@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Он позволяет легко создавать аудиоверсии статей или блогов, упрощая процесс создания подкастов для контент-мейкеров, блогеров или в целях обучения.
Установка:
$ pip install podcastfyPodcastfy — удобный и простой в использовании инструмент для быстрого прототипирования решений по автоматическому созданию аудиоконтента и интеграции в более крупные ML-проекты.
▪Github
▪Paper
▪Colab
@ai_machinelearning_big_data
#podcast #gemini #openai #elevenlabs #genai #notebooklm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1
@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤1👍1
Forwarded from Machinelearning
Исследование группы университетов США ставит под сомнение границы между человеческим и ИИ в психотерапии. Оказывается, обычному человеку все сложнее отличить ответы, сгенерированные ChatGPT, от профессиональных советов психологов.
В эксперименте с участием 830 человек, ответы ChatGPT не только оказались неотличимы от экспертных, но и были оценены выше по ключевым аспектам психотерапии. Языковой анализ показал, что ChatGPT использует более позитивный тон и предоставляет более развернутые ответы, что способствовало более высоким оценкам в фокусной группе.
journals.plos.org
ИТ-гиганты столкнулись с неожиданными препятствиями в разработке и запуске обновленных версий своих голосовых помощников, Siri и Alexa, на базе генеративного ИИ. Тестирование выявило регулярные проблемы с надежностью и точностью ответов.
По данным Bloomberg, Apple может отложить выпуск улучшенной Siri до мая 2025 года или позже из-за многочисленных программных ошибок и "технических проблем". Аналогичная ситуация наблюдается и в Amazon, где выпуск LLM-версии Alexa также отложен из-за неверных ответов, выявленных в ходе тестирования. Несмотря на планы анонсировать обновление Alexa 26 февраля, публичный доступ будет открыт не ранее 31 марта, то есть через 18 месяцев после первоначального анонса в 2024 году.
bloomberg.com
Южнокорейское правительство запретило загрузку мобильного приложения DeepSeek из-за опасений по поводу безопасности данных. Ограничение, вступившее в силу в субботу, не затронуло пользователей, у которых приложение уже установлено, и доступ к сервису DeepSeek через веб-версию остается открытым.
Корейская комиссия по защите персональной информации (PIPC) заявила, что DeepSeek "частично пренебрегла" своими обязательствами в соответствии с законами Южной Кореи о защите данных. По словам директора отдела расследований PIPC Нам Сока, DeepSeek "недостаточно прозрачна в вопросах передачи данных третьим лицам и потенциально собирает избыточную личную информацию".
Представитель DeepSeek прибыл в Южную Корею для решения возникших проблем. Сроки снятия ограничений на скачивание приложения пока не определены.
nytimes.com
Ресерчеры разрабатывают системы ИИ, способные распознавать эмоции животных, чтобы открыть новые возможности для улучшения их благополучия.
Например, система Intellipig, разработанная в Великобритании, анализирует фотографии свиней и предупреждает фермеров о признаках боли, болезни или эмоционального стресса. В Университете Хайфы разрабатывают ИИ, способный распознавать признаки дискомфорта у собак, что может помочь людям лучше понимать своих питомцев.
Система, разработанная в Университете Сан-Паулу, обучилась распознавать признаки боли у лошадей, анализируя фотографии их морд до и после операций, а также до и после приема обезболивающих средств. ИИ смог самостоятельно выявить признаки, указывающие на боль, с точностью 88%, демонстрируя потенциал таких систем для автоматизации мониторинга состояния животных.
science.org
Энтузиасты в области ИИ создают портативные версии LLM, которые помещаются на обычный USB-накопитель. Эти модели, хотя и менее мощные, чем их "большие братья", открывают новые возможности для использования ИИ в мобильных и эмбедед-устройствах.
Один из таких проектов, Binh, позволяет запускать LLM на Raspberry Pi Zero W, помещенном в корпус USB-накопителя. Пользователю достаточно создать пустой текстовый файл с именем, и LLM автоматически заполнит его сгенерированным текстом. Хотя скорость работы оставляет желать лучшего, автор проекта считает его первым plug-and-play LLM на USB-носителе.
hackaday.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3❤2🥰1
@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1🔥1
⚡️ R1 1776 – обновлённая версию модели DeepSeek-R1 от perplexity_ai, которая прошла пост-обучение для устранения цензуры Коммунистической партии Китая.
Главное:
- Модель создана для предоставления непредвзятой, точной и фактической информации без излишней цензуры.
Высокие рассуждательные способности:
- Несмотря на отказ от цензуры, R1 1776 сохраняет выдающиеся аналитические и логические возможности.
- Многоязычная проверка: Для оценки модели был сформирован разнообразный набор из более чем 1000 примеров, охватывающих широкий спектр чувствительных тем, с участием как человеческих экспертов, так и специализированных LLM-судей.
https://huggingface.co/perplexity-ai/r1-1776
@bigdatai
Главное:
- Модель создана для предоставления непредвзятой, точной и фактической информации без излишней цензуры.
Высокие рассуждательные способности:
- Несмотря на отказ от цензуры, R1 1776 сохраняет выдающиеся аналитические и логические возможности.
- Многоязычная проверка: Для оценки модели был сформирован разнообразный набор из более чем 1000 примеров, охватывающих широкий спектр чувствительных тем, с участием как человеческих экспертов, так и специализированных LLM-судей.
https://huggingface.co/perplexity-ai/r1-1776
@bigdatai
🔥6❤2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2🔥1🥰1
Forwarded from Machinelearning
ReasonFlux - методика, которая используется как для обучения, так и для инференса, чтобы повысить способность LLM к сложному логическому мышлению. Применение метода позволяет превосходить OpenAI o1-preview и DeepSeek V3 в задачах математического рассуждения.
