Google удивляет — их новейшая нейронка Gemini 2.0 Flash Thinking теперь доступна абсолютно бесплатно в Colab.
Новинка умеет:
• Читать и анализировать текст прямо из вашего блокнота.
• Давать рекомендации по оптимизации кода.
• Отвечать на вопросы за считанные секунды.
• Работать без всяких дополнительных настроек и без ВПН.

Попробуйте новую технологию — попробуйте здесь!

Если вы давно мечтали задействовать LLM для действительно полезных задач, есть интересная находка — вот ссылка:
https://huggingface.co/spaces/Trudy/gemini-image-to-code

Что происходит? Просто подкидываете нейронке картинку или даже мем, а она превращает его в интерактивное мини-код-приложение, словно читая мысли!

Помните: в АИ-проектах самое главное — это реальная польза и практические результаты. Наслаждайтесь экспериментами и делитесь впечатлениями!

Сэм Альтман поделился горячими новостями из OpenAI:

• GPT-4.5 (Orion) уже на подходе — ждите её в ближайшие недели. И да, это будет последняя модель без цепочки рассуждений (non-chain-of-thought) 🚀
• GPT-5 объединит в себе лучшие черты o-series и GPT-series, станет супер-универсальной и будет доступна как в приложении, так и через API 🌐
• Модель o3 больше не увидим — её заменит именно GPT-5!

Доступ к GPT-5:
• Бесплатным пользователям ChatGPT достанется стандартная версия;
• Для подписчиков Plus — улучшенная версия;
• А подписчики Pro получат премиум версию с голосовыми функциями, canvas, поиском, deep research и множеством других фишек 😎

ИТОГО:
• GPT-4.5 — уже через пару недель;
• GPT-5 — ожидается через несколько месяцев.

Вот вам история, как no-code превращается в настоящий кодовый кошмар! 🚀
Энтузиаст без знаний Python запустил хобби-проект всего из 30+ файлов, используя лишь AI-помощников Cursor и Claude. Всё шло отлично, пока волшебство не сменилось хаосом 🤯 – циклы-дубликаты, забытые импорты, и ИИ, словно заблудившийся турист, начинает стирать строки и ломать логику.

Разработчик, наблюдая за этим хаосом, в панике пытается улучшить контекст, чинить код. Когда задачи просты, кажется, что код пишется сам. Но как только начинаешь усложнять – волшебная vibe-разработка уступает место реальной: баги, дебаг и боль 😅.

Мораль: Надо быть осторожным с no-code экспериментами – иногда за идеальным фасадом скрываются подводные камни! 🔧😎

Гуманойдный робот G1 удивил интернет своим плавным танцем – настоящий футуристический балет! 🤖💃

Или, как вариант, можно назвать его «звездой авито»: ведь заказать его с доставкой в Москву теперь можно за 2 млн. рублей, что примерно соответствует Lada Vesta в топовой комплектации! 🚗💰

Если DeepSeek опять подводит, не отчаивайтесь – есть спасательный круг! 🚀 В веб-версии и приложении он стабильно "лежит", а официальный API перегружен. Но вот лайфхак – попробуйте @deepseeksbot в Telegram! 😊

Наткнулся на этого умного бота, и он отвечает мгновенно, без нервотрёпки, даже с длинными запросами. Раньше приходилось обновлять страницу десятки раз в браузере, а тут – спросил, и сразу получил результат! 💡💻

Если устали ждать бесконечно, юзайте бота и забудьте о долгом ожидании! 😉👍

🚀 Представляем Animate Anyone 2 — инструмент, который позволяет заменить персонажей в видео всего по одному изображению. 🎥✨

Пока что исходники и модельки в открытом доступе отсутствуют, но будем надеяться, что скоро это изменится. И, конечно, хотелось бы, чтобы для работы с этой технологией нам не потребовался сверхмощный кластер с тоннами видеопамяти. 🤞💻

Следите за обновлениями и ждите больше подробностей, а пока мечтаем, как будем экспериментировать с этой игрушкой! 😄

👉 Подробнее тут…

🔍 LangChain: Создайте свой AI за считаные строки!

Погружаемся в мир возможностей с LangChain — фреймворком для работы с языковыми моделями. 🚀 Если вам когда-либо хотелось сделать своего собственного ChatGPT, этот инструмент станет вашим незаменимым помощником!

Основная статья: https://habr.com/ru/articles/729664/

🧩 LangChain строится по принципу лего, где все компоненты — от базовых моделей до сложных систем — идеально сочетаются друг с другом.

Ключевые компоненты:
- Модели: Поддержка множества языковых моделей через API OpenAI, Cohere, Hugging Face и другие. 🧠
- Промпты: Гибкие функции для генерации и форматирования промптов. 💬
- Индексы: Оптимизируйте взаимодействие с языковыми моделями через структурированные документы. 🗂️
- Цепочки: Комбинируйте модели и запросы для многоступенчатых операций — от ведения диалогов до суммаризаций. ⚙️
- Агенты: Доступ к информации в реальном времени из различных источников, таких как Google и Wikipedia. 📚
- Память: Сохранение состояния для ведения интеллектуальных разговоров. Долгосрочная и краткосрочная память улучшит ваш чат-бот. 🕰️

Внедряем эти инструменты на практике! Например, подключаем свою базу данных через модуль Indexes и использую LLM для генерации ответов. 📊📈 Пробуем различные модели, такие как ChatGPT или его разновидности на основе альпаки, с помощью Prompts. 🌟

✨ ТОП-5 нейросетей 2025 года ✨

1. DeepSeek-R1 🇨🇳
Китайский гений логики и аналитики
🔥 Фишка: Решает задачи уровня PhD за секунды, генерирует код и анализирует Big Data.
🎯 Для кого: Разработчики, учёные, финансисты.
💡 Лайфхак: Бесплатен для некоммерческих проектов!

2. Suno 5.0🎸
Музыкальный алхимик
🔥 Фишка: Создаёт треки по голосовому запросу ("Хочу джаз с нотками дождя!").
🎯 Для кого: Подкастеры, режиссеры, артисты.
⚠️ Но: Русский язык иногда с неверным ударением.

3. Sora Turbo (OpenAI) 🎬
Видео-волшебник от OpenAI
🔥 Фишка: Генерирует 4K-ролики до 5 минут с динамичным сюжетом.
🎯 Для кого: Блогеры, рекламщики, геймдев.
💸 Цена: $20/мес через ChatGPT Platinum.

4. Gemini Flash 2.5 🌐🧠
Мультимодальный монстр от Google
🔥 Фишка: Обработка файлов размером с «Войну и мир».
🎯 Для кого: Дизайнеры, преподаватели, бизнес-аналитики.
🤯 Секрет: Загрузите черновик презентации в Google Docs — ИИ сам создаст инфографику и анимацию. 📊

5. Claude 3.7 (Anthropic) 📜
Мудрец для текстов
🔥 Фишка: Пишет диссертации, проверяет контракты и... сочиняет стихи!
🎯 Для кого: Юристы, писатели, журналисты.
🌍 Плюс: Лучшее понимание славянских языков среди ИИ.

🧠 Какую нейросеть возьмёте на вооружение? Делимся в комментах! 👇

Больше материала по схожей теме здесь: https://www.tgoop.com/+1Uz6BlfkUSpiMzBi
Подписывайтесь на канал!

Сегодня разбираем глубокое обучение для архитектуры Transformer на примере модели GPT и рассказываем, как самому обучить аналогичную модель! 🤖💥

1. Архитектура модели
Модель GPT основана на классическом Transformer-декодере 🚀. Основные компоненты:
• Embedding слой для слов и позиции (position embeddings) 🔤
• Несколько блоков self-attention с multi-head механизмом (например, 8 голов) 👀
• Feed-forward сети с активацией GELU, layer normalization и residual connections для стабилизации обучения 🧠
• Итоговый linear слой для предсказания следующего токена 🔮

Пример размерности:
- Количество слоёв: 6-12
- Размер эмбеддинга: 256-512
- Размер feed-forward скрытого слоя: примерно 2048 (в зависимости от архитектуры)
- Dropout: 0.1 для предотвращения переобучения 🚧

2. Подготовка данных для обучения
Нам понадобится большой корпус текстовых данных. Например, можно использовать датасеты вроде WikiText, OpenWebText или собственный корпус новостей! 📚
Важно: перед обучением – токенизация с использованием Byte Pair Encoding (BPE) или похожего метода. Библиотека Hugging Face Transformers поможет удобно настроить токенизатор и загрузить датасет. 🛠️

Пример подготовки данных на Python:

python 
from transformers import GPT2TokenizerFast  
tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("gpt2")  # или собственная модель  
sample_text = "Пример текста для обучения модели."  
tokens = tokenizer.encode(sample_text)  
print("Токены:", tokens)  

3. Процесс обучения
Основной цикл обучения построен так:
• Прямой проход модели по батчу (forward pass) через Transformer.
• Вычисление loss с использованием cross-entropy между предсказанными токенами и истинными знаками – задача языкового моделирования 🔥.
• Обратное распространение ошибки (backpropagation) для обновления весов ✨.
• Использование оптимизатора AdamW с понижением learning rate по schedule (например, cosine decay или linear warmup) 🌟.

4. Гиперпараметры и эксперименты
• Batch size: 16-32 (в зависимости от GPU памяти)
• Learning rate: 0.0005-0.001 с warmup (например, первые 500 шагов)
• Количество эпох: от 5 до 20 для предварительных экспериментов
Можно экспериментировать с количеством слоёв, размером эмбеддинга и числом attention голов – это основа для поиска лучшей архитектуры! 🔍💡

5. Ресурсы и библиотеки
Используйте открытые библиотеки: Hugging Face Transformers, PyTorch или TensorFlow для быстрой реализации. Удачным стартом может стать пример из репозитория Hugging Face – там много документации и туториалов по fine-tuning и обучению с нуля! 👍

Вот такой подробный взгляд на процесс создания и обучения GPT модели наподобие! Делитесь своими экспериментами! 😊🚀💻