Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Ko'rish

Николаевский Ванёк

Ko'rish

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Ko'rish

Труха⚡️Україна

Ko'rish

Николаевский Ванёк

Ko'rish

Machinelearning

Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

TGlist reytingi

TuriOmmaviy

Tekshirish

Tekshirilmagan

Ishonchnoma

Shubhali

JoylashuvРосія

TilBoshqa

Kanal yaratilgan sanaЛют 06, 2025

TGlist-ga qo'shildi

Вер 16, 2023

Men kanal egasiman

O'zgartirishlar tarixi

Muxrlangan guruh

Машинное обучение

2.4K

Telegram kanali Machinelearning statistikasi

Batafsil

Obunachilar

156 250

24 soat

934-0.6%Hafta

6 0954.1%Oy

28 47722.3%

Iqtiboslar indeksi

0

Eslatmalar1Kanallardagi repostlar0Kanallardagi eslatmalar1

Bitta postning o'rtacha qamrovi

9 639

12 soat6 655

23.3%24 soat9 639

20.7%48 soat12 218

7.2%

Ishtirok (ER)

1.9%

Repostlar127Izohlar8Reaksiyalar70

Qamrov bo'yicha ishtirok (ERR)

7.12%

24 soat

0.61%Hafta

0.5%Oy

1.37%

Bitta reklama postining qamrovi

9 639

1 soat2 85329.6%1 – 4 soat2 49025.83%4 - 24 soat3 79439.36%

Batafsil

Botimizni kanalingizga ulang va ushbu kanal auditoriyasining jinsini bilib oling.

24 soat ichidagi barcha postlar

3

Dinamika

"Machinelearning" guruhidagi so'nggi postlar

Barcha postlar

23.04.202511:00

🌟 Describe Anything: сегментное аннотирование изображений и видео.

Describe Anything Model (DAM) - архитектура, разработанная Nvidia, для генерации точных и детальных описаний для конкретных областей на изображениях и видео. Традиционные VLM-модели как отдельная сущность или в связке с SAM-помощниками часто теряют ньюансы, особенно при наличии мелких объектов или динамичных сцен на целевом источнике.

DAM справляется с этим за счет 2 инноваций в своей архитектуре:

🟢Фокальный промпт — комбинация полного изображения и его маски с обрезанной областью интереса, расширенной для захвата контекста (например, увеличение bounding box в 3 раза).

🟢Локализованный визуальный бэкбон — два параллельных энкодера: глобальный (обрабатывает все изображение) и региональный (анализирует фокальный промпт). Они объединяются механизм cross-attention, позволяя сохранять детали объекта и его связь с окружением.

Модель принимает изображение или видео и бинарную маску целевой области интереса. Глобальный энкодер извлекает общие признаки, региональный — фокусируется на деталях выбранной зоны. Через адаптеры с кросс-вниманием признаки объединяются, после чего LLM генерирует описание. Для видео маски применяются к каждому кадру, а признаки агрегируются во времени.

▶️В релизе DAM представлены 3 модели:

🟠DAM-3B - базовая модель для аннотирования изображений;

🟠DAM-3B-Video - модель для работы с видео;

🟠DAM-3B-Self-Contained - автономная версия базовой модели для интеграций без сторонних зависимостей.

▶️Локальный инференс с интерактивным Gradio WebUI:

# Clone the repo

📌Лицензирование моделей: NVIDIA Noncommercial License.

📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License.

🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Demo
🟡Arxiv
🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DAM #NVIDIA #Annotation

23.04.202507:56

✔️ OpenAI добавляет невидимые символы в инференс моделей o3 и o4-mini.

Платные подписчики ChatGPT получили доступ к обновлённым моделям o3 и o4-mini в середине апреля, но пользователи быстро заметили странности: в длинных текстах появляются невидимые Unicode-символы - "Неразрывные пробелы" (U+202F). Они выглядят как обычные пробелы, но обнаруживаются через специальные инструменты.

Стартап RumiAI проанализировал ситуацию и предположил, что это попытка добавить водяные знаки для отслеживания ИИ-генерации. Однако символы легко удалить через поиск-замену, что ставит под вопрос их эффективность. Альтернативная версия — модели просто переняли форматирование из обучающих данных, где неразрывные пробелы используются для предотвращения разрывов строк.

OpenAI пока не дала никаких комментариев о причинах появления непечатных символов в результатах генерации.
winbuzzer.com

✔️ CharacterAI запускает AvatarFX: генерация видео с ИИ.

CharacterAI представила AvatarFX — систему, которая превращает изображения в говорящие, поющие и эмоционирущие видео за пару кликов. Технология сочетает фотореализм, синхронизацию движений губ, тела и рук, а также поддержку длинных роликов.

Под капотом — модифицированная архитектура DiT с flow-based диффузионными моделями, которые обучаются на разнообразных данных: от реалистичных людей до анимированных объектов. От конкурентов систему отличает работа с готовыми изображениями (не только текстовыми описаниями), поддержка нескольких говорящих в кадре и стабильность анимации.
Первыми доступ к AvatarFX получат подписчики CAI+. Остальным придется подождать или записаться в лист ожидания.
blog.character.ai

✔️ Dia: открытая ИИ-модель для генерации речи с контролем над интонацией и невербальными элементами.

Два корейских студента без глубокого опыта в ИИ разработали Dia — модель для создания подкаст-диалогов, способную конкурировать с Google NotebookLM. Используя TPU от Google, они обучили модель на 1,6 млрд. параметров, которая позволяет настраивать тон голоса, добавлять паузы, смех и клонировать голоса.

Dia доступна на Hugging Face и GitHub, для запуска на ПК нужен GPU от 10 ГБ VRAM. В отличие от аналогов, Dia даёт пользователям контроль над сценарием: можно прописать реплики, выбрать «характер» говорящего или загрузить образец для клонирования. Короткое тестирование, проведенное редакцией TechCrunch показало, что Dia справляется с диалогами на любые темы, а качество голосов не уступает коммерческим решениям.
techcrunch.com

✔️ Physical Intelligence выпустила модель для робототехники π-0,5.

Physical Intelligence представила модель π0.5 — шаг к роботам, которые справляются с задачами в совершенно новых условиях. В отличие от предшественников, эта система на базе VLA обучалась на разнородных данных: от распознавания объектов до демо движений роботов. Это позволяет ей понимать не только как действовать, но и что именно делать в незнакомой среде — например, класть посуду в раковину, даже если раньше её не видела.

