🖼 Long-LRM — система для высококачественной 3D-реконструкции больших сцен на основе Гауссовых сплайнов. Она может обрабатывать длинные последовательности изображений и создавать 3D-реконструкции с большой областью покрытия всего за 1.3 секунды. Модель использует токены Plücker и архитектуры с блоками Mamba2 и Transformer

🔗 Ссылка: *клик*
📖 Arxiv: *клик*

@bigdatai

🔥 Oasis: первая играбельная игра, созданная искусственным интеллектом!

🌟 Oasis генерирует кадры на основе ваших вводов с клавиатуры. Вы можете двигаться и прыгать, разбивать блоки, строить и исследовать совершенно новую карту в каждой игре!

🔗 Попробовать можно здесь: *клик*

@bigdatai

🔍 OmniParser — это инструмент от Microsoft, предназначенный для разбора и анализа интерфейсов приложений на основе скриншотов

🌟 OmniParser позволяет распознавать и структурировать элементы интерфейса, обеспечивая, чтобы визуальные агенты на основе GPT могли ориентироваться и взаимодействовать с различными GUI-компонентами. OmniParser поддерживает модель для обнаружения интерактивных областей и описания иконок, делая возможным создание агентов, ориентированных на визуальное восприятие

🔐 Лицензия: CC-BY-4.0

🖥 Github

@data_analysis_ml

🔥 Ichigo — ИИ инструмент, предназначенный для расширения возможностей текстовых моделей посредством добавления к ним обработки аудио в реальном времени!

🌟 Он расширяет текстовые модели, позволяя им обрабатывать аудиовводы, поддерживать интерактивные многотуровые сессии, а также игнорировать незначительные шумы. В проекте есть инструменты для развертывания с Docker и обучения с Hugging Face, включая генерацию синтетического аудио

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@bigdatai

🔥 pdf-extract-api
— API для извлечения и обработки данных из PDF-документов с использованием современных OCR моделей и поддержкой Ollama для обработки на основе больших языковых моделей!

🌟 API может конвертировать документы и изображения в структурированные форматы JSON или Markdown, удалять личную информацию (PII), а также использовать FastAPI и Celery для асинхронной обработки с кэшированием через Redis. Основное применение — анонимизация и конвертация данных из документов в структурированные форматы.

🔐 Лицензия: GPL-3.0

🖥 Github

@bigdatai

👩‍💻 Attention OCR — модель распознавания текста с использованием TensorFlow, применяя сочетание сверточных нейронных сетей (CNN), моделей последовательностей (seq2seq) и визуального внимания для выделения текста в изображениях. Доступна установка через Python, поддерживается Google Cloud ML Engine.

🌟 Модель настраивается для создания датасетов и визуализации внимания на тестовых данных, а также поддерживает экспорт в формате SavedModel для серверного развертывания, включая интеграцию с TensorFlow Serving.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@bigdatai

🔥 GPTel — это расширение для Emacs, которое позволяет интегрировать ChatGPT непосредственно в редактор!

🌟 С его помощью пользователи могут отправлять текст из буфера Emacs в GPT API, получать ответы и вставлять их обратно в текстовый буфер, что удобно для работы с кодом, текстами и другими задачами, требующими взаимодействия с GPT прямо в редакторе.

🔐 Лицензия: GPL-3.0

🖥 Github

@bigdatai

🔥 Курс — генеративный ИИ для разработчиков!

🌟 В этом комплексном курсе по генеративному ИИ вы глубоко погрузитесь в мир генеративного ИИ, изучив ключевые концепции, такие как большие языковые модели, предварительная обработка данных и продвинутые методы, такие как тонкая настройка и RAG. С помощью практических проектов с такими инструментами, как Hugging Face, OpenAI и LangChain, вы создадите реальные приложения от резюмирования текста до пользовательских чат-ботов. К концу вы освоите конвейеры ИИ, векторные базы данных и методы развертывания с использованием таких платформ, как Google Cloud Vertex AI и AWS Bedrock.

🕞 Продолжительность: 21:11:20

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #machinelearning #ai

@bigdatai

📝 Эта статья изучает использование разреженных автокодировщиков для представления концепций в больших языковых моделях, раскрывая трехуровневую геометрическую структуру таких представлений.

🌟 Исследование описывает базовые структуры, аналогичные кристаллам, обнаруживает пространственную модульность на уровне "мозга" и объясняет глобальные структуры данных, напоминающие галактики. Такой подход помогает понять, как автокодировщики могут лучше классифицировать и структурировать концепты, а также выявлять их зависимости в пространстве признаков.

📖 Читать: *клик*

@bigdatai

🔥 Выпущена версия Ollama 0.4 с поддержкой моделей Meta Llama 3.2 Vision (11B и 90B)!

🔗 Примеры работы модели и ссылка для скачивания: *клик*

@bigdatai

📌Руководство по эффективному использованию промптов для LLM от разработчиков из GoogleDeepMind.

Туториал ориентируется на нетехническую аудиторию, которая имеет опыт взаимодействия с большими языковыми моделями.

В первой половине представлены ментальные конструкции природы посттренинга и промптов. Вторая половина содержит более конкретные предписания и высокоуровневую процедуру промпт-инжиниринга.

Авторы, Varun Godbole и Ellie Pavlick подчеркивают, что поиск «идеальной» подсказки — это итеративный процесс, аналогичный настройке модели, который в лучшем случае является эмпирическим, а в худшем - алхимическим.

