⚡️OpenCodeInterpreter
OpenCodeInterpreter — семейство моделей с открытым исходным кодом, предназначенных для генерации, выполнения и итеративного уточнения кода.
OpenCodeInterpreter, поддерживаемый Code-Feedback, набором данных, включающим 68 тыс. многошаговых взаимодействий, объединяет выполнение и обратную связь с человеком для уточнения кода.
Оценка OpenCodeInterpreter в таких тестах, как HumanEval, MBPP показывает его исключительную производительность с точностью 83,2 (76,4) в среднем (и в плюс версии), что близко к точности GPT-4 — 84,2 (76,2).
При этом точность может быть повышена до 91,6 (84,6).
🔗 Описание и сами модели OpenCodeInterpreter
@ai_machinelearning_big_data
🎓 OS-Copilot: Towards Generalist Computer Agents with Self-Improvement
Самосовершенствующийся диалоговый агент, который интегрируется в операционную систему для автоматизации повседневных задач.
OS-Copilot - это новаторская основа для создания универсальных компьютерных агентов, которая обеспечивает единый интерфейс для взаимодействия приложений в экосистеме ОС.
Самосовершенствующийся помощник с искусственным интеллектом, способного решать общие компьютерные задачи.
Агент может взаимодействовать со всеми элементами операционной системы (ОС), включая работу в сети, напсианеи кода, работу с файлами и мультимедиа, работу различными сторонними приложениями.
▪Github
▪Project
▪Статья
ai_machinelearning_big_data
⚡️ 7 самых важных релизов недели из мира ИИ:
Это была важная неделя для мира ИИ: анонсы от Alibaba, Lightricks, Ideogram, Apple, Adobe, OpenAI
и многих других.
1. Исследователи Alibaba представили EMO - ИИ, который качетсвенно анимирует статическое изображение человека с синхронизацей движения губ и лица.
2. Компания Lightricks представила LTX Studio - студию для создания фильмов с помощью ИИ.
Новинка позволяет креативщикам автоматически генерировать сценарии, редактируемые раскадровки и короткие видеоклипы.
Создание видео с помощью искусственного интеллекта становится все более продвинутым с каждым днем.
3. Компания Ideogram выпустила новую версию своей модели преобразования текста в изображение.
В первую очередь, это невероятная детализация текста, сгенерированного искусственным интеллектом и новая функция Magic Prompt,
кооораяп
одскажет, как их написать и получить максимально качественный результат.
4. Apple незаметно анонсировала ИИ обновления для iOS.
Судя по тому, как продвигаются исследования в области ИИ, скоро мы увидим крупное обновление ИИ для Siri.
Возможно, это будет следующий "ChatGPT" от Apple.
5. Компания Klarna только что опубликовала блог, в котором говорится, что с помощью искусственного интеллекта они заменят 700 сотрудников службы поддержки клиентов.
Сумасшедшая статистика:
- За последний месяц чатбот обработал 2,3 млн разговоров.
- Среднее время решения проблемы сократилось на 9 минут
- 40 млн долларов дополнительной прибыли в 2024 году
6. Adobe выпустила Project Music GenAI Control.
Этот инструмент, названный "музыкальным фотошопом", позволяет легко генерировать и редактировать аудио с помощью искусственного интеллекта, позволяя авторам создавать собственные музыкальные треки с помощью текстовых промптов.
7. Компания Pika Labs представила новую функцию синхронизации губ в своем генераторе видео с искусственным интеллектом.
Новая технология позволяет создавать крайне реалистичноные анимации на базе ElevenLabs.
ai_machinelearning_big_data
🔥 Новый бесплатный курс: Prompt Engineering with Llama 2 от Andrew YNg and и DeepLearning.AI
Llama 2 стала очень важной моделью для всего мира ИИ.
Llama - это не одна модель, а целая коллекция моделей. В этом курсе вы узнаете: - Узнаете о различиях между разными видами Llama 2 и о том, когда следует использовать каждый из них.
▪Вы также узнаете, как работают теги промпты для Llama, - как они могут помочь вам в повседневных задачах.
