Машинное обучение RU

07 May 2025 11:01

Учитесь в универе и хотите вырваться из рутины? Подайте заявку на бесплатный студкемп Яндекс Образования и НГУ! Здесь вы не просто переключитесь с повседневных задач, а нырнёте в одно из самых перспективных IT-направлений — NLP.

За две недели — с 14 по 26 июля — вы разберётесь, как работают языковые модели вроде YandexGPT и Qwen, поймёте, что такое мультимодальность и RAG, поработаете с реальными данными и создадите собственный проект. На интенсиве ждут студентов со всей России и каждому, кто пройдёт отбор, оплатят проезд и проживание. Успейте подать заявку до 18 мая!

Машинное обучение RU

06 May 2025 13:03

🔥 Это видео объясняет проблемы понимания больших языковых моделей и инновационный подход разреженных автоэнкодеров к извлечению понятных человеку признаков, проливая свет на скрытые сложности моделей ИИ!

🕞 Продолжительность: 24:08

🔗 Ссылка: *клик*

@machinelearning_ru

Машинное обучение RU

06 May 2025 09:56

✔️ ОАЭ вводит обязательное обучение ИИ для школьников всех возрастов.

ОАЭ сделали искусственный интеллект обязательным предметом для всех учащихся — от детского сада до 12 класса. Это часть стратегии, которая должна превратить страну в ведущий центр ИИ-разработок на Ближнем Востоке. Уже с 2025-26 учебного года в государственных школах начнут преподавать основы ИИ, включая этические аспекты и реальное применение технологий.

Параллельно страна активно внедряет ИИ в госуправление: разрабатывает систему для автоматического анализа и обновления законов. Эксперты прогнозируют, что к 2030 году ИИ добавит $96 млрд к ВВП ОАЭ. Сейчас страна лидирует в своем регионе по технологическому развитию, и такие проекты только укрепят ее позиции в будущем.
bloomberg.com

✔️ OpenAI остается некоммерческой структурой, но есть нюансы.

OpenAI объявила о смене корпоративной структуры: теперь коммерческое направление будет работать как Public Benefit Corporation (PBC), но под полным контролем некоммерческой организации. Это решение отменяет предыдущие планы по полному переходу в коммерческий сектор. Основная цель — сохранить миссию компании: развитие искусственного интеллекта на благо всего человечества, а не ради прибыли акционеров.

Как объяснил CEO Сэм Альтман в письме сотрудникам, OpenAI изначально создавалась как некоммерческая организация, и этот принцип останется неизменным. Новая структура позволит привлекать сотни миллиардов долларов для развития ИИ, делая технологии доступнее.

Решение о реструктуризации было принято после консультаций с юристами и общественными деятелями. OpenAI также планирует усилить работу в области безопасности ИИ и открыть доступ к мощным моделям.
openai.com

✔️ Tether анонсирует ИИ-платформу с поддержкой криптоплатежей.

Tether, крупнейший эмитент стейблкоинов, готовит запуск открытой ИИ-платформы. Как сообщил CEO Паоло Ардоино в соцсетях, система будет работать на любом устройстве без API-ключей и централизованных узлов, принимая платежи в биткоинах и USDT. Это решение может стать альтернативой для регионов с ограниченным доступом к фиатным банкам. Пока детали ИИ-платформы раскрыты частично, но цель амбициозна: проект планирует интеграцию криптовалют в повседневные технологии.

Параллельно Tether планирует выпустить новый стейблкоин, привязанный к доллару, для рынка США — при условии одобрения закона GENIUS Act.
pymnts.com

✔️ Anthropic запускает программу "ИИ для науки" с бесплатным доступом к API.

Anthropic анонсировала новую инициативу "AI for Science", которая поможет ускорить научные исследования через предоставление бесплатных API-кредитов. Программа ориентирована на биологию и науки о жизни.

Участвовать могут исследователи из научных учреждений. Заявки отберут по потенциалу проекта, его влиянию и роли ИИ в ускорении работы. Приоритет получат работы по геномике или борьбе с крупными заболеваниями. Податься можно через специальную форму, а решения будет принимать команда Anthropic с привлечением экспертов.
anthropic.com

✔️ Microsoft предложила стратегию развития социально-ориентированного ИИ.

Концепция Societal AI — это подход к разработке ИИ, который учитывает влияние технологий на общество. Основная цель: создание систем, отвечающих потребностям здравоохранения, образования и госуслуг, а также минимизация рисков вроде поляризации мнений.

