Machine Learning | YeaHub

#Собес
🤔 Что такое тензоры в TensorFlow и как они используются в моделях глубокого обучения?

Тензоры в TensorFlow - это многомерные массивы данных, которые используются для представления входных данных, выходных данных и промежуточных значений между слоями. Тензоры бывают разных размерностей (OD, 1D, 2D и т.д.) и позволяют эффективно выполнять вычисления и градиентные расчеты при обучении моделей.

👉Новости 👉Платформа

#полезное
❤️‍🔥 Micro Agent

Это инструмент командной строки, который использует возможности искусственного интеллекта для автоматической генерации и исправления кода!

✅ Его основная задача — создавать тесты и писать код, соответствующий этим тестам, обеспечивая разработчикам эффективный и надежный процесс разработки.
Гитхаб

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😍 Awesome CursorRules: репозиторий с рецептами Cursor AI

Awesome CursorRules — коллекция файлов-рецептов .cursorrules для тонкой настройки поведения Cursor AI. Автор репозитория собрал десятки шаблонов, адаптирующих генерацию кода под конкретные проекты: от мобильных приложений до блокчейн-решений.

Главная «фишка» .cursorrules — гибкость. Разработчики могут прописать правила, которые сделают подсказки ИИ более релевантными: например, учесть стиль кода команды или архитектурные особенности проекта. Это не только ускоряет работу, но и снижает риск ошибок.

Коллекция включает практически все сферы разработки: фронтенд (Angular, NextJS, Qwik, React, Solid, Svelte, Vue), бэкенд (Deno, Elixir, ES, Go, Java, Lavarel, NodeJS, Python, TypeScript, WordPress), мобильную разработку (React Native, SwiftUI, TypeScript, Android, Flutter) и специфические задачи — интеграцию с Kubernetes или оптимизацию под SOLID-принципы.

Для новичков есть пошаговые инструкции: достаточно скопировать файл в проект или установить расширение для VS Code.

Судя по отзывам, Awesome CursorRules уже стал мастхэв для тех, кто хочет выжать максимум из Cursor AI.
Гитхаб

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🛞 Google выпустила новую мультимодальную Gemma-3

🟠Доступны версии на 1В, 4В, 12В, 27В в базовых и instruct версиях. Пост-трейнинг впечатляет: RLHF, RLMF, RLEF и model merging.

🟠 На LMSYS модель показывает результат 1338, что лучше, чем у o1-mini, o3-mini и o3-mini high.

🟠 Модель поддерживает более 140 языков.
Тык сюда

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Как реализовать сверточную нейронную сеть (CNN) в TensorFlow?

Чтобы реализовать CNN в TensorFlow, необходимо определить слои сверточных операций (conv2d), слои максимального объединения (maxpool2d), а также полносвязные слои. После этого модель обучается с использованием функции потерь и оптимизатора. Важным моментом является добавление dropout для предотвращения переобучения.

👉Новости 👉Платформа

#полезное
🤯 ANUS (Autonomous Networked Utility System) — опенсорсную версию популярного Manus, который клонировал самого себя 😂

Как это получилось
  🟠 Разработчик попросил мощного ИИ-агента Manus скопировать себя, и всего за 25 минут получился код, архитектура и дизайн, полностью идентичные оригиналу.

Что получилось?
🟠Идеальная нейросеть, которой можно доверить всю рутинную работу, и всё это — абсолютно бесплатно.
Гитхаб

👉Новости 👉База вопросов

🛞 HunyuanVideo I2V - новая версия одной из лучших опенсорс моделей преобразования изображения в видео!

Китайский зверь с 13B-параметрами.

Единственная модель, которая может сравниться с Runway Gen-3 и Wan 2.1.

Генерации выглядит хорошо!

🟧Github: https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V
🟧HF: https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-I2V

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😊 Artificial Analysis протестили QwQ 32B

Модель показала себя очень хорошо для своего размера — местами она отстаёт лишь от o3-mini. К тому же она достаточно маленькая чтобы её захостили Groq — модель у них работает на скорости более чем в 400 токенов в секунду. Очень хороший пример пользы скоростного инференса.

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Что такое eager execution в TensorFlow и какие у него преимущества?

Eager execution в TensorFlow - это режим выполнения, при котором операции выполняются немедленно по мере их вызова в Python. Это упрощает отладку, делает интерфейс более интуитивным и позволяет использовать стандартный контроль потока Python вместо графового контроля, что особенно полезно при создании динамических моделей.

👉Новости 👉Платформа

#статьи
😊 PyTorch: новые инструменты для для экономии памяти при обучении моделей.