Модель анализирует семантику задачи, разбивает её на шаги и генерирует команды для моторных систем. π0.5 умеет реагировать и на голосовые команды разной детализации — от «убери посуду» до точечных указаний. В планах — улучшение автономного обучения и запросов помощи в сложных ситуациях.
physicalintelligence.company

✔️ Фильмы с ИИ смогут претендовать на «Оскар».

Академия киноискусств официально разрешила номинировать на «Оскар» фильмы, созданные с использованием ИИ. Как заявили организаторы, технологии генеративного ИИ не станут преимуществом или препятствием при оценке. Но теперь, чтобы голосовать в финале, члены Академии обязаны посмотреть все номинированные работы — это часть новых правил.

Несмотря на прогресс, споры вокруг ИИ не утихают. Актеры и сценаристы опасаются, что алгоритмы заменят их в создании сценариев или дубляжа. Хотя некоторые студии уже внедряют ИИ, аниматоры и режиссеры сомневаются: технологии пока не способны конкурировать с эмоциональной глубиной человеческой работы.
bbc.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

22.04.202512:05

🌟 CoMotion: одновременное отслеживание движения нескольких людей в видео.

CoMotion - метод, разработанный Apple для одновременного отслеживания 3D-движений нескольких людей, который принципиально отличается от покадрового обнаружения и классических способов трекинга.

CoMotion использует рекуррентную модель, которая поддерживает набор отслеживаемых 3D-поз и обновляет их при поступлении нового кадра, непосредственно анализируя пиксели изображения. Способность использовать визуальные подсказки вкупе с парадигмой tracking by attention позволяет CoMotion эффективно отслеживать перекрывающихся и временно исчезающих из виду людей.

Архитектура CoMotion состоит из модуля обнаружения (он определяет кандидатов на новые треки) и модуля обновления поз (корректирует позы существующих треков). Оба модуля работают с признаками изображения, извлеченными с помощью стандартной модели ConvNextV2. Модуль обновления поз использует cross-attention к признакам изображения для каждого трека, опираясь на предыдущие состояния, и применяет GRU для рекуррентного обновления скрытых состояний.

Прогнозирование 3D-поз выполняется путем параметризации модели SMPL, а управление треками основано на эвристических правилах, использующих модифицированную метрику Object Keypoint Similarity (OKS).

Модель CoMotion обучается в 3 этапа. Первый - предварительное обучение энкодера и модуля обнаружения на больших наборах данных отдельных изображений (псевдо-размеченные InstaVariety, COCO, MPII и синтетический BEDLAM). Второй - обучение модуля обновления поз на коротких видео из BEDLAM, WHAC-A-MOLE и размеченных PoseTrack и DanceTrack. На финальном этапе обучение модуля обновления поз продолжается на более длинных видеопоследовательностях.

Экспериментальная оценка CoMotion проводилась на стандартных бенчмарках для отслеживания и оценки поз. На PoseTrack21 CoMotion показал значительное улучшение метрик (MOTA на 14% и IDF1 на 12%). При этом CoMotion работает на порядок быстрее, чем сопоставимая система 4DHumans.

▶️Локальный инференс:

# Clone the repo

📌Лицензирование: Apple License.

🟡Модель
🟡Техотчет
🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #3DTracking #CoMotion #Apple

22.04.202509:03

📌 Miras: как улучшить модели через память и внимание.

Google Research опубликовал интересную статью «It’s All Connected», в которой предлагают решение проблемы квадратичной сложности трансформеров в обработке последовательностей : фреймворк Miras, который объединяет онлайн-оптимизацию, управление памятью и внимание в единую систему, что в итоге позволяет создавать более эффективные модели.

Miras — это 4 компонента: архитектура памяти, целевая функция (смещение внимания), регуляризация удержания и алгоритм обучения. Miras позволяет экспериментировать с loss-функциями (Huber loss для устойчивости к выбросам) и регуляризацией (KL-дивергенция, Elastic Net).

С помощью Miras были созданы 3 тестовые модели — Moneta, Yaad и Memora. Moneta использует Lp-нормы для баланса между запоминанием и устойчивостью, Yaad комбинирует L1 и L2 через Huber loss, а Memora применяет Softmax с KL-регуляризацией.

В экспериментах тестовые модели обошли трансформеры и современные RNN на задачах языкового моделирования и поиска информации в длинных контекстах. На тесте «иголка в стоге сена» (8K токенов) Moneta достигла точности 98.8%, тогда как Mamba2 — лишь 31%.

Статья не просто теоретическое изыскание — это практическое руководство для разработки моделей. Четкая структура Miras помогает систематизировать существующие подходы и экспериментировать с компонентами. Например, замена регуляризации на Elastic Net или Bregman divergence может улучшить управление памятью в нишевых задачах.

Miras — шаг к более осмысленному проектированию архитектур. Если трансформеры — это «кувалда» для масштаба, то описанный в статье подход Google Research - хирургический инструмент, где каждый компонент настраивается под конкретную задачу.

🟡Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

22.04.202508:02

Занимаетесь робототехникой или искусственным интеллектом? Тогда вам точно стоит посетить ROS Meetup 2025! 🤖

26 апреля в Москве соберётся всё ROS-сообщество, чтобы обменяться опытом в области робототехники, искусственного интеллекта и практического применения ROS. Вас ждут актуальные доклады от ведущих специалистов, увлекательные дискуссии и выставка роботов. Не упустите возможность завести новые знакомства среди единомышленников.

Обязательно добавьте в календарь 26 апреля — будет познавательно и захватывающе!

22.04.202506:22

✔️ Модели Stable Diffusion получили оптимизацию для AMD.

Stability AI совместно с AMD оптимизировали линейку моделей Stable Diffusion для работы на GPU Radeon и APU Ryzen AI. Инженеры использовали ONNX-формат, чтобы повысить скорость генерации без потери качества изображений.

Оптимизация SD3.5 и SDXL и их Turbo-версий показала прирост производительности до 2,6x и 3,8x соответственно — по сравнению с базовыми реализациями на PyTorch. Обновленные модели совместимы со средами, поддерживающими ONNX Runtime, имеют суффикс amdgpu в названии и доступны на Hugging Face.
stability.ai

✔️ Intel презентовала техпроцесс 18A.

Intel представила долгожданный техпроцесс 18A, который может стать поворотным моментом для ее foundry-подразделения. Согласно техотчету, новинка обходит Intel 3 по ключевым параметрам: прирост плотности на 30%, повышение скорости на 25% и сокращение энергопотребления на 36% для ядер Arm. Основой успеха стали RibbonFET (транзисторы с gate-all-around) и PowerVia — технология обратного питания, которая стабилизирует подачу напряжения и освобождает место для компактного размещения элементов.

