tapswap community

Notcoin Community

Карап чыгуу

Whale Chanel

Карап чыгуу

tapswap community

Карап чыгуу

Notcoin Community

Карап чыгуу

Whale Chanel

Карап чыгуу

генеративный ии

привет, я Алексей Сидорюк, а это мой канал, посвященный новостям и ярким событиями генеративного ИИ. Делюсь опытом использования решений на базе ИИ, сценариями применения, которые экономят время, полезными инсайтами.
Для связи: @asidoryuk
Сайт: gen-ii.ru

TGlist рейтинг

ТипАчык

Текшерүү

Текшерилбеген

Ишенимдүүлүк

Ишенимсиз

Орду

ТилиБашка

Канал түзүлгөн датаЖовт 29, 2023

TGlistке кошулган дата

Січ 20, 2025

Мен каналдын ээсимин

Өзгөрүүлөр тарыхы

Тиркелген топ

Gen II Chat

Telegram каналы генеративный ии статистикасы

Толугураак

Катталгандар

2 083

24 саат00%Жума

281.4%Ай

522.5%

Цитация индекси

0

Эскерүүлөр0Каналдарда бөлүштү0Каналдарда эскерүүлөр0

1 посттун орточо көрүүлөрү

118

12 саат960%24 саат118

21.9%48 саат1510%

Катышуу (ER)

11.86%

Кайра посттошту6Комментарийлер0Реакциялар8

Көрүүлөр боюнча катышуу (ERR)

7.25%

24 саат0%Жума

0.08%Ай0%

1 жарнама посттун орточо көрүүлөрү

118

1 саат9681.36%1 – 4 саат00%4 - 24 саат00%

Толугураак

Биздин ботту каналыңызга кошуп, анын аудиториясынын жынысын билүү.

Акыркы 24 саатта бардык посттор

0

Динамика

"генеративный ии" тобундагы акыркы жазуулар

Бардык посттор

01.04.202506:27

#1апреля

Попросил chatGPT сделать шуточный комикс на 1 апреля.

нарисуй шуточный комикс для телеграм-канала "Генеративный ИИ" на 1 апреля на русском языке

По мне получилось неплохо, но с русским он не до конца дружит.

Как вам?

🤣 - а ничего так
👎 - я умею лучше

@gen_i_i

01.04.202506:04

Авито представляет новое семейство GenAI-моделей

• A-Vibe — текстовая модель на базе Qwen2.5 (7 млрд параметров)
• A-Vision — мультимодальная нейросеть для работы с изображениями и текстом

Модели обучены на датасете >10 ТБ и специализированы для e-commerce. Ключевое преимущество — собственный русскоязычный токенизатор, ускоряющий генерацию текста в 2 раза.

«Мы входим в небольшое число российских компаний, разрабатывающих собственные генеративные модели. Наша цель – трансформировать с помощью GenAI платформу в интеллектуального ассистента для миллионов продавцов и покупателей» — Андрей Рыбинцев, старший директор по данным и аналитике Авито.

6 ключевых функций на базе A-Vibe:

1. Нейро-описания — автоматическое создание продающих текстов
2. Нейро-подсказки в мессенджере для ускорения сделок
3. Нейро-ассистент, отвечающий за продавцов на вопросы о товаре
4. Нейро-отзывы — краткий пересказ оценок исполнителей
5. Мульти-объявления — объединение вариантов одного товара
6. Нейро-теги — улучшение поиска через определение характеристик по фото

⛓ Подробнее:
avito

#полезное

@gen_i_i

31.03.202515:32

Яндекс выкатил YandexGPT 5 Lite Instruct — готовую к работе нейросеть в открытом доступе!

Это новая версия модели YandexGPT 5 Lite, которую не нужно дообучать под базовые задачи — она уже настроена (прошла alignment) и отлично понимает инструкции/промпты!

Что самое классное:

✅ Open Source + Коммерция: Модель можно свободно использовать, в том числе в коммерческих проектах (бесплатно до 10 млн выходных токенов в месяц). Отлично подойдет для чат-ботов на сайтах, генерации описаний товаров, автоматизации ответов поддержки и т.д.
💻 Запуск на обычном ПК: Благодаря компактности и поддержке формата GGUF, модель можно запустить даже на личном ноутбуке без мощной видеокарты (через llama.cpp или Ollama).
🏆 Достойная производительность: По тестам Яндекса, модель не уступает GPT-4o Mini в стандартных задачах, превосходит Qwen2.5-7B-Instruct в 62% случаев и особенно хороша в задачах на русском языке и знании российской культуры.
🔌 Супер-совместимость: API Yandex Cloud для YandexGPT теперь совместим с OpenAI API! Это значит, что можно легко переключаться между моделями Яндекса и OpenAI в своих приложениях без переписывания кода и проще интегрироваться с инструментами вроде LangChain или AutoGPT.
🧠 Базовая этика: Модель имеет начальные этические настройки, которые разработчики могут докрутить под свои требования.

