирает делать карьеру в науке, другие устраиваются в стартапы или работают в топовых технологических компаниях по разным направлениям: финтехе, ecommerce, рекламе, стримингах и др. Другие интересные факты смотрите в карточках.

Machinelearning

03 Apr 2024 12:03

🌟 Amazon позволит стартапам бесплатно пользоваться ИИ-моделями Anthropic, Meta, Mistral AI и Cohere

⏩Amazon Web Services (AWS), провайдер облачных вычислений, расширил программу бесплатных кредитов для стартапов, работающих в сфере искусственного интеллекта. Теперь она включает использование крупнейших ИИ-моделей, в том числе продуктов таких компаний, как Anthropic, Meta, Mistral AI и Cohere. Этот шаг стал частью стратегии AWS по усилению позиций своего сервиса Bedrock на рынке.

⏩Говард Райт (Howard Wright), вице-президент и руководитель направления стартапов в Amazon Web Services на международном уровне, подчеркнул, что программа бесплатных кредитов является важным элементом стратегии компании по поддержке инновационного сектора. Amazon намерена стимулировать стартапы к выбору AWS в качестве платформы для реализации своих проектов, предоставляя не только вычислительные ресурсы, но и доступ к широкому спектру готовых технологических решений. По словам Райта, бесплатные кредиты Amazon будут способствовать росту доходов Anthropic — одной из самых популярных ИИ-моделей на платформе Bedrock.

📎 Читать подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

02 Apr 2024 18:07

🌟 Nvidia исправила две опасные уязвимости в ChatRTX

⏩Nvidia выпустила основанное на алгоритмах искусственного интеллекта приложение ChatRTX полтора месяца назад, но уже за такой непродолжительный срок была вынуждена исправить в нём две уязвимости — они предусматривали различные векторы атак, включая повышение привилегий и удалённое выполнение кода.

⏩Программа ChatRTX, ранее носившая название Chat with RTX, дебютировала в феврале — она позволяет владельцам видеокарт Nvidia локально запускать чат-бот с ИИ. Для этого требуется видеокарта серий GeForce RTX 30 или 40 и не менее 8 Гбайт видеопамяти. Это, конечно, более скромное решение, чем чат-боты из облака, но возможность локального запуска компенсирует этот изъян.

⏩В ранних версиях Nvidia ChatRTX до 0.2 присутствовали две уязвимости за номерами CVE-2024-0082 и CVE-2024-0083 с рейтингами соответственно 8,2 и 6,5 из 10. Первая позволяет осуществлять кражу и подмену данных и повышать привилегии пользователя; вторая — выполнять атаки типа «отказ в обслуживании» (DoS), похищать данные и производить удалённое выполнение кода.

⏩В Nvidia уточнили, что реализовать подобные атаки возможно посредством запросов на открытие файлов и методом межсайтового скриптинга (XSS). Сведения о фактической компрометации каких-либо систем из-за этих уязвимостей отсутствуют. Чтобы избавиться от них, разработчик рекомендует обновить ChatRTX до версии 0.2, но несколько сбивает с толку его формулировка, что «последняя затронутая [уязвимостями] и обновлённая версия — 0.2». Возможно, лучше не просто обновить, но и переустановить приложение.

📎 Читать подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

02 Apr 2024 12:03

📌Huawei и метеобюро Шэньчжэня запустили ИИ-модель прогнозирования погоды с точностью до 3 км

⏩Huawei совместно с метеобюро Шэньчжэня запустила региональную ИИ-модель прогнозирования погоды, чьи алгоритмы позволяют делать 5-дневные прогнозы с точностью до 3 км. В компании подчёркивают, что этот диапазон намного точнее, чем у типичных глобальных моделей, которые работают с периметром около 25 км. Модель способна давать широкий спектр прогнозов, включая температуру, осадки и скорость ветра.

⏩Модель, получившая имя Zhiji, основана на предыдущей «погодной» модели Huawei Pangu, запущенной в 2023-м. В ходе пробного запуска, который состоялся в прошлом месяце, Zhiji показала высокую точность прогнозов. Тем не менее, команда планирует продолжать работу и повышать точность работы нейросети.