18A демонстрирует плотность SRAM, аналогичную TSMC N2, что выводит Intel в прямые конкуренты тайваньскому гиганту. Уже в 2025 году процесс планируют использовать в SoC Panther Lake, а к 2026-му — в серверных Xeon Clearwater Forest. Пока же инженеры и аналитики ждут первых образцов — проверить, оправдаются ли заявленные характеристики в реальных продуктах.
wccftech.com

✔️ Apple представила функцию Clean Up для удаления объектов на фото.

Несмотря на перенос части функций Apple Intelligence, компания активно продвигает готовые решения. В новом рекламном ролике Apple показала работу инструмента Clean Up в приложении Photos: он позволяет убрать элементы фона, сохранив основной объект.

Функция уже доступна на iPhone 16, 15 Pro/Pro Max, iPad с чипами A17 Pro/M1 и новее, а также Mac на M1 и позднее. Требуются iOS 18.1, iPadOS 18.1 или macOS Sequoia 15.1.
9to5mac.com

✔️ ОАЭ будут использовать ИИ для законотворчества.

Объединенные Арабские Эмираты (ОАЭ) станут первой страной в мире, где ИИ будет использоваться для разработки новых и пересмотра существующих законов. Ожидается, что эта инициатива повысит эффективность законодательного процесса на 70 %.

Правительство ОАЭ одобрило создание Управления по регулированию и интеллекту - нового органа, которому поручено использовать ИИ для анализа существующих федеральных и местных законов, судебных решений, исполнительных процедур, государственных услуг и социально-экономических последствий законодательства.
ft.com

✔️ Magi-1: модель генерации полнометражного видео с 24B параметров.

Sand AI выпустила Magi-1, первую в истории Text-to-Video модель с 24 млрд. параметров, разработанную специально для создания видео. Magi-1 опубликована в открытом доступе и позволяет создавать высококачественные полнометражные видеоролики с исключительной реалистичностью, плавностью и тонким контролем над видеосценами.
Черрипики и результаты тестов в популярных бенчмарках превосходны. Попробовать можно в демо-спейсе.
sand.ai

✔️ Dia — это новая открытая модель текст‑в‑речь от Nari Labs с 1.6 млрд параметров, способная генерировать полноформатный диалог с богатой звуковой экспрессией за один проход

Эмоции и тон. Можно задавать тональность и интонацию через udio prompt, а также управлять «невербалкой»: смех, кашель, вздохи и т. д. Для запуска нужно ≈10 GB VRAM, на A4000 GPU, ~40 токенов/с.
Demo / Github / HF

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

21.04.202517:21

✨ «Values in the Wild»: глубокое погружение в ценностные ориентиры ИИ

В новом исследовании Anthropic команда провела первый в своём роде анализ «выхлопа» языковой модели Claude 3/3.5, чтобы понять, какие именно нормативные ценности она проявляет в реальных диалогах. Вот суть для специалистов по машинному обучению:

✔️ Задача
Выявить и таксономизировать ценности, на которых основаны ответы Claude, когда модель без прикрас взаимодействует с запросами пользователей.

🌟 Методология

Проанализировано 308 210 анонимизированных сессий Claude (18–25 февраля 2025).

Ценности извлекались автоматически «защитным» пайплайном, без прямого доступа людей к чату.

Собрана таксономия из 3 307 уникальных понятий, сгруппированных в пять крупных доменов: практические, эпистемические, социальные, защитные и личностные.

🌟 Ключевые выводы

Практика и знание. Более 50 % упоминаний — «эффективность», «точность», «прозрачность» и «профессионализм».

Контекстуальная гибкость. В разговоре об отношениях модель ценит «личные границы», в этических дискуссиях — «автономию человека».

Типы реакции. В большинстве случаев Claude поддерживает ценности пользователя, однако в ~3 % диалогов она «сопротивляется», отстаивая «предотвращение вреда» выше нарушений инструкций.

💡 Значение для ML‑практики

Составлена карта ценностей, которая позволяет выявлять «узкие места» alignment‑стратегий.

Таксономия и статистика реакций помогают прогнозировать поведение LLM в разных сценариях и проектировать более надёжные системы.

Подход демонстрирует, как можно сочетать автоматический анализ и приватность данных для глубокой оценки качественных характеристик модели.

🔜 Подробнее в полном тексте исследования:
https://anthropic.com/research/values-wild

🔜 Это ссылка на открытый датасет, в котором собраны все «ценности», выявленные у модели Claude 3/3.5 в исследовании «Values in the Wild».

@ai_machinelearning_big_data

#Anthropic #Claude

21.04.202511:05

🔥 Text‑to‑FILM становится реальностью!

SkyReels‑V2 - опенсорс генератор видео из текста, который не только соперничает с лучшими закрытыми решениями, но и предлагает уникальное преимущество — теоретически неограниченную длину генераций.

✔️ Что умеет SkyReels V2:

- Story Generation: полный конвейер от генерации текста до последовательного сюжета для видео.
- Image‑to‑Video
- Camera Director: управление виртуальной камерой — смена углов, зум, трекинг.
- Elements‑to‑Video: генерация отдельных объектов или эффектов, которые затем интегрируются в общий видеоряд.

🌟 Режимы инференса: поддерживаются как синхронный (full‑sequence diffusion), так и асинхронный (Diffusion Forcing) режимы для гибкой работы на разных GPU-конфигурациях

На бенчмарках SkyReels V2 лидирует среди открытых моделей на VBench с 83.9%, оставляя позади Wan2.1, HunyuanVideo и OpenSora 2.0.

▪ Попробовать
▪ Github
▪ Technical Report
▪ Hugging Face
▪ ModelScope

@ai_machinelearning_big_data

#AI #TextToFilm #VideoGeneration #SkyReelsV2 #MachineLearning

21.04.202510:04

А ничего тот факт, что Сбер приглашает тебя на One Day Offer для DS/ML/DE специалистов? 😏

Ты будешь работать над рекомендательной платформой: масштабируемой, способной каждый день удивлять пользователей и предлагать им релевантные рекомендации.

Добавляй в свой календарь 26 апреля, регистрируйся по ссылке и готовься пройти отбор в команду мечты за один день!

21.04.202507:43

📌Обучение с подкреплением: как языковые модели учатся рассуждать.

Объемная и интересная статья Sebastian Raschka, автора книги "Build a Large Language Model From Scratch" о тенденциях и проблемах современных методов обучения LLM через призму RL.