🔗 Подробнее:
Hugging Face
API
habr

#полезное

@gen_i_i

31.03.202506:02

📍 Недельный #дайджест 24 марта - 30 марта

Главное на прошлой неделе:

🌟 Рынок промышленной робототехники в России

🌟 OpenAI показала новый редактор изображений в ChatGPT!

🌟 AgentRxiv: AI-агенты меняют науку

🌟 Книги по нейросетям и рекомендациям: теория + практика

🌟 Будущее AI для стартапов: ключевые тренды 2025 от Google Cloud

@gen_i_i

26.03.202515:15

OpenAI Academy: Путь в мир искусственного интеллекта

🌟 Что такое OpenAI Academy:
- Бесплатная онлайн-платформа для изучения ИИ
- Контент для разных уровней подготовки - от новичков до профессионалов
- Партнерства с ведущими университетами и организациями

🔍 Для кого:
- Студенты
- Преподаватели
- Специалисты
- Предприниматели

Ближайшие события:
- 28 марта: Введение в ИИ для педагогов
- 2 апреля: GraphRAG с OpenAI API
- 4 и 8 апреля: ИИ для старшего поколения

Цель проекта: сделать ИИ доступным, понятным и полезным для каждого.

⛓ Подробнее:
Блог
Обучение

@gen_i_i

#полезное

25.02.202515:02

YandexGPT 5 Lite Pretrain уже здесь!

Яндекс представил бесплатную pretrain-версию языковой модели YandexGPT 5 Lite с 8 млрд параметров и длиной контекста 32k токенов.

Обучение модели прошло в два этапа:
🌟 Pretrain: на 15 трлн токенов (60% веб-страниц, 15% кода, 10% математики и прочее) на русскоязычных и англоязычных текстах с контекстом до 8k токенов.
🌟 Powerup: дообучение на 320 млрд токенов высококачественных данных, с увеличением контекста до 32k токенов.

Ключевые особенности:
🌟 Токенизатор оптимизирован для русского языка: 32k токенов модели ≈ 48k токенов модели Qwen-2.5.
🌟 Модель демонстрирует SOTA-показатели по ряду бенчмарков (BBH, HUMAN_EVAL, MPBB и др.).
🌟 Используйте через HF Transformers, vLLM или дообучайте с помощью torchtune — модель имеет llama-like архитектуру и совместима с большинством фреймворков для LLM.

⛓ Подробнее:
хабр
huggingface

@gen_i_i

#полезное

20.01.202514:59

Масштабирование диффузионных моделей во время инференса: как улучшить качество генерации?

Диффузионные модели уже давно используются для генерации изображений, аудио и видео. Однако их производительность во время инференса (inference-time) часто ограничена количеством шагов шумоподавления. Новое исследование предлагает революционный подход к масштабированию диффузионных моделей, который выходит за рамки простого увеличения шагов шумоподавления.

🔍 Что предлагается?
Исследователи предлагают искать лучший шум для процесса выборки, что позволяет улучшить качество генерации без значительного увеличения вычислительных затрат. Основные компоненты подхода:
🌟 Верификаторы (verifiers): оценивают качество сгенерированных образцов.
🌟 Алгоритмы поиска: ищут оптимальные шумы для генерации.

Типы верификаторов:
1️⃣ Привилегированные верификаторы (oracle verifiers): имеют доступ к информации о конечной оценке (например, FID, IS).
2️⃣ Контролируемые верификаторы (supervised verifiers): используют информацию об условиях (например, текстовые описания).
3️⃣ Самоконтролируемые верификаторы (self-supervised verifiers): не требуют дополнительной информации.

Алгоритмы поиска:
1️⃣ Случайный поиск (random search): выбирает лучший из набора случайных шумов.
2️⃣ Поиск нулевого порядка (zero-order search): итеративно уточняет шумовые кандидаты.
3️⃣ Поиск по путям (search over paths): уточняет траектории выборки диффузии.