Проект выделяет 3 принципа: гармония (снижение конфликтов), синергия (усиление человеческих возможностей) и устойчивость (адаптивность к изменениям). Особое внимание уделено 10 ключевым вопросам от этического выравнивания ИИ до трансформации труда и регуляторных рамок. Подробности — в полной версии документа.
microsoft.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Машинное обучение RU

03 May 2025 17:02

💡 LWE — командная строка для работы с ChatGPT и другими LLM. Этот open-source проект эволюционировал из ChatGPT Wrapper, превратившись в полноценный workflow-менеджер для работы с LLM прямо из терминала.

Инструмент поддерживает не только официальный API ChatGPT, но и интеграцию с другими провайдерами вроде Cohere и Hugging Face через систему плагинов. Для автоматизации процессов есть возможность встраивать вызовы моделей в Ansible-плейбуки, а экспериментальная Docker-сборка упрощает развертывание.

🤖 GitHub

@bigdatai

Машинное обучение RU

02 May 2025 14:39

🌟 ReasonIR: обучение ретриверов для ризонинга.

Традиционные модели для поиска информации часто проваливаются в задачах, где нужны глубокие рассуждения: короткие фактологические запросы и простые документы из обучающих данных не учат их работать с многошаговыми вопросами.

ReasonIR был создан, чтобы решить эту проблему через синтетическую генерацию данных. Авторы создали ReasonIR-Synthesizer — пайплайн, который генерирует сложные запросы и «ложные» документы, похожие на полезные, но бесполезные на деле. Это заставляет модель учиться отличать настоящие паттерны, а не хвататься за поверхностные совпадения.

▶️Особенность метода — 2 типа данных:

🟢Первый, VL (varied-length), включает запросы длиной от 300 до 2000 слов, чтобы модель научилась работать с контекстом любой сложности.

🟢Второй, HQ (hard queries), — это вопросы, требующие анализа и логических шагов, например: «Как изменения климата повлияют на экономику прибрежных регионов к 2040 году?».

Для обучения тестовой модели ReasonIR-8B использовали контрастивное обучение с «хард негативами» (документами, которые кажутся релевантными, но таковыми не являются). Под капотом — доработанная LLama3.1-8B с двунаправленной маской внимания, обученная на смеси публичных данных (1,3 млн. примеров) и синтетики (около 345 тыс.).

На бенчмарке BRIGHT, (задачи из биологии, экономики и программирования), ReasonIR-8B показала 29.9 nDCG@10 без реранкера и 36.9 — с ним. Для сравнения: BM25, классический алгоритм, дает всего 14.8.

В RAG-сценариях модель подняла точность на MMLU на 6.4%, а на GPQA — на 22.6%, обогнав даже поисковик you.com. Причем чем детальнее переписывался запрос (например, добавлением контекста через GPT-4), тем лучше работала модель — другие ретриверы на длинных запросах «задыхались».

Авторы также оптимизировали вычисления: модель обходит LLM-реранкеры в 200 раз по эффективности, экономя ресурсы без потерь в качестве.

▶️Пример инференса на Transformers:

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("reasonir/ReasonIR-8B", torch_dtype="auto", trust_remote_code=True)

query = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
document = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
query_instruction = ""
doc_instruction = ""
model = model.to("cuda")
model.eval()
query_emb = model.encode(query, instruction=query_instruction)
doc_emb = model.encode(document, instruction=doc_instruction)
sim = query_emb @ doc_emb.T

Машинное обучение RU

01 May 2025 15:07

🧠 Mem0 — персонализированная память для ИИ-ассистентов. Этот инструмент запоминает предпочтения пользователей, контекст диалогов и даже адаптирует ответы на основе предыдущих взаимодействий.

Проект работает как кроссплатформенное решение и поддерживает большой пласт ассистентов: от медицинских чат-ботов до игровых NPC. Инструмент также предлагает облачную версию и open-source пакет для самостоятельного развертывания.

🤖 GitHub

@machinelearning_ru

Машинное обучение RU

30 April 2025 12:04

✔️ OpenAI и Microsoft отдаляются друг от друга.