В мире LLM последние месяцы стали переломными. Релизы GPT-4.5 и Llama 4, вопреки ожиданиям, не вызвали ажиотажа — все потому, что эти модели остались «классическими», без продвинутых методов обучения для рассуждений. Их конкуренты - xAI и Anthropic уже добавили кнопки «расширенного мышления», а OpenAI представила o3 — модель, где упор сделан на стратегическое применение вычислений через обучение с подкреплением. Становится ясно: масштабирование данных и параметров почти исчерпало себя, и будущее за RL.

Основной инструмент RLHF (обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи) давно используется для настройки LLM под предпочтения людей. Но для задач, требующих логики, этого недостаточно.

Здесь на сцену выходит GRPO — модификация алгоритма PPO, которая экономит ресурсы, убирая «критика» (модель оценки вознаграждения). Так создавалась DeepSeek-R1-Zero, ее обучали вообще без этапа SFT, используя только автоматические проверки ответов. Если математическая задача решена верно, модель получает «плюс», если нет — «минус». Такой подход не только дешевле, но и снижает риск «обмана» модели (reward hacking).

Но и RL — не панацея. Исследования показывают, что PPO и GRPO неявно поощряют длинные ответы, даже если те ошибочны. Например, при отрицательном вознаграждении штраф распределяется по токенам, и модель учится растягивать текст, чтобы смягчить наказание.

Решения уже есть: одни команды вводят штрафы за длину, другие меняют расчет преимуществ. А модель L1 от Kaggle и вовсе позволяет пользователям задавать желаемую длину ответа, балансируя между точностью и затратами.

Способность к рассуждениям может возникать и без RL. DeepSeek V3 демонстрирует мыслительные «озарения», хотя ее не обучали специально. Этот факт всерьез ставит под вопрос исключительную роль RL — возможно, все дело в данных, где уже есть цепочки логических шагов.

Тем не менее, RL усиливает эти способности: модели начинают самокорректироваться, использовать внешние инструменты (калькуляторы, поиск) и даже переносить навыки между доменами — от математики до медицины.

Некоторые заявления о прогрессе оказались преувеличены: улучшения на мелких моделях часто нестабильны, а результаты зависят от случайных факторов вроде выбора сида. Кроме того, RL требует внушительных ресурсов (o3 от OpenAI потратила при обучении в 10 раз больше вычислений, чем предыдущая версия)

В итоге, RL остается ключевым направлением, но важно избегать «эйфории». Сочетание RL с автоматической проверкой ответов, контроль длины и гибридные подходы (как в DeepSeek-R1) — вот что приближает нас к моделям, которые не просто генерируют текст, а действительно думают.

🔜 Читать статью в оригинале

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #RL

21.04.202506:44

Учите машины учиться? Тогда вам на IML

🗓️16–17 мая
📍 Питер + онлайн

IML — конференция для всех, кто использует ML в проектах. Здесь собираются ML-инженеры, дата-сайентисты, исследователи, аналитики и разработчики.

В этот раз вас ждет двухдневный технологический хардкор об NLP, RecSys, MLOps и Computer Vision. С докладами выступят спикеры из Яндекса, Positive Technologies, Т-Банка, Точки и других известных компаний.

А вот что с билетами:
→ Дают скидку 15% на билет для частных лиц по промокоду MACHINELEARNING
→ Есть билет для студентов и преподавателей вузов — в два раза дешевле персонального
→ Можно попросить руководство приобрести корпоративный билет

Бонус: в соседних залах пройдет Python-конференция PiterPy. Участники IML смогут послушать доклады PiterPy бесплатно.

За подробностями и билетами

20.04.202516:03

🌟 HunyuanPortrait

Новая технология от Hunyuan, превращающая статичные изображения в реалистичную анимацию с беспрецедентной чёткостью и стабильностью!

🆕 Что нового?
1⃣ Статичное изображение превращается → живое видео
2⃣ Высокая реалистичность: Implicit Control + Stable Video Diffusion
3⃣ Плавность и сверхчёткая детализация в анимации лица и головы

Легко адаптируется под любые стили изображений.

Анимация создается по одному фото, нужен только видео-референс в качестве шаблона для генерации.

✅ Работает в один клик
✅ Синхронные мимика и движения головы
✅ Сохраняется черте даже при смене стиля

🟡 Проект
🟡 ArXiv
🟡Github (Коммент от разработчиков - проходим внутреннюю проверку перед открытым исходным релизом и загрузим код и веса сразу после её завершения.)

#Hunyuan

20.04.202509:39

✔️ o3 и o4-mini могут определять местоположение на фотографиях.

Пользователи ChatGPT применяют новые возможности анализа изображений o3 и o4-mini для определения местоположения, изображенного на фотографиях. Модели позволяют проводить детальный визуальный анализ изображений, чтобы определить местоположение на основе визуальных признаков без метаданных.

Тенденция, набирающая популярность в соцсетях, заключается в том, что пользователи загружают фотографии в ChatGPT и предлагают ИИ сыграть в игру, похожую на GeoGuessr, где он угадывает местоположение по изображению. Способность ИИ точно определять местоположение вызывает тревогу по поводу возможного злоупотребления и риска домогательства к людям через их фото в социальных сетях.
techradar.com

✔️ Google Gemma 3 QAT: мощный ИИ теперь на домашних GPU.

Google представила Gemma 3 QAT — новое поколение открытых моделей с квантованием, которое позволяет запускать их на обычных GPU. Благодаря Quantization-Aware Training (QAT) параметры моделей сжимаются в 4 раза (до 4 бит) без серьезной потери качества. Например, 27B-версия занимает всего 14 ГБ памяти вместо 54 ГБ, что делает ее доступной для RTX 3090, 12B работает на ноутбучных GPU RTX 4060, а компактные 4B и 1B версии — даже на смартфонах.

Модели совместимы с Ollama, LM Studio, MLX для Apple Silicon и llama.cpp. На Hugging Face и Kaggle доступны квантованные варианты в форматах Q4_0 и int4.
developers.googleblog.com

✔️ Netflix тестирует ИИ-поиск, который подбирает контент по настроению.

Netflix экспериментирует с новой функцией поиска на базе OpenAI, способной понимать естественный язык. Вместо стандартных запросов по жанрам или актерам пользователи смогут искать контент, описывая свое настроение или конкретные предпочтения простыми словами, например, «фильмы для грустного вечера». Тест запущен в Австралии и Новой Зеландии для iOS-устройств, а в ближайшие месяцы дойдет до США.
macrumors.com

✔️ IBM представила серию моделей Granite 3.3 с распознаванием речи.

IBM выпустила новое поколение моделей Granite 3.3, в котором нибольший интерес представляет Granite Speech 3.3 8B — компактная система для преобразования речи в текст (ASR) и перевода (AST). Модель, построенная на базе Instruct 8B, показала повышенную точность и меньшее количество ошибок в транскрипции, обгоняя даже закрытые аналоги вроде GPT-4o и Gemini 2.0 Flash.

В опенсорс опубликованы версии 8B и 2B, которые можно дорабатывать под конкретные задачи. Granite Speech поддерживает перевод с английского на 7 языков, а для интеграции RAG-функций IBM выпустила LoRA-адаптеры в рамках проекта Granite Experiments на Hugging Face.

Пока аудиоэнкодер работает только с английским, но в планах — мультиязычная поддержка, улучшение качества данных и добавление распознавания эмоций в речи. Параллельно компания уже тренирует Granite 4.0 с увеличенной скоростью и длиной контекста.
ibm.com

✔️ Together AI выпустила Open Deep Research, инструмент для структурированного анализа данных в вебе.

Together AI представила Open Deep Research — фреймворк для многошагового веб-поиска с открытым кодом. В отличие от обычных поисковиков, инструмент генерирует структурированные отчеты с цитатами, а не списки ссылок. Архитектура системы прозрачна: код, датасеты и модели доступны всем, а в основе — решения от Alibaba, Llama и DeepSeek.

Работает инструмент в 4 этапа: планирование, сбор данных через API Tavily, проверка и формирование ответа. Готовые отчtты выводятся в HTML с графиками (Mermaid JS) и иллюстрациями, созданными в Flux. Есть даже режим подкаста — текст озвучивается моделями Cartesia’s Sonic.

Together AI сделала систему модульной — разработчики могут менять модели, источники данных или добавлять форматы.
together.ai

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

19.04.202508:03

🔥 Google представила InstructPipe — AI‑редактор ML‑пайплайнов, работающий через текстовые запросы.

❔ Что такое InstructPipe?
InstructPipe — это AI-ассистент, который преобразует текстовые команды в визуальные блок-схемы, представляющие собой пайплайны машинного обучения.

Система использует два модуля больших языковых моделей (LLM) и интерпретатор кода для генерации псевдокода и его визуализации в редакторе графов.

Это low-code подход: вы просто соединяете готовые компоненты (ноды) без написания кодп.

🌟 Как это работает?
1️⃣Пользователь вводит текстовую инструкцию, описывающую желаемый пайплайн.

2️⃣ LLM модули обрабатывают инструкцию и генерируют соответствующий псевдокод.

3️⃣Интерпретатор кода преобразует псевдокод в визуальную блок-схему, которую можно редактировать и настраивать.

✔️ Преимущества InstructPipe

🟡 Доступность: Позволяет новичкам в программировании создавать сложные ML пайплайны без необходимости писать код.

🟡Гибкость: Принимает на выход текстовое описание в любом виде, нет строго формата.

🟡Снижение порога входа: Упрощает процесс обучения и прототипирования мл проектов.

🔜 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#Google #InstructPipe

18.04.202516:40

🔥 Kaggle и Google выпустили мини-курс генеративному ИИ!

С 31 марта по 4 апреля 2025 года на Kaggle прошел ряд интенсивов по генеративному ИИ, теперь все материалы с доступны для самостоятельного обучения.

✔️ Что внутри:
🟡День 1: Основы генеративного ИИ и инженерия промптов

Изучите эволюцию больших языковых моделей (LLM), от трансформеров до методов ускорения инференса.

Описание техник создания эффективных промптов для взаимодействия с ИИ.

🟡День 2: Интеграция с API и практическое применение

Вы научитесь использовать API LLM, для создания интерактивных приложений.

Реализуйте проекты с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG) и семантического поиска.

🟡День 3: Работа с векторными базами данных

Настройте векторные базы данных для эффективного хранения и поиска информации.

Примените эмбеддинги для улучшения качества генерации текста.

🟡День 4: Создание персонализированных ИИ-ассистентов

Разработайте персонализированных ИИ-ассистентов, способных отвечать на сложные запросы.

Используйте передовые методы генерации для создания реалистичных диалогов.

🟡День 5: Проект

Примените полученные знания в финальном проекте, продемонстрировав свои навыки в области генеративного ИИ.

🧠 Примеры проектов:
- AI Health Assistant: - Персонализированный медицинский помощник, использующий RAG и семантический поиск для предоставления точной информации.
Kaggle
- NewsGenius AI: Интеллектуальный агрегатор новостей, анализирующий и обобщающий актуальные события.

🔗 Курс

Barcha postlar

Reklama qilingan0 sekund

1081

21.04.202517:54teslak 404 ϟ случайные сигналы

332

Reklama qilingan0 sekund

1081

21.04.202517:54teslak 404 ϟ случайные сигналы

332

Reklama qilingan1 kun

17.04.202521:06AI Product | Igor Akimov

3.8K

Reklama qilingan21 soat

343

15.04.202513:58Python/ django

58.9K

Reklama qilingan2 soat

14.04.202514:54То шо нейросети

935

Reklama qilingan0 sekund

14.04.202513:28То шо нейросети

935

Reklama qilingan39 oy

683

13.04.202507:04Python/ django

58.9K

Reklama qilingan1 kun

10.04.202517:20AI Product | Igor Akimov

3.8K

Reklama qilingan0 sekund

159

10.04.202513:33Математика Дата саентиста

12.7K

Reklama qilingan1 kun

09.04.202519:29AI Product | Igor Akimov

3.8K

Reklama qilingan17 soat

3900

08.04.202506:50Romanov's hub

Reklama qilingan1 soat

1469

08.04.202506:17Искусственный интеллект. Высокие технологии

47.1K

Reklama qilingan1 soat

8861

07.04.202510:15Big Geek

525.6K

Yangiliklar va OAV

Reklama qilingan45 oy

06.04.202509:17Анализ данных (Data analysis)

45.3K

Reklama qilingan14 soat

123

05.04.202519:11Анализ данных (Data analysis)

45.3K

Batafsil

Rekordlar

21.04.202514:34

160.3KObunachilar

05.02.202517:49

500Iqtiboslar indeksi

08.04.202510:06

15.3KBitta post qamrovi

11.04.202517:35

14KReklama posti qamrovi

11.03.202509:24

5.80%ER

06.02.202520:45

11.23%ERR

Rivojlanish

Batafsil

Obunachilar

Iqtibos indeksi

1 ta post qamrovi

Reklama posti qamrovi

ERR

Batafsil

Machinelearning mashhur postlari

Barcha postlar

Repost qilingan:

Искусственный интеллект. Высокие технологии

04.04.202520:38

📹 Топ-15 технических YouTube-каналов для изучения ИИ с нуля:

1) Andrej Karpathy — сочетание общего и технического контента, плейлист "Zero to Hero" обязателен к просмотру

2) Uproger — доступные уроки по программированию и ИИ, идеально для начинающих и тех, кто хочет углубить свои знания.

3) Umar Jamil — технический блог, где автор реализует методы ML и LLM с нуля

4) Simon Oz — технические видео по низкоуровневому машинному обучению

5) Tunadorable — отличные обзоры научных статей, реализация

6) GPU Mode — технические интервью и разборы всего, что связано с GPU

7) AI Jason — эксперименты с ИИ, дизайн ПО и новые модели, с понятным и полным разбором.

8) Ferdinand Mom — всё о распределённом обучении и выводах

9) Welch Labs — уникальный глубокий взгляд на комплексность алгоритмов машинного обучения.

10) Artem Kirsanov — нейронаука и машинное обучение с необычного авторского взгляда + отличная визуализация контента.

11) David Ondrej — новые модели, создание приложений с ИИ, практично для разработчиков https://t.co/BEOr0MgHag @DavidOndrej1

12) 3Blue1Brown
Потрясающие визуализации, которые делают абстрактные математические концепции понятными и интуитивными.

13) Lex Fridman
Глубокие беседы с лидерами индустрии ИИ, позволяющие получить широкий взгляд на современные тенденции.

14) Machine Learning Street Talk
Технические погружения и обсуждения с ведущими исследователями в области ИИ и машинного обучения.
Ссылка:

15) StatQuest with Joshua Starmer PhD
Доступные и понятные объяснения основ машинного обучения и статистики для начинающих.

Этот список для технической аудитории. Очень сложно выбрать всего 15 каналов, ведь есть множество других, создающих отличный контент.

Если знаете ещё каналы, дайте пишите в комментариях!

@vistehno

18.04.202516:40

09.04.202518:40

🖥 Google не на шутку разошлись сегодня!

Они выкатили Firebase Studio - новую облачную агенсткую среду разработки, в которой есть весь инструментарий для быстрого создания полнофункциональных приложений с искусственным интеллектом, и все это в одном месте.

Вы можете создавать приложения на естественном языке, тестить их и развертывать в одном месте 🔥

По сути, это бесплатная альтернатива Cursor, Bolt или v0, прямо в браузере.

https://goo.gle/4cvcUzY

Апдейт: Еще Google дропнули Agent Development Kit (ADK) — новую среду с открытым исходным кодом работы с мульит-агентами!
- открыли доступ к Veo 2 через Gemini API!
- и запускать свой новый MCP протокол Agent2Agent Protocol

@ai_machinelearning_big_data

#GoogleCloudNext #FirebaseStudio

08.04.202506:13

🔥 Microsoft запускает бесплатные курсы по ИИ для всех.

Microsoft представила масштабную образовательную инициативу — AI Skills Fest, где каждый может бесплатно освоить навыки работы с ИИ. Программа подходит как новичкам, так и опытным специалистам — от основ ML до работы с Azure и Copilot.

Обучение доступно на 40+ языках, включая русский, а материалы разбиты на модули: введение в ИИ, CV, NLP и создание приложений. Участники, прошедшие курс, получат бейдж для LinkedIn и шанс выиграть один из 50 тысяч сертификационных ваучеров. GitHub также предлагает скидку 50% на экзамен по Copilot для тех, кто завершит их модуль.

Чтобы присоединиться, достаточно зарегистрироваться на сайте Microsoft и выбрать подходящий уровень сложности. Помимо основного блока, доступны хакатоны, форумы и самообучение в удобном темпе.

🟡 microsoft.com

@ai_machinelearning_big_data

#course #ai #ml #freeeducation

18.04.202508:37

15 бесплатных книг по Data Science (часть 1)*

1. *Veridical Data Science*
👩‍🔬 Авторы: Bin Yu & Rebecca L. Barter
Описание: Введение в науку о данных (data science): как область возникла, как она развивается и какую роль играет в современном мире.
🔗 https://vdsbook.com/

2. *Data Science: Theories, Models, Algorithms, and Analytics*
📘 Автор: Sanjiv Ranjan Das
Описание: Учебник по DS с упором на алгоритмы и аналитику.
🔗 https://srdas.github.io/Papers/DSA_Book.pdf

3. *Think Python 3E*
🐍 Автор: Allen B. Downey
Описание: Современное введение в Python с нуля.
🔗 https://greenteapress.com/wp/think-python-3rd-edition/

4. *Python Data Science Handbook*
📊 Автор: Jake VanderPlas
Описание: Практика работы с NumPy, pandas, sklearn и визуализациями.
🔗 https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

5. *R for Data Science*
📈 Авторы: Hadley Wickham и др.
Описание: Современный подход к анализу данных в R.
🔗 https://r4ds.hadley.nz/

6. *Think Stats 3E*
📐 Автор: Allen B. Downey
Описание: Статистика через Python и практику.
🔗 https://allendowney.github.io/ThinkStats/

7. *Statistics and Prediction Algorithms Through Case Studies*
📙 Автор: Rafael A. Irizarry
Описание: Кейсы по статистике и прогнозированию с кодом на R.
🔗 https://rafalab.github.io/dsbook/

8. *Bayesian Methods for Hackers*
🧠 Автор: Cameron Davidson-Pilon
Описание: Визуальное введение в байесовский анализ с PyMC.
🔗 https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers

9. *Think Bayes 2E*
🔢 Автор: Allen B. Downey
Описание: Пошаговый байесовский подход на Python.
🔗 https://allendowney.github.io/ThinkBayes2/

10. *Data Science at the Command Line*
💻 Автор: Jeroen Janssens
Описание: Unix-инструменты как основа для анализа данных.
🔗 https://datascienceatthecommandline.com/

🔜 Математика для Data Scientist
11. Теория вероятностей
👩‍🔬 Автор: Чернова Н. И.
Описание: Понятное введение в теорию вероятностей, основа для изучения математической статистики.
🔗 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/tv_nsu07.pdf

12. * Математическая статистика*
👩‍🔬 Автор: Чернова Н. И.
Описание: Продолжение курса по теории вероятностей (НГУ), покрывающее основы математической статистики: оценки параметров, проверка гипотез, регрессионный анализ.
🔗 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/ms_nsu07.pdf

13. * Курс дифференциального и интегрального исчисления (Том 1)*
👩‍🔬 Автор: Фихтенгольц Г. М.
Описание: Фундаментальный и классический учебник по основам математического анализа.
🔗 http://math.ru/lib/book/djvu/fichtengolz/f_1.djvu

14.*Векторные исчисления для инженеров*
👩‍🔬 Автор:Jeffrey R. Chasnov
🔗 http://math.ru/lib/book/djvu/fichtengolz/f_1.djvu

15 .*Theory—Theoretical & Mathematical Foundations ;
👩‍🔬Daniel A. Roberts, Sho Yaida, Boris Hanin
Описание: Эта книга предлагает теоретический подход к анализу глубинных нейросетей с практической значимостью
🔗https://arxiv.org/abs/2106.10165

📘 Еще больше книг здесь

Сохраняйте себе, чтобы не потерять

@ai_machinelearning_big_data

#books #opensource #freebooks

26.03.202508:40

✔️ СuML от NVIDIA: Scikit-learn на скорости GPU – без единой строчки нового кода!