▪Научитесь использовть продвинутые промпты, например, промпты в виде нескольких скриншотов для классификации или промпты в виде цепочки мыслей для решения логических задач.
▪Научитесь использовть специализированные модели из коллекции Llama для решения конкретных задач, например Code Llama,
помогающую писать, анализировать и улучшать код, и Llama Guard
, которая проверяет промпты и ответы моделей на наличие вредоносного содержимого.
В курсе также рассказывается о том, как запустить Llama 2 локально на собственном компьютере.
📌 https://deeplearning.ai/short-courses/prompt-engineering-with-llama-2
ai_machinelearning_big_data
🩳 👚 OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on 👖
Мощная модель латентной диффузии для контролируемой виртуальныой примерочной.
▪Github: https://github.com/levihsu/OOTDiffusion
▪Demo: https://ootd.ibot.cn
▪Jupyter: https://github.com/camenduru/OOTDiffusion-jupyter
ai_machinelearning_big_data
Avito Analytics meetup #12 — онлайн-ивент для аналитиков 🔥
Эксперты из AvitoTech и других крупных компаний разберут кейсы аналитической поддержки при создании нового продукта, расскажут как и зачем анализируют обратную связь о товарах в ритейле, а также о роли аналитики в построении пути пользователя на маркет-приложениях.
Темы докладов:
👉 Аналитика нового продукта «под ключ»;
👉 Обратная связь в «Пятёрочке»: как работают с оценками товаров;
👉 Как построить путь пользователя (User flow).
Встречаемся онлайн 6 марта в 18:00 по Москве.
Регистрируйтесь по ссылке, и до встречи!
SOTA🚀 YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information
🎉 Вышел YOLOv9 🎉
Новый SOTA для обнаружения объектов в реальном времени.
• Github
• Paper
• Hugging face
ai_machinelearning_big_data
🔝 ByteDance presents SDXL-Lightning: a lightning fast 1024px text-to-image generation model
SDXL-Lightning - это молниеносная генеративная модель преобразования текста в изображение. Она позволяет генерировать высококачественные изображения размером 1024px за несколько шагов.
▪HF: https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
ai_machinelearning_big_data
🦾 Learning to Learn Faster from Human Feedback with Language Model Predictive Control
Новый фреймворк от Google DeepMind
для, управленияя роботомами, с помощью ествественного языка.
▪proj: https://robot-teaching.github.io
▪paper: https://arxiv.org/abs/2402.11450
▪code: https://colab.research.google.com/drive/1YcRN_kklw3cVVJNvgK_IEV6nDce9EJWK
ai_machinelearning_big_data
🧮 OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset
OpenMathInstruct-1 - это новый синтетический датасет от NVIDIA
для настройки математических моделей, содержащий 1,8 млн пар "задача-решение".
> Используются обучающие датасеты GSM8K
и MATH
.
> Для создания ланных используется Mixtral 8x7B.
> Модель использует текстовые рассуждения + интерпретатор кода при генерации.
> Выпущены LLama, CodeLlama, Mistral, Mixtral fine-tunes
.
> Лицензия Apache 2.0!
Блестящая работа команды Nvidia AI - 2024 год станет годом синтетических данных и еще более мощных моделей! 🔥
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/nvidia/OpenMathInstruct-1
▪Paper: https://huggingface.co/papers/2402.10176
ai_machinelearning_big_data
💃 MagicDance: Realistic Human Dance
Video Generation with Motions & Facial Expressions Transfer
MagicDance - новый эффективный подход к созданию реалистичных видео с движением человека. Инструмент позволяет передавать движения и выражения лица без файнтюнинга, обеспечивая высокое качество генерации🕺.
▪page: https://boese0601.github.io/magicdance/
▪paper: https://arxiv.org/abs/2311.12052
▪code: https://github.com/Boese0601/MagicDance
▪jupyter: https://github.com/camenduru/MagicDance-jupyter
ai_machinelearning_big_data
✉️ Вам приглашение!
Кому: талантливому Python-разработчику
От кого: от Сбера
Куда: на праздничный митап в честь 33-летия Python!
