Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

查看

Николаевский Ванёк

查看

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

查看

Труха⚡️Україна

查看

Николаевский Ванёк

查看

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 评分

类型公开

验证

未验证

可信度

不可靠

位置

语言其他

频道创建日期Oct 29, 2023

添加到 TGlist 的日期

Jan 20, 2025

我是频道所有者

变更历史

关联群组

Gen II Chat

Telegram频道 генеративный ии 统计数据

详细信息

订阅者

2 083

24 小时00%一周

281.4%一个月

522.5%

引用指数

0

提及0频道上的转发0频道上的提及0

每帖平均覆盖率

118

12 小时960%24 小时118

21.9%48 小时1510%

参与率 (ER)

11.86%

转发6评论0反应8

覆盖率参与率 (ERR)

7.25%

24 小时0%一周

0.08%一个月0%

每则广告帖子的平均覆盖率

118

1 小时9681.36%1 – 4 小时00%4 - 24 小时00%

详细信息

将我们的机器人连接到频道以了解该频道的受众性别。

过去 24 小时内的帖子数

0

动态

"генеративный ии" 群组最新帖子

所有帖子

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

所有帖子

未找到任何内容 😢

详细信息

记录

01.04.202523:59

2.1K订阅者

16.01.202523:59

0引用指数

01.04.202523:59

157每帖平均覆盖率

01.04.202523:59

157广告帖子的平均覆盖率

01.03.202523:59

12.50%ER

01.04.202523:59

7.54%ERR

发展

详细信息

订阅者

引用指数

每篇帖子的浏览量

每个广告帖子的浏览量

ERR

详细信息

генеративный ии 热门帖子

所有帖子

26.03.202515:15

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

31.03.202506:02

31.03.202515:32

01.04.202506:04

«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.

登录以解锁更多功能。