⏩«Чрезвычайные погодные условия заметны всё чаще по всему миру. Системы прогнозирования погоды на основе ИИ уже продемонстрировали свои выдающиеся возможности, и их развитие позволит повысить готовность к стихийным бедствиям», — отмечает Уильям Донг, президент по маркетингу облачного подразделения Huawei.

⏩По данным Всемирной метеорологической организации, в период с 1970 по 2021 год зафиксировано около 12 тыс. стихийных бедствий, в результате которых погибло более двух млн человек, а экономический ущерб составил $4,3 трлн. Раннее предупреждение о непогоде может спасти жизни и предотвратить экономические потери.

⏩В Huawei отмечают, что в Южном Китае приближается сезон муссонов. Huawei Cloud и Метеорологическое бюро Шэньчжэня планируют использовать Zhiji в течение этого сезона и совершенствовать модель в зависимости от того, как она себя покажет.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 Apr 2024 22:01

🔍 MagicLens: Self-Supervised Image Retrieval with Open-Ended Instructions

MagicLens: новое семейство моделей для поиска изображений от Google.

Они обучены на 36,7 млн высококачественных триплетов (исходное изображение, запрос, целевое изображение)с богатыми семантическими связями.

Самое интересное, что MagicLens превосходят предыдущую SOTA на 10 различных бенчмарках по поиску изображений, при этом сами модели в 50 раз меньше.

▪Project: https://open-vision-language.github.io/MagicLens/
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.19651
▪HF: https://huggingface.co/papers/2403.19651

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 Apr 2024 18:02

👱 Arc2Face: A Foundation Model of Human Faces

TL; DR: крупный датасет изображений лиц в высоком разрешении, а также обученная на его основе модель генерации лиц , которая:

▪способна создавать фотореалистичные генерации за несколько секунд
▪обеспечивает полное сходство генераций с целевым изображением по сравнению с другими существующими моделями
▪построена на основе Stable Diffusion и может быть настроена для любых вариантов генераций, например, различных поз / выражений лица и тд.

▪Github: https://github.com/foivospar/Arc2Face
▪Project: https://arc2face.github.io
▪Demo: https://huggingface.co/spaces/FoivosPar/Arc2Face
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.11641

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

08 Apr 2024 10:03

👀 Yet Another Level: Evolution — уже 11 апреля. Успейте зарегистрироваться!

Совсем скоро состоится главный митап про жизнь в IT-индустрии. В прошлом году мы обсудили, как управлять собой, командой, проектом, компанией — и не поседеть к тридцати годам. В этот раз попробуем найти верный подход к карьере и жизни и выяснить главное — как оставаться счастливыми на работе.

Что будем обсуждать?

- Синдром самозванца и достигаторство
- Что такое жизнь без работы и что такое работа после саббатикала?
- Стеклянный потолок: пробить нельзя смириться

Участие бесплатное. Не забудьте зарегистрироваться на онлайн-трансляцию на сайте

Увидимся 11 апреля!

Machinelearning

06 Apr 2024 17:44

⚡️ Awesome CVPR 2024 Papers, Workshops, Challenges, and Tutorials!

На конференцию 2024 года по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) поступило 11 532 статей, из которых только 2 719 были приняты, что составляет около 23,6% от общего числа.

Ниже приведен список лучших докладов, гайдов, статей, семинаров и датасетов с CVPR 2024.

▪Github

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

06 Apr 2024 11:03

🔥 RAG From Scratch🔥

RAG (Retrieval Augmented Generation) — метод работы с LLM, при котором пользователь пишет свой вопросы, а разработчик программно дополняет информацию из внешних источников и подает все целиком на вход языковой модели. Другими словами, в контекст запроса к языковой модели добавляется информация, на основе которой языковая модель может дать пользователю более полный и точный ответ.

Это огромный список материалов, который помогут вам лучше понять RAG с нуля, начиная с основ индексации, поиска и генерации. В плелисте короткие видео (5-10 минут) и блокноты с кодом.