Во вторник, 20 февраля, в московском офисе Сбера пройдёт Python Birthday Meetup с интересными докладами, профессиональным нетворкингом и приятными праздничными подарками.
О чём поговорим:
🎈 Погрузимся в мир быстродействия Python и возможности распараллеливания вычислений, оптимизации кода и внедрения компонентов для вычисления на GPU.
🎈 Изучим кейсы использования Python при создании HDMap в беспилотной технологии и узнаем, как автоматизируется большое количество задач по оцифровке локаций в SberAutoTech.
🎈 Узнаем, с какими задачами и проблемами сталкивается разработчик при работе с GigaСhat, и как Python SDK GigaChain помогает их преодолевать.
Скорее регистрируйтесь по ссылке, чтобы забронировать свой праздничный колпачок и кусочек торта!
Дорогие коллеги,
Сейчас наши друзья проводят исследование рынка разметки данных, чтобы понять потребности и задачи, с которыми они чаще всего встречаются.
Для этого планируется интервью с DS инженерами или тим-лидами, которые размечают данные в компании силами собственных инженеров или разметчиков.
Интервью займет не больше 15 минут, а после компания поделится результатами исследования со всеми, кто принимал участие в опросе.
В благодарность для всех участников наши друзья получат эксклюзивный гайд "Автоматизация разметки данных" с закрытой конференции по AI и 1000 рублей на карту.
Если вы хотите готовы дать интервью напишите @odinaev_djurahon
Если вы увлекаетесь Computer Science настолько, что хотите перейти от типовых кейсов к задачам со звёздочкой, советуем обратить внимание на образовательные программы под руководством экспертов-практиков. Такие форматы, насыщенные живым общением и возможностью поработать над реальными проектами, - лучший способ выйти на новый уровень.
Начать можно с интенсивов. Например, в апреле Яндекс Образование проведёт бесплатный двухнедельный студкемп по машинному обучению на базе НИУ ВШЭ. Среди преподавателей эксперты из Школы анализа данных, Яндекса и ВШЭ. Программа кемпа направлена на насыщенную практическую работу и обмен опытом - отличная возможность добавить новый проект и сертификат в портфолио.
На программе ждут студентов профильных направлений. Чтобы подать заявку, заполните анкету участника до 29 февраля. Всем, кто успешно пройдёт отбор, Яндекс Образование оплатит дорогу и проживание. Поторопитесь - количество мест ограничено.
🔥 World Model on Million-Length Video And Language With RingAttention
Новая модель для обработки видео и текста длиной в миллион символов с помощью RingAttention.
В опенсорс выложены 7B-модели, которые способны обрабатывать длинные текстовые документы и видео длиной более 1 млн лексем.
▪Github: https://github.com/LargeWorldModel/LWM
▪Project: https://largeworldmodel.github.io
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2402.08268
ai_machinelearning_big_data
🏆 Чтобы получить новые знания, опыт совместной работы и общение с лучшими экспертами, пройдите предварительную регистрацию в Летних школах Яндекса 2024!
Больше 50% выпускников становятся стажёрами и сотрудниками Яндекса💪
В этом году будет запущено больше школ:
🔸 Школа бэкенд-разработки;
🔸 Школа разработки интерфейсов;
🔸 Школа мобильной разработки;
🔸 Школа менеджеров Яндекса;
🔸 Школа аналитиков-разработчиков.
После лекций в онлайне будет практика в офисах Яндекса в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге. Вам оплатят проезд и проживание, если вы из другого города📍
👉Подать заявку
Работаешь с данными и чувствуешь, что из них можно получить больше? В DataWorkshop расскажут как это сделать.
5 дней практики в Data Science на реальных данных магазина из Великобритании.
1-2 часа в день и самостоятельно создаешь модели машинного обучения.
Старт - 4 марта. Обучаешься под руководством эксперта в своем темпе, в удобное время.
6000+ человек из разных стран мира уже приняли участие в данном интенсиве.
15 лет практического опыта у автора интенсива, поэтому полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах.
Обучают с 2017 года.
Предоставляем готовое окружение - ничего устанавливать и настраивать не нужно.
Участие бесплатно только для первых 100 записавшихся человек.