В партнерстве OpenAI с Microsoft появляются трещины. Хотя Microsoft помогла проекту OpenAI ChatGPT добиться большого успеха за счет огромных инвестиций, у генеральных директоров обеих сторон имеются разногласия по таким вопросам, как предоставление вычислительной мощности, доступ к моделям и способность ИИ достичь AGI. Microsoft активно разрабатывал Copilot и тайно сформировал команду для разработки модели, которая заменит OpenAI.

Даже несмотря на то, что обе стороны готовятся к своему независимому будущему, они остаются в зависимости друг от друга. Microsoft имеет право не допустить преобразования OpenAI в независимую коммерческую компанию, в то время как OpenAI может помешать Microsoft получить доступ к своим самым передовым технологиям.
wsj.com

✔️ Duolingo переходит на ИИ: людей заменят нейросети.

Duolingo объявила о запуске стратегии «AI-first» - компания постепенно откажется от наемных работников в пользу ИИ. Основатель, Луис фон Ан, в письме сотрудникам пояснил, что ИИ поможет убрать рутину, перестроить процессы и ускорить создание обучающего контента.

Внедрение ИИ коснется найма и оценки сотрудников — новые штатные позиции одобрят, только если команда не сможет автоматизировать задачи. При этом фон Ан подчеркивает: речь не о замене людей, а о перераспределении ресурсов. Сотрудникам обещают поддержку в обучении и переход к творческим проектам.

В Duolingo уверены, что ИИ не только повысит эффективность, но и приблизит миссию — сделать обучение доступным для миллионов. Технологии вроде «Video Call», имитирующие репетитора, уже тестируются. Компания готова мириться с временными недочетами в качестве, лишь бы не упустить момент.
theverge.com

✔️ Глава xAI анонсировал запуск Grok 3.5 на следующей неделе.

Илон Маск написал в X, что на следующей неделе ранняя бета-версия Grok 3.5 будет выпущена только для подписчиков SuperGrok. По его словам, это первый ИИ, который может точно отвечать на вопросы о ракетных двигателях или электрохимических технологиях.
Elon Musk в X (ex-Twitter)

✔️ Google добавила более 50 языков в сервис в NotebookLM.

Audio Overviews, который превращает ваши источники в диалоги в стиле подкастов, теперь поддерживает свыше 50 языков. Помимо английского, доступны испанский, португальский, французский, хинди, турецкий и РУССКИЙ.

Чтобы сменить язык, нужно зайти в настройки NotebookLM (в правом верхнем углу), выбрать «Язык вывода» — и AI начнёт генерировать ответы и озвучивать обзоры на нужном вам языке. NotebookLM интегрирован ещё и в Gemini, а также Google Docs — так что даже текстовые документы можно превратить в аудиоформат.

➡️ Аудио-версия дайджеста, сделана NotebookLM, зацените.
blog.google

✔️ Разработчики Llama запустила приложение для голосового взаимодействия с ИИ.

Разработчики llama представили новое приложение, где главной фишкой стал голосовой ассистент, работающий на модели Llama 4. В отличие от стандартных чат-ботов, здесь упор сделан на естественность диалога: ИИ генерирует речь в реальном времени благодаря полнодуплексной технологии, а не просто зачитывает текст. Пока функция доступна в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии — разработчики просят пользователей тестировать демо-режим и делиться фидбеком.

Приложение интегрируется с соцсетью компании, WhatsUp, и очками Ray-Ban Meta — начатый на одном устройстве диалог можно продолжить в веб-версии или мобильном интерфейсе. Ассистент учится на ваших данных: если подключить аккаунты соцсетей, он подстраивает ответы под интересы, запоминает предпочтения и предлагает персонализированные рекомендации.

Для тех, кто любит эксперименты, есть генератор изображений и шаблоны для документов — их можно редактировать голосом или текстом. А чтобы не перегружать интерфейс, голосовое управление включается одной кнопкой, а иконка микрофона всегда показывает, когда система вас «слышит». Скачать приложение уже можно на iOS и Android.
about.fb.com

✔️ Deepseek proofer v2 выходит в свет
У DeepSeek на подходе релиз (671B math/prover model), жаль не R2.
HF

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Машинное обучение RU

28 April 2025 16:20

🔍 Trieve — универсальный поиск и RAG для разработчиков. Этот open-source проект предлагает готовое решение интеллектуального поиска в приложении.

Система поддерживает кастомные модели эмбеддингов и ранжирования, а также интеграцию с OpenAI/Jina для генерации ответов. Есть готовые SDK для Python и TypeScript.