📌 Rag с нуля.
▪Репозиторий:
https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch
▪Плейлист с видео:
https://youtube.com/playlist?list=PLfaIDFEXuae2LXbO1_PKyVJiQ23ZztA0x&feature=shared

📌 Как RAG может измениться с помощью LLMS с длинным контекстом.
▪Видео: https://youtube.com/watch?v=SsHUNfhF32s

📌Адаптивный Rag
▪Видео:
https://youtu.be/04ighIjMcAI
▪Код:
https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/examples/rag/langgraph_adaptive_rag_cohere .ipynb
▪Статья: https://arxiv.org/abs/2403.14403

📌 Проверки актуальности документов и возврата к поиску.
▪Видео:
https://youtube.com/watch?v=E2shqsYwxck
▪Код:
https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/examples/rag/langgraph_crag.ipynb
▪Статья: https://arxiv.org/pdf/2401.15884.pdf

📌 Исправление ошибок в RAG:
▪Код: https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/examples/rag/langgraph_self_rag.ipynb
Статья: https://arxiv.org/abs/2310.11511.pdf

📌Различные подходы для направления вопросов к нужному источнику данных:
▪Видео: https://youtu.be/pfpIndq7Fi8
▪Код: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_10_and_11.ipynb

📌 Структурирование запросов
▪Видео: https://youtu.be/kl6NwWYxvbM
▪Код: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_10_and_11.ipynb
▪Блог: https://blog.langchain.dev/query-construction/
2/ Глубокое погружение в graphDBs
: https://blog.langchain.dev/enhancing-rag-based-applications-accuracy-by-constructing-and-leveraging-knowledge-graphs/
3/ Структурирование запросов: https://python.langchain.com/docs/use_cases/query_analysis/techniques/structuring
4/ Самостоятельный поиск запросов: https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/retrievers/self_query

📌 Multi-Representation Indexing
▪Видео: https://youtu.be/gTCU9I6QqCE
▪Код: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_12_to_14.ipynb
▪Статья: https://arxiv.org/pdf/2312.06648.pdf

📌 Группировка документов по схожести.
▪Видео: https://youtu.be/z_6EeA2LDSw
▪Код: https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/cookbook/RAPTOR.ipynb
▪Статья: https://arxiv.org/pdf/2401.18059.pdf

📌 ColBERT
▪Видео: https://youtu.be/cN6S0Ehm7_8
▪Код: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_12_to_14.ipynb
▪Статья: https://arxiv.org/abs/2004.12832

📌 Query Translation -- Multi Query
▪Видео: https://youtube.com/watch?v=JChPi0CRnDY
▪Код: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_5_to_9.ipynb
▪Статья: https://arxiv.org/pdf/2305.14283.pdf

📌RAG Fusion
▪Видео: https://youtube.com/watch?v=77qELPbNgxA
▪Код: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_5_to_9.ipynb
▪Код: https://github.com/Raudaschl/rag-fusion

📌 Query Translation -- Decomposition
▪Видео: https://youtube.com/watch?v=h0OPWlEOank
▪Код: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_5_to_9.ipynb
▪Статьи: https://arxiv.org/pdf/2205.10625.pdf https://arxiv.org/pdf/2212.10509.pdf

📌 Query Translation -- Step Back
▪Видео: https://youtube.com/watch?v=xn1jEjRyJ2U
▪Код: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_5_to_9.ipynb
▪Статья: https://arxiv.org/pdf/2310.06117.pdf

📌 Query Translation -- HyDE
▪Видео:
https://youtube.com/watch?v=SaDzIVkYqyY
▪Код: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_5_to_9.ipynb
▪Статья: https://arxiv.org/abs/2212.10496

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

05 Apr 2024 21:07

🎥 Camera control for text-to-video.

CameraCtrl - модель, котороая обеспечивает точное управление положением камеры, что позволяет точно контролировать ракурсы и движения камеры при генерации виде.

▪Github: https://github.com/hehao13/CameraCtrl
▪Paper: http://arxiv.org/abs/2404.02101
▪Project: https://hehao13.github.io/projects-CameraCtrl/
▪Weights: https://huggingface.co/hehao13/CameraCtrl/tree/main

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

05 Apr 2024 18:07

🔥 Opera стал первым крупным браузером со встроенным доступом к локальным моделям искусственного интеллекта

⏩Opera Software представила функцию в Opera, позволяющую загружать и использовать большие языковые модели (LLM) локально на своих ПК. Опция доступна пользователям Opera One, которые получают обновления для разработчиков. В браузере можно воспользоваться более чем 150 моделями из 50 семейств, включая Llama от Meta, Gemma от Google, Vicuna, Mistral AI и другие.