При использовании в обучении ReasonFlux использует иерархическую структуру с подкреплением на последовательности высокоуровневых шаблонов мышления. Это позволяет базовой LLM научиться планировать оптимальную траекторию шаблонов для решения сложных задач. В процессе обучения ReasonFlux анализирует и обобщает информацию о решении задач, выявляя общие закономерности, и на основе этого создает шаблоны мышления.
Во время инференса ReasonFlux автоматически извлекает релевантные шаблоны мышления и масштабирует их для достижения превосходной производительности в сложных задачах рассуждения. Он динамически выбирает наиболее подходящий шаблон высокого уровня для каждой подзадачи, упрощая поиск путей рассуждений. ReasonFlux использует новую систему масштабирования во время вывода, которая адаптирует шаблоны мышления.
В экспериментальных тестах ReasonFlux-32B достиг 91,2% точности на MATH benchmark, опередив o1-preview на 6,7%. На AIME benchmark модель решила в среднем 56,7% задач, превзойдя o1-preview и DeepSeek-V3 на 27% и 45% соответственно.
Практическая реализация метода доступна в репозитории проекта, в нем cодержится необходимый код и описание для файнтюна LLM на примере SFT-датасета решений GaoKao Bench.
⚠️ Для трейна моделей на SFT-сете проект использует фреймворк LLaMA-Factory.
# Clone the repository
git clone https://github.com/ReasonFlux
cd ReasonFlux
# Create a Conda venv
conda create -n ReasonFlux python==3.9
conda activate ReasonFlux
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# When you complete your first-stage training, you can try to use simple inference
from reasonflux import ReasonFlux
reasonflux = ReasonFlux(navigator_path='path-to-navigator',
template_matcher_path='jinaai/jina-embeddings-v3',
inference_path='path-to-infernece-model',
template_path='template_library.json')
problem = """Given a sequence {aₙ} satisfying a₁=3, and aₙ₊₁=2aₙ+5 (n≥1), find the general term formula aₙ"""
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #ReasonFlux
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤1👍1
@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍2😱2
Forwarded from Machinelearning
⚡️ Magma-8B – это экспериментальная модель от Microsoft, которая объединяет обработку текста и изображений в одном агентском решении.
Чем полезен инструмент:
- Мультимодальность: Возможность работать с изображениями, видео и текстом позволяет строить комплексные системы – от навигации по пользовательским интерфейсам до управления робототехникой.
Агентские возможности: Модель не просто описывает содержимое картинки, а умеет генерировать план действий, что особенно ценно для интерактивных приложений.
- ИспользованиеSet-of-Mark и Trace-of-Mark, помогает связать визуальные элементы с текстовыми командами, обеспечивая более точное понимание и планирование.
Magma-8B специально разработан для сценариев работы с агентами – акцент не только на генерации текста, но и на взаимодействии с реальными объектами (например, интерфейсами).
Модель обучалась на разнообразных источниках, включая неразмеченные видео, в результате этого удалось добиться понимания динамики и пространственных отношений в видео.
Современные технические решения и масштабируемость, что позволяет адаптировать модель под разные задачи.
Минусы:
- На данном этапе модель ориентирована на исследовательские проекты, поэтому может требовать доработки перед использованием в боевых условиях.
- Ограничения по языкам: основной фокус сделан на английском, что может усложнить работу с другими языками.
Возможны нестабильные результаты - в некоторых сценариях, особенно если задача выходит за рамки обучающих данных, что требует осторожности при внедрении в реальные приложения.
В целом, Magma-8B – это интересный экспериментальный инструмент, который может стать отправной точкой для создания новых, более «умных» агентных систем, объединяющих восприятие и действие в одном флаконе.
https://huggingface.co/microsoft/Magma-8B
#microsoft #magma #multimodal
Чем полезен инструмент:
- Мультимодальность: Возможность работать с изображениями, видео и текстом позволяет строить комплексные системы – от навигации по пользовательским интерфейсам до управления робототехникой.
Агентские возможности: Модель не просто описывает содержимое картинки, а умеет генерировать план действий, что особенно ценно для интерактивных приложений.
- ИспользованиеSet-of-Mark и Trace-of-Mark, помогает связать визуальные элементы с текстовыми командами, обеспечивая более точное понимание и планирование.
Magma-8B специально разработан для сценариев работы с агентами – акцент не только на генерации текста, но и на взаимодействии с реальными объектами (например, интерфейсами).
Модель обучалась на разнообразных источниках, включая неразмеченные видео, в результате этого удалось добиться понимания динамики и пространственных отношений в видео.
Современные технические решения и масштабируемость, что позволяет адаптировать модель под разные задачи.
Минусы:
- На данном этапе модель ориентирована на исследовательские проекты, поэтому может требовать доработки перед использованием в боевых условиях.
- Ограничения по языкам: основной фокус сделан на английском, что может усложнить работу с другими языками.
Возможны нестабильные результаты - в некоторых сценариях, особенно если задача выходит за рамки обучающих данных, что требует осторожности при внедрении в реальные приложения.
В целом, Magma-8B – это интересный экспериментальный инструмент, который может стать отправной точкой для создания новых, более «умных» агентных систем, объединяющих восприятие и действие в одном флаконе.
pip install torchvision Pillow open_clip_torchhttps://huggingface.co/microsoft/Magma-8B
#microsoft #magma #multimodal
@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1