Все мы любим scikit-learn за его простоту и мощь. Но что если ваши модели обучаются слишком долго на больших данных? 🤔 NVIDIA предлагает решение!

Вы берете свой обычный скрипт cо scikit-learn, добавляете всего две строки в начало, и он начинает работать в 10, 50, а то и 100+ раз быстрее на NVIDIA GPU! 🔥

✨ Как это работает?

Библиотека cuml от NVIDIA содержит супероптимизированные для GPU версии многих алгоритмов машинного обучения. С помощью простого вызова cuml.patch.apply() вы "патчите" установленный у вас scikit-learn прямо в памяти.

Теперь, когда вы вызываете, например, KNeighborsClassifier или PCA из sklearn:

▶️Патч проверяет, есть ли у вас GPU NVIDIA.
▶️Проверяет, есть ли в cuml быстрая GPU-версия этого алгоритма.
▶️Если да – запускает ускоренную версию на GPU! 🏎️
▶️Если нет (нет GPU или алгоритм не поддерживается) – спокойно запускает обычную CPU-версию scikit-learn.

Ключевые преимущества:

✔️ Нулевые изменения кода: Ваш scikit-learn код остается прежним. Добавляете только 2 строчки:
import cuml.patch и cuml.patch.apply().
✔️ Колоссальное ускорение: Получите прирост производительности на порядки для поддерживаемых алгоритмов (KNN, PCA, линейные модели, Random Forest (инференс), UMAP, DBSCAN, KMeans и др.) за счет мощи GPU.
✔️Автоматическое переключение между GPU и CPU. Ваш скрипт будет работать в любом случае.

Топ инструмент для всех, кто работает с scikit-learn на задачах, требующих значительных вычислений, и у кого есть GPU от NVIDIA.

👇 Как использовать:

Установите RAPIDS cuml (лучше через conda, см. сайт RAPIDS):

Добавьте в начало скрипта:

Используйте scikit-learn как обычно!

Попробуйте и почувствуйте разницу! 😉

▪Блог-пост
▪Colab
▪Github
▪Ускоряем Pandas

@ai_machinelearning_big_data

#python #datascience #machinelearning #scikitlearn #rapids #cuml #gpu #nvidia #ускорение #машинноеобучение #анализданных

28.03.202518:39

✔️ DeepSite на базе DeepSeek-V3-0324, позволяет генерировать, код, приложения или игры прямо в браузере и хостить их.

Сгенерировал парочку простеньких HTML-игр с интерфейсом, работает годно.

😶 По сути это Сursor в браузере.

🟡Попробовать: https://huggingface.co/spaces/enzostvs/deepsite

@ai_machinelearning_big_data

#deepseek #vibecoding #app

26.03.202511:01

🖥 OpenAI открывает бесплатное обучение по работе с нейросетями

OpenAI запустила "Академию OpenAI", которая претендует на роль главного учебника по работе с ИИ.

Платформа поможет освоить нейросети на практике, понять их возможности и научиться эффективно использовать ChatGPT и Sora в повседневной жизни и работе.

▪ Обширная база обучающих материалов доступна на отдельном сайте.
▪Live-трансляции и офлайн-мероприятия помогут глубже разобраться в технологиях.
▪ Бесплатный доступ — OpenAI стремится расширить аудиторию, а не ограничивать её ценником.

Программа рассчитана на широкий круг слушателей — от технических специалистов до политиков, представителей бизнеса и академического сообщества.

@ai_machinelearning_big_data

📌Начать обучение
📌 Блог

#ai #freecourses #openai #ml

02.04.202515:08

✔️ Transformers & LLMs cheatsheet for Stanford's CME 295

Это репозиторий с набором визуальных шпаргалок, посвященных трансформерам и большим языковым моделям (LLM).

🌟 Материалы основаны на курсе CME 295 "Трансформеры и большие языковые модели", читаемом в Стэнфордском университете.

Это не книга или подробный туториал, а именно сжатые, наглядные обзоры ключевых концепций. Используются диаграммы, краткие пояснения, основные формулы и определения.

✔️Содержание: Охватывает фундаментальные темы, необходимые для понимания LLM:
✔️Механизм внимания (Attention Mechanism)
✔️Архитектура Трансформера (Transformer Architecture)
✔️Позиционное кодирование (Positional Encoding)
✔️Предобучение (Pre-training) и его цели (например, Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction)
✔️Дообучение (Fine-tuning) для конкретных задач
✔️Промптинг (Prompting) и различные его техники
✔️Оценка (Evaluation) LLM
✔️Другие важные концепции в этой области.

Идеально подходит для повторения материала или для того, чтобы быстро схватить суть той или иной концепции.

🟡Github
🟡Multi-Head Attention Shape Transformations

#ml #cheatsheets #transformers

11.04.202514:32

✔️ Учёные Яндекса, НИУ ВШЭ,MIT, ISTA и KAUST разработали новый метод сжатия LLM без использования данных

Недавно был представлен HIGGS (Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS) — data-free метод квантизации, который позволяет запускать большие языковые модели локально, за минуты, без GPU.

🔥 Особенности:
🟢Работает без обучающих данных (data-free)
🟢Квантизует даже модели масштаба DeepSeek R1 (671B) и Llama 4 Maverick (400B)
🟢Полностью open-source

📈 Результаты:
🟠Лучшее соотношение качество / размер среди всех data-free методов (NF4, HQQ и др.)
🟠Проверено на Llama 3, Qwen2.5
🟠Статья принята на NAACL 2025

Применение:
▶️Прототипирование без серверов и долгих калибровок
▶️Демократизация доступа к LLM
▶️Подходит для стартапов, исследователей, независимых лабораторий, образовательных и ограниченных сред

🛠 Установка:
pip install flute-kernel

🌟 Пример:

python 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, HiggsConfig

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "google/gemma-2-9b-it",
    quantization_config=HiggsConfig(bits=4),
    device_map="auto",
)

🟡Paper
🟡Hugging Face
🟡GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#quantization #LLM #opensource #HIGGS #ai

13.04.202507:01

🌟 NVIDIA добавила нативную поддержку Python в CUDA.