▶️ Содержание:

🟢Для кого предназначен этот документ?
🟢Зачем нужно это руководство?
🟢Background трейна: предварительная и последующая подготовка
🟢Рекомендации по промптам
🟢Рудиментарное "руководство по стилю" для промптов
🟢Процедура итерации новых системных инструкций
🟢Некоторые мысли о том, когда полезна LLM
🟢Дополнительные ресурсы


📌Лицензирование: Creative Commons Attribution 4.0 International Public License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Prompt #Github #Tutorial

🔥 Курс — понимание ИИ и нейронных сетей путем ручной настройки параметров!

💡 На этом курсе вы получите возможность самостоятельно настроить параметры сети, помогая автомобилю научиться ездить на специальной игровой площадке. Этот курс отлично подходит как для новичков, так и для тех, кто хочет углубить свои знания в области ИИ.

🌟 Курс охватывает такие ключевые темы, как математика нейронных сетей, роль скрытых слоев и алгоритм Дейкстры для поиска пути. К концу этого курса у вас будет прочное понимание основ ИИ и практический опыт настройки поведения ИИ.

🔗 Ссылка: *клик*


@bigdatai

🖼 OmniGen — это универсальная модель для генерации изображений, упрощающая создание различных визуальных контентов!

🌟 Модель объединяет множество методов генерации изображений в одну систему, позволяя создавать изображения по текстовым запросам, а также на основе других изображений. OmniGen минимизирует необходимость в дополнительных модулях или обработке данных, делая процесс гибким и оптимизированным. Модель также поддерживает настройку и тонкую настройку для специализированных задач.

🔐 Лицензия: MIT

📖 Arxiv: *клик*
🖥 Github
🔗 HuggingFace: *клик*

@bigdatai

🔥 pytorch_tabular — это высокоуровневый фреймворк на основе PyTorch, созданный для работы с табличными данными!

🌟 Он упрощает обучение моделей для таких данных, как таблицы или структурированные датасеты, и поддерживает несколько популярных архитектур нейросетей для табличных данных. Фреймворк позволяет гибко настраивать модели с помощью конфигурационных файлов и интегрируется с библиотеками, такими как PyTorch Lightning.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@bigdatai

✔️ Nous Research запустил бета-версию Forge Reasoning API.

Forge Reasoning API позволяет улучшить возможности популярных LLM, добавив интерпретатор кода и расширенные возможности рассуждений. API использует три архитектуры: поиск по древу Монте-Карло (MCTS), цепочка кода (CoC) и смесь агентов (MoA).

Forge совместим с Hermes 3, Claude Sonnet 3.5, Gemini и GPT 4 и может комбинировать несколько языковых моделей для повышения разнообразия выходных данных. Beta-тестирование API будет сосредоточено на тестировании архитектуры системы рассуждений.
nousresearch.com

✔️ Google устраняет уязвимости в Vertex AI, которые могли привести к утечке моделей ИИ.

Уязвимости, обнаруженные Palo Alto Networks Unit 42, позволяли злоумышленникам получать несанкционированный доступ к данным и извлекать корпоративные модели из системы.

Первая уязвимость, связанная с функцией "пользовательские задания", позволяла повышать привилегии и получать доступ ко всем сервисам данных в проекте. Вторая уязвимость, связанная с функцией "вредоносные модели", позволяла развертывать вредоносные модели и получать доступ ко всем другим настроенным моделям, что создавало серьезный риск утечки конфиденциальных данных.
Google уже установила исправления для устранения этих уязвимостей.
darkreading.com

✔️ JetBrains выпустила обновление 2024.3 для AI Assistant и IDEs.

AI Assistant 2024.3 теперь поддерживает модели Gemini, предоставляя пользователям возможность выбирать между моделями Gemini, OpenAI или локальными моделями. Ассистент также предлагает улучшенное автозавершение кода, расширенное управление контекстом и встроенную генерацию подсказок.

Обновления коснулись IDE JetBrains: PyCharm (добавлена функция AI-внутристроковых подсказок) , WebStorm (реализована улучшенная навигация по компонентам), GoLand (добавлены многострочное завершение, новая функция встроенной подсказки и новые языковые возможности из последних релизов Go), PhpStorm( новые проверки и быстрые исправления для обновления до PHP 8.4) и RubyMine(поддержка Rail 8, более быстрое завершение кода с учетом контекста и улучшенная интеграция модульных тестов).
sdtimes.com

✔️ Red Hat приобретает технологию для снижения стоимости машинного обучения.

Red Hat объявила о намерении приобрести Neural Magic, разработчика проекта vLLM с открытым исходным кодом. Цель приобретения в том, чтобы Red Hat и ее материнская компания IBM могли снизить барьер для входа организаций, желающих запускать рабочие нагрузки машинного обучения без необходимости развертывания серверов, оснащенных GPU.

Neural Magic разработала способ запуска алгоритмов машинного обучения без GPU. Вместо этого компания методы обрезки и квантования для оптимизации моделей, позволяя им работать на доступных процессорах без ущерба для производительности.
computerweekly.com

✔️ Франсуа Шолле покидает Google.

Французский разработчик Франсуа Шолле, создатель Keras, покидает Google после почти 10 лет работы. Keras лежит в основе ряда технологических продуктов: беспилотные автомобили Waymo, рекомендательные системы на YouTube, Netflix и Spotify.

В 2019 году Шолле опубликовал тест Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence (ARC-AGI), который измеряет способность систем ИИ решать новые задачи на рассуждение. Шолле неоднократно утверждал, что подход, принятый многими крупными лабораториями, разрабатывающими ИИ (внедрение все большего количества данных и вычислительных ресурсов в модели), не позволит достичь ИИ, который будет таким же «умным», как люди.

34-летний Франсуа сообщил в посте X, что он создает новую компанию вместе с «другом», но отказался раскрывать подробности.
techcrunch.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml