Telegram Web
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📊 Лучшие базы данных — и где они уместны

1. PostgreSQL — универсальная реляционная БД
→ бизнес-приложения, аналитика, геоданные (PostGIS), JSON + SQL в одном

2. SQLite — встраиваемая БД без сервера
→ мобильные приложения, локальное хранение, CLI-инструменты, тесты

3. MySQL / MariaDB — быстрые SQL-БД для веба
→ сайты, CMS, WordPress, стартапы с LAMP-стеком

4. MongoDB — документо-ориентированная NoSQL
→ JSON‑подобные данные, прототипы, быстро меняющиеся схемы

5. Redis — in-memory key-value store
→ кеширование, очереди, счётчики, real-time метрики

6. ClickHouse — колоночная аналитическая БД
→ аналитика, лог-системы, BI‑дашборды, миллиарды строк — за миллисекунды

7. Neo4j — графовая БД
→ социальные графы, связи между сущностями, рекомендации

8. TimescaleDB — time-series над PostgreSQL
→ телеметрия, мониторинг, временные ряды, IoT

9. Cassandra — масштабируемая распределённая NoSQL
→ high-availability, терабайты данных, логика без JOIN-ов

10. DuckDB — аналитика в памяти, как SQLite для данных
→ локальный OLAP, ML‑воркфлоу, быстрые data pipelines

#databases #backend #dev #sql #nosql
6🔥2
⚡️ Microsoft обновила собственный бесплатный курс по генеративному ИИ

В курсе видео, практика (код) и дополнительные материалы.
Пргорамма курса состоит из изучения структуры и работы LLM, тонкостям промптинга, созданию собственного приложения для генерации изображений, функционалу RAG для LLM и принципам файнтюна.

📌 А здесь мы вылудили полный список бесплатных курсов.

Для прохождения курса нужны:
- учетная запись на Azure
- доступ к api OpenAI

Разумеется, все методики и манипуляции предлагается выполнять обучающимся в экосистеме Microsoft, на их мощностях и с использованием их сервисов.

Бэкенд учебного приложения для генерации картинок - DALLE и Midjourney.

Большие надежды строить относительно курса не стоит - экосисистема Microsoft требует отдельных компетенций, но в качестве базового структурированного курса для новичков - вполне подойдет.

🖥 Курс полностью выложен на Github: https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5👍2
Forwarded from Machinelearning
🌟 HumanOmniV2: модель, которая понимает контекст видео.

Alibaba Group разработали HumanOmniV2, модель на базе Qwen2.5-Omni-7B-thinker, которая получила навык осмысления визуального контекста за счет изменения самого процесса мышления модели. Ее научили следовать строгому формату: сначала описать контекст, потом рассуждать и только затем давать ответ.

Теперь, прежде чем отвечать на вопрос, модель генерирует подробное описание сцены в теге <context>. На этом этапе она фиксирует, кто что делает, какой фон, какие звуки слышны. Только после этого в теге <think> она строит логическую цепочку рассуждений, связывая вопрос с собранным контекстом. И лишь в конце выдает результат в теге <answer> .

Чтобы этот подход работал, его усилили системой вознаграждений на основе RL. За точность и правильный формат модель получает стандартные награды, но были введены и две новых:

🟢«Награда за контекст» дается, если его описание полное и релевантное, причем качество этого описания оценивает другая, более мощная LLM;

🟢«Логическая награда» проверяет, что в своих рассуждениях модель действительно использовала данные из видео и аудио, а не проигнорировала их.

Для оценки HumanOmniV2 создали бенчмарк IntentBench (633 видео, 2689 вопросов) на основе Social-IQ 2.0, EMER и MDPE.

Его фишка в том, что вопросы требуют одновременного анализа: видеоряда (жесты, микровыражения), диалогов (тон, смысл реплик) и социального контекста (ирония, обман, скрытые намерения).

Тестовая модель обошла открытые аналоги на 3 бенчмарках:

🟠Daily-Omni: 58.47% (53.13% у MiniCPM-o 2.6);
🟠WorldSense: 47.1% (45.4% у Qwen2.5-Omni);
🟠IntentBench: 69.33% (64.20% у Qwen2.5-Omni).


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #HumanOmniV2 #Alibaba
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥2
2025/07/10 10:05:40
Back to Top
HTML Embed Code: