Machine Learning | YeaHub

#новости
🫡 Игра через Grok

Пользователь X создал эту онлайн игру, используя только возможности Cursor и Grok 3!

Попробовать здесь

#новости
🛞 Alexa наконец-то станет умной

Теперь внутри Alexa будут полноценные агентные LLM (Claude и Amazon Nova), которые смогут взаимодействовать с десятками тысяч интеграций Alexa. Кто не в курсе, там есть всё — от управления умным домом, до заказов еды и покупки билетов. Слухи о такой интеграции ходили давно, но заставить работать такое количество тулов в одном месте до них ещё никому не удавалось, поэтому времени ушло порядочно.

Это будет интегрировано с новой памятью, а-ля ChatGPT, где Alexa будет запоминать инфу вроде диетических предпочтений, фактов о вас и так далее. Помимо этого она всё ещё будет иметь доступ ко всем персональным данным к которым имела доступ старая Alexa, типа истории покупок. Для более удобного взаимодействия Amazon сделали новое мобильное приложение и добавили возможность взаимодействовать с Alexa через сайт.

Продвинутые фичи Alexa будут доступны всем подписчикам Amazon Prime в следующие несколько месяцев. Чисто теоретически существует ещё и отдельная подписка Alexa+, за $20 в месяц, но существует она явно чтобы больше людей подписалось на Prime, который стоит на 5 долларов дешевле.

👉Новости 👉Платформа

#новости
😵‍💫 Наконец-то и Яндекс выложили модель в опенсорс

На растерзание энтузиастам отдали YandexGPT 5 Lite на 8B параметров, это базовая модель до пост-трейна. Перфоманс по бенчам чуть лучше, чем у LLaMA и Qwen тех же размеров, и значительно лучше в русском языке.

Интересно, что если Lite обучали с нуля, то Pro обучали гибридно - инициализировали веса с чекпоинта Qwen 2.5 32B Base, а поверх него уже запустили полноценный претрейн пайплайн на своих данных. Это не просто файнтюн, потому что включает в себя все этапы тренировки модели и использует сильно больше токенов. ИМХО это хороший способ сэкономить ресурсы и ускорить обучение, если архитектура как-то кардинально не меняется.

Тренили Lite на датасете в 15 триллионов токенов (прямо как Llama 3), он включал в себя 30% русского и 70% английского. При этом из них только 15% — код, 10% — математика, поэтому в этих задачах она проигрывает тому же Qwen. В базовой модели, которую выложили в опенсорс, нет никакой цензуры.

А вот старшая модель PRO уже доступна в чатике с Алисой. Так что виртуальный ассистент теперь совсем умный) Почти 4o, lol. Пишут, что PRO сильна в кодинге. И хоть среди англоязычных разрабов все топят за Клод в работе с кодом, последняя моделька Яндекса, по моему опыту, тоже неплохо справляется, особенно с русскоязычными промтами. PRO доступна через API, и к ней даже можно прикрутить RAG.

В блог-посте на Хабре расписаны детали про тренировку модели.

👉Новости 👉Платформа

#Собес
🤔 Как использование графов потока данных в TensorFlow помогает в разработке моделей машинного обучения?

Графы данных в TensorFlow позволяют эффективно выполнять вычисления, улучшать параллельность и обеспечивать переносимость. Графы представляют вычисления как узлы, соединенные ребрами, что позволяет TensorFlow распределять вычисления по нескольким процессорам и GPU, повышая эффективность. Кроме того, абстракция графов упрощает создание моделей без необходимости учитывать аппаратные особенности.

👉Новости 👉Платформа

#новости
😊 Alibaba Wan 2.1 - новая SOTA опенсорс видео модель

Скорее всего это та самая загадочная модель, которая уже месяц доступна в Qwen Chat. На лидерборде VBench она занимает первое место, но там нет нескольких сильных конкурентов, вроде Veo 2 от гугла. Больше бенчей никаких нет, так что ждём полноценного техрепорта и тем временем вайбчекаем модель по генерациям). По ним, например, видно что модель очень хорошо генерирует текст, как на английском, так и на китайском, с чем другие модели справляются куда хуже.

Идёт в двух размерах — 1.3B и 14B и в нескольких разных вариантах для разных разрешений (поддерживаются 480p и 720p). Маленькой 1.3B модели нужно всего 8,2 гигабайта VRAM для запуска, а на генерацию видео уходит всего 4 минуты на 4090.

Большая моделька потребляет заметно больше — вплоть до 77 гигабайт. Но модели совсем не оптимизированные (замеры по памяти делали с fp32 моделями), так что есть много простора для оптимизации. Посмотрите на тот же Hunyuan, который при ~таком же количестве параметров неплохо запускается на консьюмерских видяхах. Умельцы за пару недель ещё оптимизируют эти модели, чтобы запускалось на каждом холодильнике.
Код
wanxai.com

👉Новости 👉Платформа

#новости
🤯 Neo Gamma от 1X

Новый прототип куда шустрее августовской Beta. Интересно, когда они уйдут в продажу?

👉Новости 👉Платформа

#видео
🤣 "Звездные войны 4" (1994) - Арнольд Шварценеггер, Сэмюэл Л. Джексон, Иэн Макдиармид

Сделано с помощью TXhunyuan и Hailuo AI

👉Новости 👉Платформа

#Собес
🤔 Объясните, чем TensorFlow отличается от других платформ машинного обучения

TensorFlow отличается гибкостью и масштабируемостью. Он поддерживает широкий спектр нейронных сетей и алгоритмов, что делает его универсальным для различных задач. Благодаря модели вычислительных графов TensorFlow можно эффективно обрабатывать вычисления параллельно, что улучшает производительность на крупных системах. Также TensorFlow предоставляет инструменты для отладки и оптимизации моделей, такие как TensorBoard, и поддерживает развертывание на мобильных устройствах и вебе.

👉Новости 👉Платформа

#новости
😊 Helix - локальный AI на роботе

Из-за этой модели Figure разорвала сделку с OpenAI, заявив что им удалось совершить прорыв. Все действия роботов на видео - результат работы модельки, работающей полностью на роботе. Модель управляет верхней половиной тела, позволяет двум роботам работать вместе и поднимать любые мелкие предметы.

Состоит Helix из двух компонентов - отвечающей за планирование System 2, основанная на неназванной опенсорсной 7B VLM и работающая на скорости 7-9 Hz. Исполняет планы System 1 - encoder-decoder на 80 миллионов параметров, работающая на скорости в 200 Hz, что позволяет точнее двигаться и быстрее реагировать. System 1 и System 2 работают на отдельных GPU, чтобы не мешать друг другу.

Натренировали это всего на 500 часах данных, что доступно множеству стартапов. Это крайне ранняя стадия и нас ждёт очень быстрое масштабирование.
Блогпост

👉Новости 👉Платформа

#новости
🤑 Alibaba планирует инвестировать 52 млрд долларов в ИИ т и облачную инфраструктуру в следующие 3 года.

ИИ гонка становища все жарче , а инвестиции стремительно растут.

🟠 Проект «Звездные врата»: 500 млрд долларов на создание AGI/ASI (из которого кстати недавно отвалился Microsoft)
🟠 Apple: ИИ-инфраструктура стоимостью 500 млрд долларов
🟠 Инфраструктура искусственного интеллекта стоимостью 200 млрд долларов США в ЕС
🟠 Alibaba: инфраструктура искусственного интеллекта и облака стоимостью 52 млрд долларов

👉Новости 👉Платформа

#новости
😊 Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи

«Мы провели внутренние эксперименты, чтобы продемонстрировать некоторые опасности ИИ».

Anthropic исследовала, могут ли системы ИИ генерировать информацию для биооружия - и пришла к выводу, что они начинают понемногу это делать

👉Новости 👉Платформа

#Собес
🤔 Чем PyTorch отличается от других фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow?

PyTorch и TensorFlow отличаются архитектурой вычислений: PyTorch использует динамическую вычислительную графику, что позволяет изменять граф во время выполнения, в то время как TensorFlow использует статичный граф, который требует предварительного определения. Это делает PyTorch более интуитивным и удобным для отладки, но TensorFlow может обеспечивать лучшую производительность благодаря оптимизации вычислений. Также PyTorch более дружелюбен к Python- разработчикам, поскольку поддерживает структуру управления Python, в то время как TensorFlow абстрагирует многие детали.