⏩Opera Software указывает, что новые функции стали частью AI Feature Drops Program. Компания пообещала хранить данные пользователей локально на их устройствах, что позволит использовать генеративный ИИ без необходимости отправлять информацию на сервер и обеспечить конфиденциальность.

⏩Чтобы воспользоваться новыми функциями Opera, нужно обновить браузер до последней версии Opera Developer и активировать локальные LLM на своём устройстве. После этого модели заменят Aria, пока пользователь не начнёт общение с чат-ботом или не включит его снова.

📎 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

05 Apr 2024 11:03

⚡️ Google наносит ответный удар по совместному проекту Microsoft и OpenAI

⏩Недавно Microsoft и OpenAI объявили о своем грандиозном совместном проекте стоимостью $100 млрд, цель которого - создание сверхмощного ИИ-суперкомпьютера и гигантского центра обработки данных для обучения суперумных моделей ИИ. Этот амбициозный план обещает совершить настоящий прорыв в области ИИ и укрепить позиции Microsoft и OpenAI как лидеров индустрии.

⏩Но в игру решил вступить Google DeepMind с довольно дерзким ходом: обесценить инвестиции конкурентов созданием открытой, распределённой по всему миру системы обучения сверхумных ИИ - DiPaCo (Distributed Path Composition).

⏩Суть DiPaCo заключается в распределенном обучении нейронных сетей, используя все доступные вычислительные ресурсы по всему миру. Эта технология позволит масштабировать нейронные сети до невероятных размеров без ограничений, присущих централизованным системам. Это как торрент в мире нейронок.

⏩Успех DiPaCo может не только поставить под сомнение эффективность многомиллиардных инвестиций Microsoft и OpenAI, но и изменить саму парадигму развития искусственного интеллекта. Этот проект способен демократизировать доступ к обучению сверхумных моделей и в целом разрушить монополию этих гигантов в области нейросетей, что может привести к стремительному прогрессу в области ИИ.

⏩Более того, DiPaCo может усложнить задачу правительствам (в особенности, США и Китаю), стремящимся контролировать развитие ИИ путем регулирования крупнейших центров обучения моделей. Распределенная природа DiPaCo делает такой контроль гораздо более сложным и менее эффективным.

⏩С тем, как это работает, можно ознакомиться в исследовании Google DeepMind. А посмотреть на исследование в картинках можно в посте ведущего автора проекта Артура Дуйяра.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

04 Apr 2024 19:03

🦖 DINO-Tracker: Taming DINO for Self-Supervised Point Tracking in a Single Video

👉 Институт Вейцмана только что выпустил код для новой SOTA для отслеживания объектов.

▪Github: https://github.com/AssafSinger94/dino-tracker
▪Project: https://dino-tracker.github.io/
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.14548

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

04 Apr 2024 11:08

⚡️ LLocalSearch: completely locally running meta search engine using LLM Agents

Это полностью локально работающая система метапоиска, использующая LLM-агентов.

Пользователь может задать вопрос, и система будет использовать цепочку ИИ-агентов для поиска ответа. Пользователь может видеть прогресс работы и окончательный ответ. Ключи OpenAI или Google API не требуются.

▪Github

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 Apr 2024 20:01

🌟 ИИ поможет Apple минимизировать углеродный след и позаботиться об экологии

⏩К 2030 году Apple планирует организовать полностью замкнутый цикл производства и стать одной из самых экологичных технологических компаний в мире — не в последнюю очередь из-за регуляторных требований в некоторых странах. В этом компании должны помочь передовые разработки в области искусственного интеллекта.

⏩ «Мы заметно продвинулись в этом направлении, и на пути к цели нам предстоит применить новаторские решения», — сказал глава Apple Тим Кук на «Китайском форуме развития 2024». По его словам, «искусственный интеллект предоставляет огромные возможности для компаний, стремящихся значительно снизить углеродный след, вплоть до нулевого». ИИ позволяет рассчитать индивидуальный углеродный след каждого человека, а также подобрать материалы и методы их переработки.

⏩ «Для создания лучших продуктов нам нужны партнёры, разделяющие приверженность новаторству и защите планеты», — похвалил Кук поставщиков в лице BYD, Lens Technology и Shenzhen Everwin Precision Technology.