PyTorch представил усовершенствованные методы Activation Checkpointing (AC), цель которых - снижение потребления памяти при обучении.

Традиционный подход в eager mode сохраняет промежуточные активации для обратного прохода, что зачастую приводит к значительному расходу ресурсов. AC позволяет не сохранять эти тензоры, а вычислять их заново при необходимости, тем самым жертвуя вычислительным временем ради экономии памяти.

Новая техника – Selective Activation Checkpoint (SAC). В отличие от обычного AC, который затрагивает всю выбранную область, SAC дает гранулярный контроль над тем, какие операции следует пересчитывать, а какие – сохранять. Это достигается за счет использования policy_fn, определяющей, нужно ли сохранять результаты конкретной операции. SAC будет полезен для избегания перевычисления ресурсоемких операций, например, матричных умножений.

Для torch.compile стала доступна Memory Budget API. Эта функция автоматически применяет SAC с оптимальной политикой, исходя из заданного пользователем бюджета памяти (от 0 до 1). Бюджет 0 соответствует обычному AC, а 1 – поведению torch.compile по умолчанию.
Читать подробную статью

👉Новости 👉База вопросов

#новости
😊 Operator от Opera: AI-агенты в браузере.

Opera анонсировала браузер Operator, который сам выполняет задачи пользователя в интернете. Он содержит встроенный ИИ-агент, способный покупать товары, искать информацию и выполнять другие действия по запросу пользователя. Operator также способен управлять подписками и онлайн-аккаунтами - он найдет все активные подписки и предложит отменить ненужные. Operator может автоматически оплачивать счета и загружать банковские выписки.

В отличие от обычных браузеров, Operator анализирует DOM Tree и структуру страницы, чтобы быстро и эффективно выполнять задачи. Пользователь может видеть весь процесс и контролировать его.
Operator скоро станет доступен в рамках программы Opera Feature Drop.
blogs.opera.com

👉Новости 👉База вопросов

#новости
😐 QwQ 32B

Новый опенсорс от команды Qwen из Alibaba (не путать с QwQ-Preview, это совсем другая модель). LLM заметно обходит дистилы из R1 и даже полноценную R1 на ряде бенчей. Я немного пообщался с ней на Hyperbolic, выглядит как лучший ризонер, из тех что можно реально запустить дома.

Это не самая умная модель Qwen — недавно они ещё запустили Preview QwQ Max, попробовать можно на qwen.ai. Веса финальной модели обещают выложить под Apache 2.0 (вместе с Qwen 2.5 Max).
Блогпост

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Что такое eager execution в TensorFlow и какие у него преимущества?

Eager execution в TensorFlow - это режим выполнения, при котором операции выполняются немедленно по мере их вызова в Python. Это упрощает отладку, делает интерфейс более интуитивным и позволяет использовать стандартный контроль потока Python вместо графового контроля, что особенно полезно при создании динамических моделей.

👉Новости 👉Платформа

#новости
😐 Amazon готовится выпустить конкурента GPT-o

Amazon разрабатывает новую модель ризонинга - Nova, которая должна составить конкуренцию OpenAI и Anthropic. Релиз Nova запланирован в июне этого года и будет отличаться высокой производительностью и экономической эффективностью.

Amazon ставит перед собой цель войти в топ-5 лучших ИИ-моделей по результатам внешних оценок, с фокусом в задачах, связанных с разработкой программного обеспечения и математическим мышлением. Разработкой занимается команда AGI под руководством Rohit Prasad.
businessinsider.com

👉Новости 👉База вопросов

#статьи
😊 YandexGPT vs Perplexity: кто лучше кодит?

Сегодня искусственный интеллект активно применяется в разработке, но какая нейросеть действительно поможет фронтенд-разработчику? Tproger протестировал YandexGPT и Perplexity, чтобы выяснить, кто лучше справится с задачами по генерации, тестированию и анализу кода.

Тестили в следующем: от ответов на вопросы до создания и оптимизации формы для входа.
Читать статью

👉Новости 👉База вопросов

#видео
😅 Просто видео, как ИИ представляет себе американские гонки в стиле дорогого особняка.

👉Новости 👉Платформа

#Собес
🤔 Какие случаи использования имеет API tf.data в TensorFlow?

API tf. data в TensorFlow используется для создания сложных конвейеров обработки данных. Он позволяет эффективно работать с большими объемами данных, поддерживает различные форматы и трансформации. Благодаря поддержке параллельной обработки и предвыборки данных, tf. data ускоряет обучение моделей и позволяет гибко управлять процессом.

👉Новости 👉Платформа