👉Новости 👉Платформа

#новости
🤯 Физики приблизили ИИ к "бесконтрольному обучению"

Исследователи из Университета технологий Сиднея представили новый алгоритм Torque Clustering (TC), который умеет находить закономерности в данных без участия человека. Вдохновленный процессом слияния галактик, этот метод позволяет ИИ учиться самостоятельно, кратно сокращая необходимость в ручной разметке данных. Алгоритм уже показал высокие результаты, достигнув точности в 97,7% на 1 тыс. датесетах.

В отличие от традиционного ИИ, который требует огромного количества размеченных данных, TC работает по принципу естественного наблюдения, подобно тому, как животные изучают окружающий мир.
studyfinds.org

👉Новости 👉Платформа

Наш путь в айтишке за этот год.

👉Новости 👉Платформа

#новости
👍 MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач!

Что такое MedRAX?

MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.

✅ Чем хорош именно MedRAX?

Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом

Ключевые особенности

🟢 Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
🟢 Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
🟢 Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.

ChestAgentBench

Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.

Результаты говорят сами за себя
🟠 63,1% точности на ChestAgentBench
🟠 Sota результативность на CheXbench
🟠 Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели
Гитхаб

👉Новости 👉Платформа

#новости
😊 Native Sparse Attention - революция в механизмах внимания от Deepseek.

NSA (Natively Sparse Attention) — новый механизм внимания, предложенный на заменуFull Attention, который значительно ускоряет обработку длинных последовательностей текста без потери качества модели.
NSA использует динамическую иерархическую стратегию, которая сочетает сжатие токенов на грубом уровне с точным отбором ключевых токенов. Это позволяет сохранить глобальное понимание контекста и локальную точность. NSA поддерживает сквозное обучение, совместим с GQA и MQA, что делает его пригодным не только для инференса, но и для обучения.
Модели, обученные с использованием NSA показали 9х ускорение при прямом распространении и 6х при обратном для последовательностей длиной 64к токенов относительно Full Attention. В декодировании - 11х.
arxiv.org

👉Новости 👉Платформа

#полезное
😊 Sourcegraph Cody

Это открытый AI-ассистент для программирования, который помогает разработчикам быстрее писать, понимать и исправлять код!

🟠 Он интегрируется с популярными редакторами, такими как VS Code и JetBrains, предоставляя поддержку при разработке на основе локального и удалённого контекста кодовой базы. Cody использует современные языковые модели, включая GPT-4 и Claude 3.5, для предоставления рекомендаций, анализа API, поиска символов и шаблонов использования.

🟠 Cody позволяет использовать продвинутые функции поиска по кодовой базе, чтобы получать контекст и советы прямо в IDE. Он поддерживает гибкое масштабирование для работы с большими проектами, обеспечивая помощь в исправлении ошибок, создании новых функций и улучшении структуры кода.
Гитхаб

👉Новости 👉Платформа

#полезное
😊 Фиксим баги в ЛЮБОМ коде и заставляем его работать на раз-два. Теперь постоянно указывать ИИ на ошибки — хватит одного промпта, и все прога заработает без проблем:

Reflect on 5-7 different possible source of the problem, distill those down to 1-2 most likely sources, and the add logs to validate your assumptions before we move onto the implementing the actual code fix

Промпт универсальный, работает в любой нейронке и ИИ-среде — от ChatGPT до Cursor.

Мучения закончились. Тестируем.

👉Новости 👉Платформа

#полезное
🤓 Gemini 2.0 Flash Thinking теперь БЕСПЛАТНАЯ —
новейшую нейронку от Google могут юзать в Colab абсолютно все.

🚩Что умеет

🟠 Она читает и обрабатывает текст из блокнота.
🟠 Советует, как улучшить код.
🟠 Работает шустро — отвечает на вопросы за секунду.
🟠 Не требует ВПН и других дополнительных настроек.
Попробуй тут

👉Новости 👉Платформа

#полезное
🤓 Openai-python

Официальная библиотека Python для взаимодействия с API OpenAI!

🟠Эта библиотека позволяет разработчикам интегрировать возможности OpenAI, такие как GPT, в приложения, предоставляя как синхронный, так и асинхронный интерфейсы.

🟠Библиотека поддерживает Python 3.8+ и включает типы для всех параметров запросов и ответов, упрощая разработку. Она предоставляет удобные методы для работы с генерацией текста, изображений, аудио и других функций, доступных через OpenAI API.
Гитхаб

👉Новости 👉Платформа