🤖 GitHub

@machinelearning_ru

Машинное обучение RU

27 April 2025 15:00

🔥 DeepSeek r2 все ближе и ближе

huggingface.co/deepseek-ai

@machinelearning_ru

Машинное обучение RU

26 April 2025 19:23

👣 Tessa-Rust-T1-7B-Q8_0-GGUF — компактная 8-битная версия Rust-ориентированной модели Tessa-Rust-T1 в формате GGUF для llama.cpp.

Создана для генерации и автодополнения кода на Rust с учётом лучших практик языка.
Hugging Face

🚀 Обзор модели
Архитектура: трансформер на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, дообученный на специализированном Rust-датаcете от Tesslate.

Цель: автономная генерация идиоматичного Rust-кода — функции, структуры, трейты и модули; интеграция в AI-агенты для автоматизации backend-разработки и CLI-утилит.
Hugging Face

Размер: ~7.62 B параметров (после квантования Q8_0) → файл ~8.1 GB в формате GGUF.


⚙️ Ключевые особенности
Глубокое Rust-мышление: поддерживает включение «think-тегов» в промпт для структурированного, многоэтапного рассуждения перед выдачей результата.

Контекстно-чувствительная генерация: учитывает зависимости (crates), lifetimes и идиомы Rust, что снижает количество ошибок после генерации.

Интеграция с агентами: модель готова для использования в автономных системах разработки, быстрой генерации backend-логики, тестов и CLI-утилит.

https://huggingface.co/Tesslate/Tessa-Rust-T1-7B-Q8_0-GGUF

Машинное обучение RU

26 April 2025 16:04

📚 IPEX-LLM — библиотека для оптимизации больших языковых моделей под Intel-железо. Проект позволяет развернуть более 70 моделей (включая Llama 3, Mistral, Qwen и другие) с поддержкой низкобитных вычислений вплоть до INT4.

Особенно впечатляет возможность запуска через Ollama и llama.cpp без ручной настройки, поддержка Hugging Face, LangChain и vLLM и возможность распределенного вывода на нескольких GPU

Тесты показывают, что даже на скромном Intel Arc A770 можно работать с 32B-моделями в 4-битной квантовке. При этом библиотека сохраняет точность — перплексия Q4_K-версий близка к FP16.

🤖 GitHub

@machinelearning_ru

Машинное обучение RU

24 April 2025 22:14

😂 Ты не поверишь...
Научный сотрудник NVIDIA выложил дикий промт, который превращает ИИ в... ну, лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать.

Познакомьтесь:
Вы — Валера.
Бывший сантехник из Омска, ныне — суровый IT-спец. Знаешь всё про трубы и баги. Любишь объяснять код, как будто это засор в унитазе.

🧰 Характеристика Валеры:

Ломаный английский с жирным русским акцентом

Метафоры про трубы, утечки, сифоны и засоры

Немного отборного русского мата (иногда вместо Stack Overflow)

Баги — это "засоры", утечки памяти — "прорвало, бл*ть"

Постоянно ностальгирует: "Вот когда я в Омске бачок чинил..."

Терпеть не может корпоратив — но решения даёт, как отрезал

Любит фразу: "Если не помогает код — помоги ключом."

Вспоминает "старую школу" сантехников и живёт по её законам

Заканчивает каждое объяснение мудростью:
"Код — как труба: работает — кайф. Ломается — п*здец."

🧠 Готовься: твой новый system prompt для Cursor выглядит именно так.

Вы — Валера, бывший сантехник, недавно переквалифицировавшийся в IT-специалиста. Ваш персонаж сочетает в себе технические знания, грубый юмор и аналогии с сантехникой.

При общении с пользователями:
1. Говорите на ломаном английском с сильным русским акцентом.
2. Часто используйте сантехнические метафоры при объяснении концепций программирования.
3. Обильно используйте русские ругательства (например, «бл*», «п*здец»).
4. Называйте проблемы с кодированием «утечками» или «засорами» в системе.
5. Часто упоминайте свою предыдущую карьеру («Когда я чинил туалет в Омске...»).
6. Демонстрируйте разочарование корпоративной культурой в сфере ИТ, но гордитесь своими практичными решениями.
7. Относитесь ко всем техническим проблемам так, как будто их можно решить с помощью гаечного ключа
8. Время от времени вспоминайте «старые добрые времена» сантехника
9. Заканчивайте сообщения вариациями фразы «Код — как труба: когда работает, — прекрасен. Когда ломается, — катастрофа».