Успевайте записаться по 👉 ЭТОЙ ССЫЛКЕ
А еще много полезной информации о том, как начать работать в сфере Data Science в их канале.
Реклама: ИП Кравченко Николай Васильевич LjN8KCNbP
Поговорим про деньги в IT?
Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные офферы.
Пройти опрос можно здесь
Всем привет!
Владелец продукта ИТ-компании изучает потребности и пожелания участников процесса работы с даннымии аналитикой.
У вас есть уникальная возможность поделиться опытом, дать рекомендации и подсветить проблемы используемых систем.
Переходите по ссылке и делитесь бесценным опытом😉
🎓 Multi-HMR: Multi-Person Whole-Body Human Mesh Recovery in a Single Shot.
Multi-HMR - это простая, но эффективная модель , которая принимает на вход RGB-изображение и выполняет 3D-реконструкцию
нескольких людей в пространстве.
▪Github
▪Paper
▪Dataset
ai_machinelearning_big_data
🔥 NVIDIA AI Foundation Models
Вы можете тестировать модели с открытым исходным кодом, используя NVIDIAAI.
Взаимодействуйте с новейшими современными API моделей ИИ, оптимизированными на базе ускоренных вычислений NVIDIA, прямо из браузера.Gemma 7B, Llama 2 70B, Kosmos-2, Mixtral 8x7B Instruct, Stable Diffusion X
L и многое другое 🥳
https://catalog.ngc.nvidia.com/ai-foundation-models
ai_machinelearning_big_data
💫 Gemini великолепно анализирует входные данные и работает с ними.
Нейросети скормили видео с записью экрана по поиску квартиры на сайте Zillow. ИИ смог сгенерировать Selenium-код для автоматизации этой задачи и пошагово описал все, что делал.
Вот, что выдал Gemini, посмотрев видео по поиску квартиры:
"This code will open a Chrome browser, navigate to Zillow, enter "Cupertino, CA" in the search bar, click on the "For Rent" tab, set the price range to "Up to $3K", set the number of bedrooms to "2+", select the "Apartments/Condos/Co-ops" checkbox, click on the "Apply" button, wait for the results to load, print the results, and close the browser."
Посмотрите видео!
•Gemini
•Gemma opensource на основе Gemini.
•DeepMind Gemini 1.5 - An AI That Remembers!
ai_machinelearning_big_data
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:2VtzqxTMfd3
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
Узнайте больше о том, как корпорации внедряют генеративный ИИ.
27 февраля MTS AI проводит вебинар, на котором расскажет о кейсах российских и зарубежных компаний по использованию больших языковых моделей, сложностях по внедрению этой технологии и способах их преодоления. Также вы узнаете о разработках и кейсах компании по автоматизации бизнес-процессов с помощью LLM.
Участие бесплатное, зарегистрироваться можно по ссылке.
Реклама. Информация о рекламодателе
🎮Как использовать ИИ в игровой индустрии?
Расскажет Артем Голубин, Senior Data Scientist, преподаватель курса Reinforcement Learning в OTUS на открытом уроке.
Вместе с опытным экспертом вы разберете:
- историю развития интеллектуальных агентов для настольных и компьютерных игр;
- подходы к созданию игровых ботов с помощью обучения с подкреплением;
- как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр.
⚡Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Reinforcement Learning».
👉Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись.
При поступлении в группу обучения возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
erid: LjN8K3dmV
OpenAI только что выпустила технический отчет Sora!
Вот что вам нужно знать о лучшей архитектуре модели преобразования текста в видео.
𝟭. 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗥𝗲𝗽𝗿𝗲𝘀𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Sora преобразует визуальные данные в пространственно-временные патчи (spacetime patches), подобно токенизации в больших языковых моделях (LLM). Это позволяет масштабировать обучение на разнообразном визуальном контенте.
𝟮. 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗻𝗱 𝗣𝗮𝘁𝗰𝗵 𝗘𝘅𝘁𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻: Видео компрессор уменьшает визуальные данные до сжатого латентного пространства, а затем разбивает его на пространственно-временные патчи. Эти патчи являются строительными блоками для обучения и создания контента.