Результаты:
🌟 Увеличение вычислительных ресурсов во время инференса приводит к значительному улучшению качества образцов.
🌟 Комбинации верификаторов и алгоритмов могут быть адаптированы под конкретные задачи, что позволяет достичь лучших результатов.
🌟 Небольшие модели с поиском могут превзойти более крупные модели без поиска, что делает подход экономически эффективным.

Проблемы:
🌟 "Взлом верификатора" (verifier hacking): алгоритм может слишком сильно адаптироваться под конкретный верификатор, что приводит к ухудшению других метрик.
🌟 Ограничения самоконтролируемых верификаторов: они могут быть менее эффективны в задачах генерации текста в изображение.

💡 Выводы:
🌟 Масштабирование инференса с помощью поиска — это мощный инструмент для улучшения качества генерации.
🌟 Эффективность зависит от правильного выбора верификаторов и алгоритмов, которые должны соответствовать конкретной задаче.

⛓ Подробнее:
arxiv

@gen_i_i

20.01.202501:50

Основные выводы из отчета DORA 2024 о разработке программного обеспечения и внедрении ИИ

DORA (DevOps Research and Assessment) опубликовала свой отчет за 2024 год, который анализирует связь между различными факторами разработки ПО, использованием ИИ, организационной культурой и производительностью команд. Опрос охватывает более 39 000 специалистов в области технологий.

🔍 Основные выводы:

1. Производительность разработки ПО:
🌟 Введение нового показателя частоты переделок разделяет факторы на пропускную способность (скорость изменений) и стабильность (надежность). Были выделены четыре уровня производительности: элитный, высокий, средний и низкий.

2. Внедрение ИИ:
🌟 81% организаций увеличивают приоритет внедрения ИИ. 74,9% разработчиков используют ИИ для написания кода, а 71,2% — для обобщения информации.
🌟 Несмотря на рост производительности благодаря ИИ, его внедрение может ухудшить общую производительность разработки ПО, что требует осторожного подхода.

3. Платформенная инженерия:
🌟 89% респондентов используют внутренние платформы, что повышает производительность на 6-10%. Однако это также может снижать пропускную способность и увеличивать риск выгорания разработчиков.

4. Опыт разработчиков:
🌟 Ориентация на пользователей и стабильность приоритетов приводит к более качественным продуктам, высокой удовлетворенности и снижению выгорания среди разработчиков.

5. Роль лидерства:
🌟 Трансформационное лидерство играет ключевую роль в успехе организационных изменений, повышая производительность и уменьшив выгорание.

💡 Ключевые рекомендации:
🌟 Ориентация на пользователей и стабильность приоритетов — важнейшие факторы для успешной разработки.
🌟 Непрерывное улучшение процессов и культуры обучения.
🌟 Осторожный подход к внедрению ИИ, чтобы минимизировать его возможное негативное влияние.
🌟 Трансформационное лидерство помогает в эффективных изменениях и мотивации сотрудников.

DORA 2024 подчеркивает, что для успеха в разработке ПО необходимо сочетание технологий, процессов и внимания к человеческому фактору. Важно адаптировать подходы и использовать данные для принятия решений, улучшая внутреннюю культуру и работоспособность команд.

⛓ Подробнее:
dora

@gen_i_i

16.01.202514:59

Курс по AI-Агентам от Hugging Face!

Новый курс Hugging Face Agents на платформе Learn. Этот курс научит создавать и развёртывать собственных интеллектуальных агентов.

Что ждёт в курсе:

🔍 Основы AI-Агентов:
Как агенты используют LLM для восприятия окружающей среды (наблюдения), анализа (мышления) и действий. Представьте умного помощника, который может бронировать встречи, отвечать на письма или писать код по вашему запросу.

🛠 Работа с фреймворками:
Освоите популярные инструменты для разработки агентов — LangChain, LlamaIndex и smolagents. Они помогут создавать сложные и эффективные системы.

🌐 Реальные кейсы:
Как агенты применяются на практике — от автоматизации SQL-запросов до генерации кода и анализа сложных документов.

🎓 Сертификат:
Получите официальный сертификат после прохождения всех модулей, выполнения практического задания и сдачи итогового теста.

Кому подойдёт курс?
🌟 Разработчикам
🌟 Дата-сайентистам
🌟 Всем, кто интересуется ИИ

⛓ Подробнее:
huggingface

@gen_i_i