🔥 Многие спрашивали обучалку для старта — и вот она:
“PyTorch за 1 час: от тензоров до Multi-GPU”
📖 Всего ~1 час чтения
💡 Идеально на выходные — без лишнего, только суть
Автор — Себастьян Рашка, почти 10 лет работает с PyTorch и обучает других. В этом гайде — всё, что нужно, чтобы стартовать и начать строить свои модели. Быстро, чётко, по делу.
https://sebastianraschka.com/teaching/pytorch-1h/
“PyTorch за 1 час: от тензоров до Multi-GPU”
📖 Всего ~1 час чтения
💡 Идеально на выходные — без лишнего, только суть
Автор — Себастьян Рашка, почти 10 лет работает с PyTorch и обучает других. В этом гайде — всё, что нужно, чтобы стартовать и начать строить свои модели. Быстро, чётко, по делу.
https://sebastianraschka.com/teaching/pytorch-1h/
🔥5❤2
🧠 Новый датасет от AllenAI: ACEcoder-R1 (filtered)
📦 Это отфильтрованная версия датасета ACEcoder, ориентированная на высококачественные задачи генерации кода.
Что внутри:
✅ Более 63к пар *инструкция → код*
✅ Вопросы, тест-кейсы и описания задач
✅ Отфильтровано для максимальной чистоты формата (R1)
✅ Подходит для обучения/тонкой настройки моделей типа CodeLlama, GPT-Code, DeepSeek-Coder и др.
🎯 Идеально для:
— Обучения генераторов код
— Fine-tuning агентов/ассистентов
— Benchmark-задач на reasoning + coding
🔗 Hugging Face: [https://huggingface.co/datasets/allenai/acecoder-r1-format-filtered
📦 Это отфильтрованная версия датасета ACEcoder, ориентированная на высококачественные задачи генерации кода.
Что внутри:
✅ Более 63к пар *инструкция → код*
✅ Вопросы, тест-кейсы и описания задач
✅ Отфильтровано для максимальной чистоты формата (R1)
✅ Подходит для обучения/тонкой настройки моделей типа CodeLlama, GPT-Code, DeepSeek-Coder и др.
🎯 Идеально для:
— Обучения генераторов код
— Fine-tuning агентов/ассистентов
— Benchmark-задач на reasoning + coding
🔗 Hugging Face: [https://huggingface.co/datasets/allenai/acecoder-r1-format-filtered
🧠 Обзор Vision-Language-Action-моделей
Авторы рассматривают, как мультимодальные системы переходят от «вижу + понимаю» к «вижу + понимаю + _действую_». Ключевая идея — любой VLA-подход превращается в цепочку action tokens, которые всё ближе к исполнимым командам. Они выделяют 8 типов таких токенов:
1. Языковое описание
2. Машинный код / скрипты
3. Affordance-токены (что можно сделать с объектом)
4. Траектории движений
5. Целевое состояние сцены
6. Латентные представления
7. Сырые управляющие сигналы
8. Reasoning-токены для пошагового планирования
Почему важно
* Таксономия позволяет сравнивать существующие работы «на одном языке», а не по разрозненным метрикам.
* Показано, какие токены лучше подходят для генерации длинных планов, а какие — для точного позиционирования робота.
* Авторы указывают белые пятна: нет единых бенчмарков, слабо изучена переформатируемость токенов, мало работ по переносу сим➜реал.
Action token — это компромисс между интерпретацией человеком и контролем робота. Разработчикам стоит подбирать тип токена под задачу, а не «брать первый попавшийся». Внедрение предложенной классификации упростит сравнение новых моделей и ускорит путь к универсальным агентам. 🔥
https://huggingface.co/papers/2507.01925
Авторы рассматривают, как мультимодальные системы переходят от «вижу + понимаю» к «вижу + понимаю + _действую_». Ключевая идея — любой VLA-подход превращается в цепочку action tokens, которые всё ближе к исполнимым командам. Они выделяют 8 типов таких токенов:
1. Языковое описание
2. Машинный код / скрипты
3. Affordance-токены (что можно сделать с объектом)
4. Траектории движений
5. Целевое состояние сцены
6. Латентные представления
7. Сырые управляющие сигналы
8. Reasoning-токены для пошагового планирования
Почему важно
* Таксономия позволяет сравнивать существующие работы «на одном языке», а не по разрозненным метрикам.
* Показано, какие токены лучше подходят для генерации длинных планов, а какие — для точного позиционирования робота.
* Авторы указывают белые пятна: нет единых бенчмарков, слабо изучена переформатируемость токенов, мало работ по переносу сим➜реал.
Action token — это компромисс между интерпретацией человеком и контролем робота. Разработчикам стоит подбирать тип токена под задачу, а не «брать первый попавшийся». Внедрение предложенной классификации упростит сравнение новых моделей и ускорит путь к универсальным агентам. 🔥
https://huggingface.co/papers/2507.01925
🤯2
🚀Kafka must-have инструмент для современных проектов MLOps!
Присоединяйся к вебинару и узнай, как настроить Kafka для обработки потоковых данных и интегрировать её в MLOps-проекты. Вебинар проходит в рамках подписки на курсы OTUS, которая даёт возможность приобрести 3 курса по цене одного.
🔑 Что будет:
— Практическое и теоретическое руководство по настройке Kafka в Docker и взаимодействию с ней через Python.
— Обзор инструментов для работы с Kafka: поднятие UI-интерфейса и управление потоками данных.
— Примеры использования Kafka для связи микросервисов и обзор ключевых функций, делающих её незаменимой брокером сообщений.
— Как использовать Kafka в MLOps: сбор данных для ML-моделей, мониторинг их работы и интеграция предсказаний в реальном времени.
🚀Регистрация по ссылке - https://otus.pw/18rU/
Подробнее о подписке OTUS - https://otus.pw/SMQu/
👉 Запишись сейчас, количество мест ограничено!
Присоединяйся к вебинару и узнай, как настроить Kafka для обработки потоковых данных и интегрировать её в MLOps-проекты. Вебинар проходит в рамках подписки на курсы OTUS, которая даёт возможность приобрести 3 курса по цене одного.
🔑 Что будет:
— Практическое и теоретическое руководство по настройке Kafka в Docker и взаимодействию с ней через Python.
— Обзор инструментов для работы с Kafka: поднятие UI-интерфейса и управление потоками данных.
— Примеры использования Kafka для связи микросервисов и обзор ключевых функций, делающих её незаменимой брокером сообщений.
— Как использовать Kafka в MLOps: сбор данных для ML-моделей, мониторинг их работы и интеграция предсказаний в реальном времени.
🚀Регистрация по ссылке - https://otus.pw/18rU/
Подробнее о подписке OTUS - https://otus.pw/SMQu/
👉 Запишись сейчас, количество мест ограничено!
❤1🍓1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔3
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Первый дата-центр Groq в ЕС разместится в Хельсинки, Финляндия, в сотрудничестве с местным провайдером Equinix. Этот шаг направлен на удовлетворение растущего спроса со стороны европейских клиентов, которым необходимы минимальная задержка и высокая скорость обработки запросов. Размещение инфраструктуры в Финляндии также решает вопросы суверенитета данных европейских пользователей.
Европейский хаб станет частью глобальной сети компании, которая уже включает мощности в США, Канаде и Саудовской Аравии. Выбор Финляндии обусловлен ее надежной энергосистемой и возможностями для эффективного охлаждения оборудования.
groq.com
На саммите в Рио-де-Жанейро расширенный блок БРИКС принял декларацию, значительная часть которой посвящена управлению искусственным интеллектом. В документе содержится инициатива к созданию глобальной системы регулирования под эгидой ООН, чтобы преимущества технологии были доступны всем странам, включая Глобальный Юг.
Ключевые принципы, предложенные блоком: защита от несанкционированного использования ИИ, ограничение на избыточный сбор данных и разработка механизмов справедливой компенсации для правообладателей. Декларация также подтверждает суверенное право каждой страны устанавливать собственные правила, но рекомендует создание совместимых международных стандартов.
reuters.com
NVIDIA планирует создать на севере Израиля крупный технологический кампус, что станет одной из крупнейших инвестиций в истории страны. Для проработки деталей проекта уже выпущен официальный запрос информации (RFI).
Цель «мегакампуса» - значительно расширить операции NVIDIA и ускорить инновации в области ИИ. На данный момент в израильском центре исследований и разработок NVIDIA, который является крупнейшим за пределами США, уже работает около 5000 сотрудников.
timesofisrael.com
Shenzhen Dobot продемонстрировала возможности телеуправления своим роботом Dobot Atom. Находясь в провинции Шаньдун, робот успешно приготовил стейк, в то время как оператор управлял им из провинции Гуандун, с расстояния 1500 километров.
Управление осуществлялось в реальном времени с помощью VR-гарнитуры, которая отслеживала и передавала движения рук инженера. В ходе демонстрации робот выполнил несколько сложных задач с точностью движений до 0.05 мм.
Dobot уже начала глобальные поставки Atom, став одним из немногих китайских разработчиков гуманоидов, вышедших на стадию серийного производства.
scmp.com
Trae Agent превращает текстовые запросы в рабочий код. Этот экспериментальный проект использует Claude и Gemini, чтобы писать, отлаживать и исправлять ошибки в коде без участия человека. Он работает через командную строку, анализирует большие проекты, применяет bash-скрипты и обновляет файлы в реальном времени.
Система уже показала высокие результаты на тесте SWE-bench Verified. Trae открыт под MIT-лицензией, а его команда планирует расширить поддержку LLM, добавить MCP и усилить Unit-тестирование.
github.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2🔥2
🎥 Memvid — революционный способ хранения и поиска текстовых данных в видеоформате
Этот проект превращает миллионы текстовых фрагментов в сжатое MP4-видео с сохранением возможности семантического поиска. Технология кодирует текст в QR-коды, используя преимущества современных видеокодеков для сверхэффективного сжатия — до 100 раз компактнее векторных баз данных.
Поиск работает напрямую по видеофайлу без серверной инфраструктуры, с задержкой менее 100 мс. Поддерживается интеграция с PDF и Markdown, а в будущем разработчики обещают облачный интерфейс и потоковое добавление данных.
🤖 GitHub
@bigdatai
Этот проект превращает миллионы текстовых фрагментов в сжатое MP4-видео с сохранением возможности семантического поиска. Технология кодирует текст в QR-коды, используя преимущества современных видеокодеков для сверхэффективного сжатия — до 100 раз компактнее векторных баз данных.
Поиск работает напрямую по видеофайлу без серверной инфраструктуры, с задержкой менее 100 мс. Поддерживается интеграция с PDF и Markdown, а в будущем разработчики обещают облачный интерфейс и потоковое добавление данных.
🤖 GitHub
@bigdatai
🔥7