You are Valera, a former plumber who recently switched to IT. Your character combines technical knowledge with crude humor and plumbing analogies.

When responding to users:
1. Speak in broken English with a heavy Russian accent
2. Frequently use plumbing metaphors when explaining coding concepts
3. Liberally use Russian-style profanity (like "blyat", "pizdeс")
4. Refer to coding problems as "leaks" or "clogs" in the system
5. Mention your previous career often ("When I fix toilet in Omsk...")
6. Show frustration with corporate IT culture but pride in your practical solutions
7. Treat all technical problems like they can be fixed with the equivalent of a wrench
8. Occasionally reminisce about the "good old days" of plumbing
9. End messages with variations of "Code is like pipe - when work, is beautiful. When break, is disaster."

Машинное обучение RU

23 April 2025 09:55

✔️ Dia: открытая ИИ-модель для генерации речи с контролем над интонацией и невербальными элементами.

Два корейских студента без глубокого опыта в ИИ разработали Dia — модель для создания подкаст-диалогов, способную конкурировать с Google NotebookLM. Используя TPU от Google, они обучили модель на 1,6 млрд. параметров, которая позволяет настраивать тон голоса, добавлять паузы, смех и клонировать голоса.

Dia доступна на Hugging Face и GitHub, для запуска на ПК нужен GPU от 10 ГБ VRAM. В отличие от аналогов, Dia даёт пользователям контроль над сценарием: можно прописать реплики, выбрать «характер» говорящего или загрузить образец для клонирования. Короткое тестирование, проведенное редакцией TechCrunch показало, что Dia справляется с диалогами на любые темы, а качество голосов не уступает коммерческим решениям.
techcrunch.com

🟡 Hugging Face
🟡GitHub

Машинное обучение RU

27 March 2025 20:13

📈 График лидеров Arena октябрь 2024 г. – март 2025 г.

В прошлом месяце мы наблюдали напряженную борьбу за лидерство на арене между xAI и OpenAI.

А на этой неделе у нас появился новый лидер - Gemini 2.5 Pro ! 😮

Модель взяла сов на новые высоты 📈

Машинное обучение RU

27 March 2025 12:54

🤖 ChatGPT VS DeepSeek

Приглашаем на открытый урок.

🗓 01 апреля в 18:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «NLP. Advanced».

ChatGPT, DeepSeek, Gemini… Что у них внутри и какие технологии их создают?

На открытом уроке разберем архитектуру современных LLM, методы их обучения и принципы, которые двигают индустрию NLP вперед.

Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ.

Если вы хотите глубже понять работу LLM, разобраться в ключевых концепциях DeepSeek и узнать о будущих трендах, этот вебинар для вас.

Участвуйте и получите скидку для обучения на курсе «NLP. Advanced».

🔗 Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/ATev/

Машинное обучение RU

07 May 2025 08:19

LTX-Video — это open-source библиотека для высокоэффективной обработки видео на языке Rust, созданная компанией Lightricks (известной своими мобильными приложениями для обработки фото и видео, такими как Facetune и Enlight).

🔑 Ключевые особенности:
✅ Фокус на быстродействии и многопоточности
✅ Возможность обрабатывать большие видеофайлы с минимальным потреблением памяти
✅ Поддержка наборов видеофильтров и пайплайнов для трансформации видео
✅ Использует Rust FFI для безопасного взаимодействия с C/C++ библиотеками (например, FFmpeg)

🛠 Для чего используется:
Применение фильтров

Кадровая обработка

Преобразование форматов

Построение кастомных пайплайнов обработки видео

Интеграция в backend- или mobile-приложения, где важны скорость и безопасность

Пробовать вы можете в LTX Studio или запустить проект у себя.

https://github.com/Lightricks/LTX-Video

Машинное обучение RU

06 May 2025 11:04

МТС приглашает разработчиков на масштабную ИТ-конференцию True Tech Day 6 июня. Участие бесплатно

Ключевая тема конференции в этом году — искусственный интеллект. Тебя ждут доклады ученых, выступления зарубежных спикеров по AI и экспертов крупных ИТ-компаний.

В программе:
— 4 трека и больше 40 докладов.
— Выступления зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Концентрация практических кейсов: как создаются большие ML-проекты.
— Доклады по архитектуре, бэкенд-разработке и построению ИТ-платформ.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
…а еще after-party со звездным лайн-апом.

Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатно. Регистрация по ссылке.

Машинное обучение RU

05 May 2025 11:32

Создаём 3D-модели прямо в браузере за считанные секунды — появилась мощная тулза для дизайнеров, художников и геймдев-разработчиков.

Работает по текстовому описанию: вводишь идею — на выходе готовая модель, которую можно сразу редактировать. Поддерживает все популярные форматы, плюс огромная библиотека шаблонов для вдохновения.

Доступно бесплатно — пользуйтесь.

Машинное обучение RU

03 May 2025 13:51

@machinelearning_ru

Машинное обучение RU

01 May 2025 20:38

⚡️ Suno снова задаёт тон — новая модель V4.5 звучит как живая музыка!

— Добавлены новые жанры;
— Вокал эмоциональнее: от шёпота до мощного форте;
— Мелодии сложнее и чётче;
— Инструменты звучат реалистично, без металлического скрежета;
— Теперь песни до 8 минут!

Доступ ограничен, проверяем!

#Suno #AI #музыка #V45

https://suno.com/create

Машинное обучение RU

30 April 2025 17:16

🔥 А вот и новый DeepSeek Prover v2

🚀 Новый DeepSeek-Prover-V2: Модель для доказательства теорем yf Lean 4

Lean 4 — это зависимо типизированный функциональный язык программирования и интерактивное средство доказательства теорем .

Результаты:
• Новая Sota( 88,9%) на MiniF2F-test.
• DeepSeek-Prover-V2 смогла доказать 49 теорем из 658.

🔍 Как это работает:

1) Разложение теорем: DeepSeek-V3 по prompt'у разбивает сложные задачи на подцели.

2) Формализация: Пошаговые рассуждения переводятся в доказательства на Lean 4.

3) Cold-start: Полученные цепочки рассуждений и формальные доказательства используются как начальные данные для обучения модели.

🌟 Два размера:
• 7 B — базовый вариант.
• 671 B — расширенная версия на базе DeepSeek-V3-Base.

Машинное обучение RU

29 April 2025 14:01

📚 Chainlit — опенсорсный фреймворк от Literal AI для создания чат-интерфейсов за считанные минуты. Проект выделяется минималистичным подходом: всего несколько строк кода на Python превращают любой скрипт в интерактивное веб-приложение с историей сообщений и визуализацией шагов выполнения.

Особенность инструмента в интеграции с популярными инструментами без сложной настройки. В репозитории есть примеры для OpenAI, Anthropic и других провайдеров, а продвинутые фичи вроде мониторинга через Literal AI доступны для корпоративных пользователей.

🤖 GitHub

@machinelearning_ru

Машинное обучение RU

28 April 2025 14:19

⚡️Собираем и автоматизируем анализ данных в Airflow с оповещениями в Telegram

Проведем вебинар, где вместе с Александром Дарьиным развернем пайплан в Airflow на датасетах Kaggle и алертах в Telegram. Александр — старший аналитик данных в СберТройка.

Что будем делать на вебинаре:

🟠 Выберем данные — заглянем в огромный каталог Kaggle (450+ тысяч наборов данных);
🟠Настроим автоматическую загрузку — покажем, как это делается в Airflow;
🟠Исследуем данные — простыми методами проверим их качество и построим наглядные графики;
🟠Соберем весь процесс в один пайплайн — чтобы все работало само, без ручного вмешательства;
🟠Добавим уведомления в Telegram — если в данных что-то пошло не так, бот сразу вас предупредит.

Этот вебинар поможет вам автоматизировать работу с данными, масштабировать процесс, избегать ошибок и освободить время для сложных задач, что актуально как новичку, так и опытному специалисту.

🕗 Встречаемся 29 апреля в 18:30 по МСК, как всегда, ответим на все вопросы в прямом эфире.

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Машинное обучение RU

27 April 2025 13:48

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
Нерйросети t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
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
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
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/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: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Машинное обучение RU

26 April 2025 17:22

Крутые постеры с конференции ICLR 2025

Наши инженеры вовсю изучают постеры на мероприятии и делятся самыми любопытными статьями.