⏩Apple уже много лет использует специальных роботов для разборки и переработки бывших в употреблении iPhone. По данным компании, один такой робот может разобрать 1,2 млн устройств год. Даже не оснащённые искусственным интеллектом роботы справляются с разборкой и переработкой устройств лучше людей, не говоря уж о возможности работать с опасными для здоровья материалами. Одним из достижений Apple на пути к полному отсутствию углеродного следа стал выход «углеродно-нейтральных» Apple Watch, да и последняя модель MacBook Air наполовину состоит из переработанного сырья.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 Apr 2024 14:21

🏎 Ускоряем инференс LLM

На Хабре вышла статья ML-разработчика из команды YandexGPT с разбором задачи ускорения инференса больших языковых моделей. Подробно описаны как популярные методы (дистилляция и квантизация), так и более специфичные Speculative Decoding и Continuous Batching.

Автор показал на примере, с какими сложностями сталкиваются команды при внедрении LLM-ок в реальные продукты.

Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/801119/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 Apr 2024 10:02

Кто круче нейросети?
Только тот, кто ее обучает.

Примите участие в бесплатном интенсиве «Погружение в Data Science: обучите свою первую нейросеть за два дня» от онлайн-школы Skillfactory.

С 8 по 9 апреля будете знакомиться с:
– сферой Data Science и ее направлениями;
– анализом данных на Python;
– алгоритмами машинного обучения.

А за лучшее решение домашнего задания вы сможете получить подарок — мини-курс по аналитическому мышлению.

Зарегистрироваться бесплатно: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqwsVj7b

Реклама. ООО «Скилфэктори», ИНН: 9702009530

Machinelearning

02 Apr 2024 16:04

Начните карьеру в ИТ с гранта на обучение до 100% в Центральном университете!

Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат:
- Персонализацию учебной траектории;
- Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны;
- Личного ментора на все время обучения;
- Доступ к современному кампусу в центре Москвы.

Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь.

erid:2VtzqxRjWmk
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

Machinelearning

02 Apr 2024 10:03

Доступ к GigaCode — AI-ассистенту разработчика!

GigaCode – это AI-помощник*, который ускоряет работу с кодом. Он поддерживает 15 языков программирования и может предлагать полные конструкции функций, циклов и других элементов кода.

AI-ассистента можно использовать в любой привычной среде разработки, такой как IDEA, PyCharm, VSCode, Jupyter и других. Он генерирует варианты завершения кода в режиме реального времени, что ускоряет и упрощает процесс работы. По опыту команд в Сбере, GigaCode поможет писать код до 25% быстрее!

GigaCode развивается вместе c сервисом GigaChat. В AI-ассистенте есть нейросетевые модели, которые обучены на больших корпусах исходного кода и специализируются на определенных задачах разработки. А по опыту команд в Сбере, GigaCode может сокращать время для создания кода до 25%.

AI-ассистент доступен для раннего использования на площадке GitVerse — платформе для работы с исходным кодом от СберТеха. Здесь можно размещать проекты с открытым и закрытым кодом, вести совместную разработку и участвовать в жизни комьюнити.

Чтобы получить доступ к GigaCode, зарегистрируйтесь на GitVerse.

*AI, artificial intelligence — искусственный интеллект

Machinelearning

01 Apr 2024 19:25

Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Яндексом для подготовки специалистов по ИИ и ML.

ФКН был основан ВШЭ совместно с Яндексом 10 лет назад. За время своего существования он стал одним из лидеров в подготовке разработчиков и специалистов по ИИ и ML, выпустив более 3 000 человек,

В следующие 10 лет Яндекс и ВШЭ:

- Увеличат количество выпускников факультета по программам Яндекса в 4 раза
- Откроют магистратуру по ИИ в маркетинге и продукте
- Создадут направления по генеративным технологиям на магистерской программе "Современные компьютерные науки"
- Запустят студенческий кемп по машинному обучению

Обратите внимание, если планируете стать студентом — ВШЭ занимает второе место среди российских университетов по количеству публикаций на конференциях A*.

▪Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 Apr 2024 16:02

Обновление платформы YTsaurus

В новой версии YTsaurus Server 23.2.0 оптимизировали подсистему обработки данных, добавили OAuth‑аутентификацию и расширили возможности языка запросов динамических таблиц. Плюсом — еще несколько обновлений других частей платформы.

Подробности — в блоге.

@ai_machinelearning_big_data