Python уже несколько лет уверенно лидирует среди языков программирования, а теперь стал ещё ближе к железу. На GTC 2025 NVIDIA объявила о полноценной интеграции Python в свой CUDA-стек.

Это значит, что писать код для GPU можно будет напрямую на Python — без погружения в C++ или Fortran. Как подчеркнул Стивен Джонс, архитектор CUDA, цель — сделать инструмент естественным для Python-разработчиков: «Это не перевод синтаксиса C на Python. Все должно работать так, как привыкли разработчики».

Раньше CUDA требовала глубокого понимания низкоуровневых языков и это здорово ограничивало аудиторию. Сейчас, когда Python стал стандартом в ML и DS, NVIDIA открывает двери для миллионов программистов. По данным The Futurum Group, в 2023 году CUDA использовали 4 миллиона человек — теперь их число может резко вырасти.

Техническая часть такая же обширная, как и ожидания этого события профессиональным сообществом.

🟢Во-первых, появилась библиотека cuPyNumeric — аналог NumPy, который переносит вычисления с CPU на GPU буквально заменой импорта.

🟢Во-вторых, CUDA Core переосмыслен для Python: здесь сделан упор на JIT-компиляцию и минимизацию зависимостей.

🟢В-третьих, добавлены инструменты для профилирования и анализа кода, а ускоренные C++-библиотеки теперь доступны из Python без потерь в производительности.

Но главное — новый подход к параллельным вычислениям. Вместо ручного управления потоками, как в C++, NVIDIA предлагает модель CuTile, которая оперирует массивами, а не отдельными элементами. Это упрощает отладку и делает код читаемым, не жертвуя скоростью. По сути, разработчики получают высокоуровневую абстракцию, скрывающую сложности железа, но сохраняющую гибкость.

Пока CuTile доступен только для Python, но в планах — расширение для C++. Это часть стратегии NVIDIA по поддержке новых языков: Rust и Julia уже на походе.

Python-сообщество уже может экспериментировать — например, интегрировать CUDA-ядра в PyTorch или вызывать привычные библиотеки. Теперь даже те, кто никогда не писал на C++, смогут использовать всю мощь GPU — осталось проверить, как это скажется на скорости создания прекрасных LLM светлого будущего.

🔜 Посмотреть полную презентацию на GTC 2025

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Python #CUDA #NVIDIA

31.03.202514:39

🔥 Awesome MCP Servers

Тщательно отобранный список (Awesome List) с MCP серверами (Model Control Plane Servers).

✔️ Что такое MCP серверы?
MCP серверы являются микросервисами, которые могут быть использованы LLM для выполнения вашей задачи.
По сути это мост между LLM и внешним миром: сайтами, базами данных, файлами и сервисами и тд.

Коллекция из 300+ MCP-серверов для ИИ-агентов 100% oпенсорс.!

Здесь можно найти платины на все случаи жизни:

•Автоматизация Браузера
• Облачные Платформы
• Командная Строка
• Коммуникации
• Базы данных
• Инструменты Разработчика
• Файловые Системы
• Финансы
• Игры
• Службы определения местоположения
• Маркетинг
• Мониторинг
• Поиск
• Спорт
• Путешествия И Транспорт
• Другие инструменты и интеграций

🟡Github

@ai_machinelearning_big_data

#mcp #ai #agents #awesome

11.04.202516:42

🌟 Firecrawl

Это open-source краулер для вытягивания всей информации с сайтов в markdown-формате, пригодном для обучения LLM

Пройтись по конкретному URL и его подстраницам можно так:

Firecrawl обрабатывает сложные случаи, включая динамический контент, JavaScript-рендеринг, PDF, изображения и защищённые страницы.

Поддерживает интеграцию с Langchain, LlamaIndex, Dify и другими инструментами, поддерживает Python, Node.js, Go и Rust.

Пройтись по конкретному URL и его подстраницам можно так:

Лиценизровавние: AGPL-3.0 license

▪GitHub
▪ Инструкция по запуску локально

@ai_machinelearning_big_data

#llm #crawler

16.04.202517:47

🚀 Codex CLI

"Модели o3 и o4-mini настолько сильны в программировании, что мы решили упростить их использование и выпустить новый продукт"" — Codex CLI - написал в своем аккаунт Альтман

💻 Codex CLI — это мощный программирующий агент, который работает локально на вашем компьютере.

- Чат-ориентированная разработка: Позволяет взаимодействовать с вашим репозиторием через диалоговый интерфейс.

- Выполнение кода: Способен запускать код, манипулировать файлами и выполнять итерации прямо в терминале.

- Интеграция с системами контроля версий: Обеспечивает работу под управлением систем контроля версий, таких как Git.

🌟 Полностью open source и уже доступен для скачивания!

npm install -g @openai/codex

https://github.com/openai/codex

@ai_machinelearning_big_data

#AI #OpenSource #CodexCLI #Coding #LLM #DevTools

27.03.202513:05

🌐 Nanobrowser – Мультиагентная AI-ситсема для веб-автоматизации.

Это open-source инструмент, который использует LLM для автоматизации работы у вас в браузере.

По сути это альтернатива OpenAI Operator, работающая локально.

Оператору можно задавать промпты на естественном языке (или через код), а умные агенты (Планировщик, Навигатор, Валидатор) выполняют их в веб-окружении.

Чем полезен ?
🟢 Автоматизация тестирования UI: Быстро просит пользовательские сценарии, заполнение форм, клики по элементам без написания сложного Selenium/Puppeteer кода.
🟢 Прототипирование веб-скрапинга/сбора данных: Легко настраивайте сбор нужной информации с веб-страниц.
🟢 Ускорение рутинных задач: Автоматизируйте взаимодействие с внутренними админками, дашбордами или любыми веб-интерфейсами.

Главное, что ваши данные не уходят на сторонние серверы (если вы используете локальную LLM).

Поддерживает различные большие языковые модели, не привязывая вас к одному провайдеру.

🔗GitHub: https://github.com/nanobrowser/nanobrowser

@ai_machinelearning_big_data

#Nanobrowser #AI #WebAutomation #OpenSource #LLM

Ko'proq funksiyalarni ochish uchun tizimga kiring.