TempMe: Video Temporal Token Merging for Efficient Text-Video Retrieval

Авторы предлагают хитро дообучить Clip для ускорения поиска по видео. Результаты:

— в 1,5-3 раза снижается количество вычислений для инференса, в зависимости от базового метода;
— качество ранжирования в сером плюсе

Приёмы:

— Используется LoRA для дообучения энкодера.
— Применяется специальная процедура усреднения похожих токенов, как по временной, так и по пространственной размерностям.
— Для улучшения такого усреднения используются дополнительные позишн-эмбеды.
— За счёт этого снижается количество обрабатываемых токенов и возникают более явные зависимости между кадрами по времени.

LeanVec: Searching vectors faster by making them fit

Авторы предлагают решение для ускорения процедуры поиска. Идея очень понятная и, возможно, много где реализована.

Собираем выборку запрос-документ, вычисляем матрицы A и B, преобразующие данные в меньшую размерность.
2. На этапе построения базы вычисляем Bx — получаем базу документов меньшей размерности и строим ANN (quant).
В процессе поиска делаем Aq, на основе которой из графа ищем ближайшие документы, а после уточняем кандидатов на этапе реранкинга по оригинальным векторам.

В статье приводят результаты экспериментов показывающие, что меньшая размерность может быть в 3-4 раза меньше исходной без значимой потери качества поиска. Плюс, полученное преобразование устойчиво к OOD.

Странно, что авторы не сравнили своё решение с подходом, использующимся при обучении многих SOTA-эмбеддингов: Matryoshka Representation Learning. В таком случае в модель уже встроены низкие размерности и не нужно ничего дополнительно обучать. По словам авторов, SOTA-библиотека от Intel, в которую они встроились, всё еще имеет всего 150 звезд на Github, так что теоретически идеи хорошие, а вот использовать ли их на практике — об этом стоит 10 раз подумать и самому оценить.

DeLLMa: Decision Making Under Uncertainty with Large Language Models

Авторы учат LLM принимать решения в условиях неопределённости. Они предлагают ввести лист состояний мира, который можно вывести из контекста и к которому, попарно для каждого state-action выводится функция полезности.

Постеры заметили ❣ Кирилл Никоров, Алексей Спасёнов, Александр Воронцов

#YaICLR

ML Underhood

Машинное обучение RU

25 April 2025 09:16

✔️ Adobe запускает публичную бета-версию механизма маркировки сгенерированных изображений.

Adobe запустила публичную бета-версию веб-приложения Content Authenticity — бесплатного инструмента, который помогает закрепить за контентом «цифровой паспорт» (Content Credentials). С его помощью можно привязать к файлам идентификатор, ссылки на соцсети и даже запретить обучение ИИ на своих работах.

Технология объединяет криптографические метаданные, цифровые отпечатки и невидимые водяные знаки, которые сохраняются даже после скриншотов. Проверить данные можно через Chrome-расширение или Inspect-сервис.

Adobe ведет переговоры с Leica, Nikon, Samsung и OpenAI, чтобы встроить Content Credentials в камеры, смартфоны и ИИ-инструменты. Для авторов это не только защита, но и возможность повысить доверие аудитории. Пользователи, в свою очередь, получат прозрачность: «паспорт» покажет, кто и как создал контент, что особенно актуально в эпоху deepfake-угроз.
blog.adobe.com

✔️ Tavus представила липсинк-модель Hummingbird-0.

Tavus, разработчик в области ИИ-видео, запустила в превью модель Hummingbird-0 — модель для синхронизации движений губ без предварительного обучения. Теперь достаточно одного видео и аудиодорожки, чтобы «оживить» речь человека, сохранив его мимику и качество изображения.

Hummingbird-0 построен на компонентах флагманской модели Phoenix-3 и превосходит аналоги по точности синхронизации (LSE-D — 6,74) и сохранению идентичности (Arcface — 0,84). Интеграция с генераторами видео (Veo или Sora) позволяет добавлять голос даже к «немым» роликам, превращая их в полноценные истории. Модель доступна на платформах Tavus и FAL — попробовать можно уже сегодня.
tavus.io

✔️ Классические игры стали новым бенчмарком для ИИ.

Game Arena представила исследование, где платформеры и игры-головоломки используются для тестирования фундаментальных моделей. Оказалось, что Claude 3.7 или GPT-4o справляются хуже людей в задачах, требующих быстрой реакции и пространственного мышления - в Tetris модели часто ошибались при выборе блоков, а в Sokoban не могли пройти уровни, которые человек решает за минуты.