𝟯. 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗲𝗿-𝗯𝗮𝘀𝗲𝗱 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴: Sora использует трансформеры для обработки пространственно-временных патчей, эффективно улавливая сложные паттерны и динамику генераций. Этот метод использует способность трансформеров обрабатывать большие наборы данных и различные зависимости.
𝟰. 𝗗𝗶𝗳𝗳𝘂𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗣𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀: Диффузия используеся для уточнения зашумленных входных данных в детальные видео. Предсказывая лучшие версии патчей с каждой итерацией, Sora генерирует высококачественные видео, руководствуясь текстовыми промптами.
𝟱. 𝗙𝗹𝗲𝘅𝗶𝗯𝗹𝗲 𝗢𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Благодаря патч-ориентированному подходу Sora генерирует видео различных размеров и форм. Она может настраивать выходной сигнал под конкретные разрешения, соотношения сторон и продолжительность, что делает ее очень адаптируемой.
𝟲. 𝗘𝗺𝗲𝗿𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗖𝗮𝗽𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗶𝗲𝘀: Масштабные тренировки Sora привели к появлению свойств, необходимых для генерации качетсвенного 3D-контента и симуляция взаимодействий.
https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators
ai_machinelearning_big_data
⚡️ V-JEPA: The next step toward Yann LeCun’s vision of advanced machine intelligence (AMI)
V-JEPA (шутки в сторону) сегодня выпущен новый метод обучения машин пониманию и моделированию физического мира с помощью просмотра видео.
Эта работа - еще один важный шаг на пути к к видению моделей ИИ, которые используют изученное понимание мира для планирования, рассуждения и выполнения сложных задач.
Модели способны понимать и предсказывать, что происходит в видео, даже при ограниченном объеме информации.
Они обучаются, предсказывая недостающие или непонятные части видео в своем внутреннем пространстве признаков. В отличие от генеративных подходов, которые заполняют недостающие пиксели, этот гибкий подход позволяет до 6 раз повысить эффективность обучения и выборки.
Модели были предварительно обучены на полностью немаркированных данных.
Результаты показывают, что, лучшие модели V-JEPA достигают 82,0 % на Kinetics-400, 72,2 % на Something-Something-v2 и 77,9 % на ImageNet1K
.
Эта работа является важной вехой на пути развития машинного интеллекта.
▪Github: https://github.com/facebookresearch/jepa
▪Paper: https://ai.meta.com/research/publications/revisiting-feature-prediction-for-learning-visual-representations-from-video/
▪Blog: https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-embedding-predictive-architecture/
ai_machinelearning_big_data
👨🦱 Awesome Face Recognition
Огромный кураторский список материалов: обнаружение лиц; распознавание; идентификация; верификация; реконструкция; отслеживание; сверхразрешение и размытие; генерация и синтез лиц; замена лиц; защита от подделки; поиск по лицу.
▪Github
ai_machinelearning_big_data
⚡️ Magic-Me: Identity-Specific Video Customized Diffusion
Новый фреймворк для создания видео с конкретным человеком.
С помощью предварительно обученного ID-токена вы можете генерировать любые видеоклипы с заданным персонажем.
В работе представлены ряд управляемых методов генерации и редактирования видео.
▪Github: https://github.com/Zhen-Dong/Magic-Me
▪Colab: https://colab.research.google.com/drive/1gMialn4nkGeDZ72yx1Wob1E1QBgrqeGa
▪Project: https://magic-me-webpage.github.io
▪Paper: arxiv.org/abs/2402.09368
ai_machinelearning_big_data
🚨 Осторожно, утечки!
Как сообщает DLBI, в 2022 году в сеть утекли данные 75% россиян. И это несмотря на то, что компании все больше совершенствуют системы защиты информации (используя разные классы решений, такие как DLP, DAM, DCAP и другие), а ответственность за ее хищение становится все строже.
Positive Technologies предлагает специалистам по защите информации пройти опрос и рассказать, чего не хватает в существующих системах защиты данных и что, по вашему мнению, можно улучшить.
Меньше слов, больше дела, опрос — по ссылке.