⚡️ ART - Actually Robust Training
🖥 Github: https://github.com/sebchw/actually-robust-training
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2408.16285v1
@ArtificialIntelligencedl
pip install art-training
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2❤1
aTENNuate: is a network that can be configured for real-time speech enhancement on raw audio waveforms.
🖥 Github: https://github.com/Brainchip-Inc/aTENNuate
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2409.03377v1
🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/deep-noise-suppression-2020
@ArtificialIntelligencedl
🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/deep-noise-suppression-2020
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Python: www.tgoop.com/pro_python_code
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/javatg
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Golang: www.tgoop.com/golang_interview
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
Собеседования МЛ: www.tgoop.com/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Python: www.tgoop.com/pro_python_code
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/javatg
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Golang: www.tgoop.com/golang_interview
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
Собеседования МЛ: www.tgoop.com/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Telegram
Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
👍3❤1🔥1😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
UniMERNet: A Universal Network for Real-World Mathematical Expression Recognition
🖥 Github: https://github.com/opendatalab/unimernet
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2409.03643v1
🚀 Dataset: https://opendatalab.com/OpenDataLab/UniMER-Dataset
🤗 HF: https://huggingface.co/datasets/wanderkid/UniMER_Dataset
@ArtificialIntelligencedl
🚀 Dataset: https://opendatalab.com/OpenDataLab/UniMER-Dataset
🤗 HF: https://huggingface.co/datasets/wanderkid/UniMER_Dataset
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2❤1
LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models
🖥 Github: https://github.com/ictnlp/llama-omni
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2409.06666
🤗 HF: https://huggingface.co/ICTNLP/Llama-3.1-8B-Omni
@ArtificialIntelligencedl
🤗 HF: https://huggingface.co/ICTNLP/Llama-3.1-8B-Omni
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3🤩1
💡 1M-Deepfakes Detection Challenge
🖥 Github: https://github.com/controlnet/av-deepfake1m
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2409.06991v1
⚡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/celeb-df
@ArtificialIntelligencedl
⚡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/celeb-df
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - ControlNet/AV-Deepfake1M: [ACM MM Award] AV-Deepfake1M: A Large-Scale LLM-Driven Audio-Visual Deepfake Dataset
[ACM MM Award] AV-Deepfake1M: A Large-Scale LLM-Driven Audio-Visual Deepfake Dataset - ControlNet/AV-Deepfake1M
👍5❤1
SGFormer: Simplified Graph Transformers
🖥 Github: https://github.com/qitianwu/sgformer
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2306.10759.pdf
🤗 Blog: https://zhuanlan.zhihu.com/p/674548352
@ArtificialIntelligencedl
🤗 Blog: https://zhuanlan.zhihu.com/p/674548352
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥3👍1
OmniGen: Unified Image Generation
🖥 Github: https://github.com/vectorspacelab/omnigen
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2409.11340v1
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dreambench
@ArtificialIntelligencedl
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dreambench
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2👏2🔥1
LLM based Multi-Agent methods
🖥 Github: https://github.com/AgnostiqHQ/multi-agent-llm
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2409.12618v1
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hotpotqa
@ArtificialIntelligencedl
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hotpotqa
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤2🔥2
🚀 FlowTurbo: Towards Real-time Flow-Based Image Generation with Velocity Refiner (NeurIPS 2024)
🖥 Github: https://github.com/shiml20/flowturbo
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2409.18128v1
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@ArtificialIntelligencedl
git clone https://github.com/shiml20/FlowTurbo.git
cd FlowTurbo
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥2❤1
How to Train Long-Context Language Models (Effectively)
🖥 Github: https://github.com/hijkzzz/pymarl2
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2410.02511v1
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/smac
@ArtificialIntelligencedl
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/smac
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤1🔥1
Forwarded from Machinelearning
Система HMAХ анализирует данные, собираемые с поездов, чтобы предсказывать оптимальное время для замены деталей. Это первый коммерческий продукт Hitachi, использующий ИИ для обслуживания железных дорог, и он уже работает на некоторых маршрутах в Великобритании и Италии.
HMAX использует GPU от NVIDIA для мгновенного анализа изображений и данных о температуре и вибрации. Этот анализ позволяет проводить техобслуживание по мере износа узлов и повышает безопасность поездок.
kyodonews.net
OpenFinLLM Leaderboard - рейтинг LLM для финансовых задач. Он оценивает модели на 40 задачах в 7 категориях: извлечение информации, текстовый анализ, вопросы и ответы, генерация текста, управление рисками, прогнозирование и принятие решений. Для оценки используются метрики: точность, F-меру, ROUGE и коэффициент корреляции Мэтьюза.
С момента запуска в рейтинге лидируют модели GPT-4 и Llama 3.1, показавшие высокую точность в задачах по анализу финансовых настроений. В задачах финансового прогнозирования компактные модели Llama-3.1-7b и internlm-7b превосходят более крупные модели.
huggingface.co
MongoDB представила обновлённую версию 8.0 своей базы данных линейки Enterprise и облачного сервиса Atlas. Обновления обещают увеличить пропускную способность на 32%, ускорить пакетную запись на 56% и повысить скорость параллельной записи на 20%.
Для решения проблем, связанных с быстрым развитием ИИ, неопределённостью в выборе технологий и нехваткой навыков, MongoDB запустила программу MongoDB AI Application Program (MAAP).
Компания планирует создать глобальную экосистему партнёров, которые будут устанавливать отраслевые стандарты для решений на основе ИИ, сотрудничая с Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Accenture, Anthropic и Fireworks AI.
Уже реализованы коммерческие решения для «французской автомобильной компании» и «глобального производителя бытовой техники».
iteuropa.com
Исследователи из Университета Джона Хопкинса представили RATIONALYST - модель на базе LLaMa-3-Instruct-8B, разработанную для улучшения логических возможностей LLM за счет неявных логических обоснований, полученных из немаркированных текстовых данных. Rationalyst генерирует и фильтрует обоснования на основе подсказок-примеров, фиксируя основные схемы рассуждения для новых текстов.
Обученный на 79 000 неявных обоснованиях, Rationalyst отслеживает пошаговые решения проблем, генерируя обоснования для каждого этапа, чтобы направлять выбор оптимальных следующих шагов. При оценке различных логических задач RATIONALYST добился повышения точности в среднем на 3,9%, превзойдя GPT-4.
arxiv.org | Github.com
Networking Pro A7 Elite - новый чип для маршрутизаторов и сетевых устройств. Чип основан на новом стандарте Wi-Fi 7. A7 Elite может управлять до 16 потоками данных, это вдвое больше возможности предыдущей версии стандарта. A7 Elite преобразует данные с помощью 4096-QAM, технологии, которая кодирует на 20% больше информации в каждом импульсе по сравнению с методом в Wi-Fi 6.
Другая новая функция, MLO, позволяет маршрутизатору Wi-Fi 7 распределять соединение по нескольким радиочастотным диапазонам. Qualcomm утверждает, что маршрутизаторы, оснащенные A7 Elite, могут обеспечить пропускную способность до 33 ГБ\с.
A7 Elite интегрирован с сопроцессором ИИ, который имеет максимальную производительность 40 TOPS. Этот сопроцессор позволяет устройствам Wi-Fi, оснащенным A7 Elite, запускать модели ИИ локально. Qualcomm предлагает библиотеку из 100 предварительно оптимизированных моделей ИИ, чтобы упростить разработку программного обеспечения для производителей сетевого оборудования.
siliconangle.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1
🔥Model Inversion Attack ToolBox v2.0🔥
🖥 Github: https://github.com/ffhibnese/model-inversion-attack-toolbox
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2410.05159v1
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
@ArtificialIntelligencedl
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1🔥1
Prompt Engineering Techniques: Comprehensive Repository for Development and Implementation 🖋️
📓 Github
@ArtificialIntelligencedl
📓 Github
@ArtificialIntelligencedl
👍3❤2🔥1
Generalizable and Animatable Gaussian Head Avatar
🖥 Github: https://github.com/xg-chu/gagavatar
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2410.07971v1
@ArtificialIntelligencedl
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1🔥1
Forwarded from Machinelearning
Adobe представила Firefly, обновленную генеративную платформу, которая позволяет создавать видеоролики длительностью до 5 секунд с помощью текстовых или графических подсказок.
Firefly может создавать анимационный и фотореалистичный контент, а веб-приложение Firefly включает в себя настройки для управления движением камеры, углом обзора и размером кадра.
В бета-версии Premiere Pro доступна функция Generative Extend от Firefly, которая продлевает видеоклипы до двух секунд, генерируя дополнительный кадр в сцене, продолжая движение камеры и объекта, а также расширяя фоновый звук.
techcrunch.com
В Пекине выдали первую коммерческую лицензию роботу со встроенным искусственным интеллектом для работы в сфере общественного питания.
Новый тип робота, в отличие от традиционных роботов, выполняющих одну задачу, может готовить различные блюда, адаптироваться к рабочей среде и создавать новые меню благодаря своей способности к непрерывному обучению.
Ожидается, что к концу года использование роботов расширится до сетей ресторанов, где они будут готовить все - от мороженого до салатов.
fanabc.com
С 2025 года на Уимблдонском турнире, старейшем теннисном турнире Большого шлема, будет использоваться технология ИИ для определения попадания мяча в корт, заменяя 300 судей на линии.
Английский клуб лаун-тенниса и крокета, организатор турнира, заявил, что эта технология прошла испытания в 2024 году и позволит минимизировать ошибки судейства, обеспечивая максимальную точность.
Французский турнир Большого шлема остается единственным, где до сих пор не используются электронные системы определения аута.
timesnownews.com
IBM представила Qiskit Code Assistant, инструмент для упрощения и оптимизации процесса написания кода. Qiskit предлагает функции генерации кода на основе запросов на естественном языке, очистки чернового кода и практического обучения.
Инструмент интегрируется Visual Studio Code и JupyterLab, и его производительность оценивается с помощью бенчмарка Qiskit HumanEval. IBM планирует сделать ключевые компоненты Qiskit Code Assistant, включая модель Qiskit Granite и набор данных HumanEval, общедоступными.
thequantuminsider.com
Модели учитывают факторы: как возраст конструкции, осадки, температура и интенсивность движения. Исследователи выявили, что эти факторы являются основными причинами разрушения непрерывно армированных бетонных покрытий.
Результаты исследования показывают, что модели машинного обучения могут эффективно прогнозировать разрушение бетона, предоставляя инженерам время для принятия мер по предотвращению разрушения.
techxplore.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1
Efficiently Democratizing Medical LLMs for 50 Languages via a Mixture of Language Family Experts
🖥 Github: https://github.com/freedomintelligence/apollomoe
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2410.10626v1
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmlu
@ArtificialIntelligencedl
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmlu
@ArtificialIntelligencedl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🤩2❤1🔥1
Forwarded from Machinelearning
Microsoft готовится к выпуску в ноябре автономных агентов ИИ, которые должны стать «софтом для мира, управляемого ИИ». Эти агенты будут отличаться от чат-ботов тем, что требуют минимального вмешательства человека.
Компания позиционирует их как инструменты, способные автоматизировать рутинные задачи, например, отвечать на запросы клиентов, находить потенциальных покупателей и управлять запасами.
Microsoft использует для своих агентов как собственные модели ИИ, так и модели OpenAI. Создавать собственных агентов можно будет в Copilot Studio.
С началом доступа будут представлены 10 готовых к использованию агентов для решения различных бизнес-задач.
reuters.com
Xilinx XCF04SVOG20C, микросхема PROM обеспечит эффективное решение для хранения конфигураций FPGA, позволяя им быстро загружать и выполнять различные конфигурации моделей во время обучения ИИ, тем самым повышая общую вычислительную производительность и эффективность.
XCF04SVOG20C, емкостью 4 Мбит, может хранить данные конфигурации, необходимые для сложных моделей ИИ. Эта емкость даст возможность FPGA гибко обрабатывать потребности в обучении различных моделей ИИ.
Сотрудничество между FPGA и PROM не ограничивается крупномасштабными задачами обучения в ЦОДах и может применяться к периферийным вычислениям ИИ.
Небольшой размер и высокая температурная устойчивость XCF04SVOG20C (диапазон рабочих температур от -40°C до 85°C) делают его идеальным для использования в ограниченных пространствах и изменчивых средах.
electropages.com
Обновление добавит две новые функции: редактирование загруженного изображения и возможность изменения текстуры объектов на изображениях. Пользователи смогут изменять цвета и детали объектов на основе текстовых описаний, сохраняя при этом исходную форму.
Компания проводит опрос своего сообщества в Discord, чтобы определить, кто должен получить ранний доступ. Для предотвращения злоупотреблений компания планирует увеличить количество модераторов-людей и внедрить модераторов на основе ИИ.
gagadget.com
ComfyUI V1 анонсирован в закрытой бета-версии с новым пользовательским интерфейсом, реестром пользовательских нод (CNR) и автономной версией для настольных компьютеров для Windows, MacOS и Linux.
Версия для настольных ПК включает в себя функции безопасности, автоматические обновления, облегченную установку и рекомендуемую среду Python. Она поставляется с менеджером ComfyUI, который позволяет устанавливать ноды из реестра ComfyUI.
Среди других особенностей - вкладки для рабочих процессов, настраиваемые сочетания клавиш, автоматический импорт из существующих установок ComfyUI, просмотрщик журналов.
ComfyUI анонсировала новый пользовательский интерфейс с верхней строкой меню, библиотекой моделей, браузером рабочих процессов и функцией автоматической загрузки моделей, которая позволяет использовать URL-адрес/идентификатор модели в рабочих процессах.
blog.comfy.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥2👍1