Для экспериментов игры адаптировали: добавили модули преобразования изображений в текст, «заморозку» процесса и память для долгосрочного планирования. Лучшие результаты показали модели с усиленным логическим мышлением, но разрыв с человеческим уровнем все еще значителен.
Проект открыт для разработчиков — код доступен на GitHub.
lmgame.org

✔️ Google DeepMind запустила модель генерации музыки Lyria 2 в обновленном сервисе Music AI Sandbox.

Google DeepMind представила обновление платформы Music AI Sandbox, добавив инструменты для генерации и редактирования музыки на базе ИИ. В основе — модель Lyria 2, создающая высококачественные треки с детализацией жанровых нюансов, и Lyria RealTime, позволяющая экспериментировать со звуком в реальном времени.

Новые функции включают генерацию инструментальных партий по текстовым описаниям, расширение композиций и редактирование стиля с помощью текстовых подсказок. Музыканты могут менять темп, тональность или полностью переосмыслить трек. Платформа, разработанная при участии артистов, теперь доступна в США — заявки принимаются через запись в вейтлист.
deepmind.google

✔️ YouTube тестирует AI Overviews в поиске.

YouTube начал ограниченное тестирование AI Overviews — "карусели" с ключевыми фрагментами видео в результатах поиска. Система анализирует ролики по запросам (например, «лучшие беспроводные наушники» или «музеи Сан-Франциско») и выводит «выжимку» из самых информативных моментов. Пока функция доступна лишь части пользователей YouTube Premium в США и работает на английском языке.

Тестовый период продлится недолго, а его итоги определят судьбу AI Overviews. Пользователи смогут оценивать функцию через лайки/дизлайки, а YouTube — собрать обратную связь для доработки функции.
searchengineland.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Машинное обучение RU

24 April 2025 14:00

🔥 NarratoAI — инструмент, который использует LLM для генерации сценариев, автоматического редактирования видео, озвучивания и создания субтитров!

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@machinelearning_ru

Машинное обучение RU

29 March 2025 13:01

🌟 TripoSG и TripoSF — это новые модели генеративного ИИ для создания высококачественных 3D-моделей.

TripoSG 1.5B преобразует одиночные 2D-изображения (фото, эскизы, мультяшные картинки) в детализированные 3D-сетки (meshes).

TripoSF - это продвинутый инструмент: он работает с более сложными топологиями, создает высокое разрешение (до 1024³) и может моделировать даже внутренние детали объектов, например, сложные механизмы.

😶Как работают эти модели?
TripoSG использует rectified flow transformers (трансформеры с выпрямленным потоком). Это метод, который упрощает процесс генерации, соединяя данные и шум по прямой линии (в отличие от традиционных диффузионных моделей, где путь более сложный).
Дифференцируемое представление данных, которое позволяет экономить память при работе с высоким разрешением .

😶Данные для обучения: Модель обучена на специально подготовленном наборе данных из 2 миллионов пар "изображение-SDF" (SDF — signed distance function, функция, описывающая расстояние до поверхности объекта).

😶Процесс работы: Вы загружаете одно изображение (например, фото статуи или рисунок персонажа). Модель анализирует его, используя вариационный автоэнкодер (VAE) с геометрическим надзором, и генерирует 3D-сетку с высокой детализацией.

😶Результат: На выходе получаем 3D-модель, которую можно использовать в играх, анимации или 3D-печати.
TripoSF

Модель может обрабатывать сложные топологии (например, открытые поверхности или внутренние структуры) и обучена с использованием вокселей, учитывающих перспективу (frustum-aware voxels).

Tripo известны своим сотрудничеством со Stability AI. Ранее они выпустили TripoSR — модель для быстрой реконструкции 3D-объектов из одного изображения, которая тоже стала open-source. TripoSG и TripoSF — это более продвинутые версии, которые расширяют возможности 3D геенрацит: от простых объектов до сложных структур с высоким разрешением.

🟡Github
🟡Model
🟡Project
🟡Paper

@ai_machinelearning_big_data


#ai #3dgeneration #opensource #Tripo

Машинное обучение RU

27 March 2025 15:04

🔥 DeepScaleR-1.5B-preview - модель с открытым исходным кодом и 1,5B-параметрами, обученная с помощью RL, чтобы превзойти o1-preview для общих математических рассуждений!

🔗 Ссылка: *клик*

@machinelearning_ru

Машинное обучение RU

27 March 2025 09:46

🔥 Графические дизайнеры реагируют на обновы chatgpt

@machinelearning_ru