Forwarded from Machinelearning
🧠 Как студенты используют Claude: новый отчёт от Anthropic
Anthropic только что опубликовала исследование об использовании их ИИ-ассистента Claude студентами университетов.
📊 Основные инсайты:
▪ Доминируют студенты STEM-направлений (естественные и точные науки)
Студенты технических и естественнонаучных специальностей — самые активные пользователи Claude. Особенно — компьютерные науки: они составляют 36,8% пользователей, при том что таких студентов всего 5,4%.
▪ Выделено 4 стиля взаимодействия с ИИ:
▪ Прямое решение задач
▪ Прямое создание контента
▪ Совместное решение задач
▪ Совместное создание контента
▪ Фокус на задачах высокого уровня мышления
Студенты используют Claude не просто как справочник, а для глубокого анализа и генерации — от написания кода до разбора сложных понятий. Это вызывает вопросы: не перекладывают ли они развитие критического мышления на ИИ?
💻 Где Claude помогает чаще всего:
▪ Создание и улучшение учебных материалов (39,3%)
(эссе, резюме лекций, тесты, шпаргалки)
▪ Решение и объяснение технических заданий (33,5%)
(код, алгоритмы, математика)
▪ Анализ и визуализация данных (11%)
▪ Исследовательский дизайн и разработка инструментов (6,5%)
▪ Создание технических диаграмм (3,2%)
▪ Перевод и вычитка текстов (2,4%)
📌 Читать полностью
@ai_machinelearning_big_data
#Claude #Anthropic
Anthropic только что опубликовала исследование об использовании их ИИ-ассистента Claude студентами университетов.
📊 Основные инсайты:
▪ Доминируют студенты STEM-направлений (естественные и точные науки)
Студенты технических и естественнонаучных специальностей — самые активные пользователи Claude. Особенно — компьютерные науки: они составляют 36,8% пользователей, при том что таких студентов всего 5,4%.
▪ Выделено 4 стиля взаимодействия с ИИ:
▪ Прямое решение задач
▪ Прямое создание контента
▪ Совместное решение задач
▪ Совместное создание контента
▪ Фокус на задачах высокого уровня мышления
Студенты используют Claude не просто как справочник, а для глубокого анализа и генерации — от написания кода до разбора сложных понятий. Это вызывает вопросы: не перекладывают ли они развитие критического мышления на ИИ?
💻 Где Claude помогает чаще всего:
▪ Создание и улучшение учебных материалов (39,3%)
(эссе, резюме лекций, тесты, шпаргалки)
▪ Решение и объяснение технических заданий (33,5%)
(код, алгоритмы, математика)
▪ Анализ и визуализация данных (11%)
▪ Исследовательский дизайн и разработка инструментов (6,5%)
▪ Создание технических диаграмм (3,2%)
▪ Перевод и вычитка текстов (2,4%)
📌 Читать полностью
@ai_machinelearning_big_data
#Claude #Anthropic
Forwarded from Machinelearning
Moonshot AI опубликовала веса Kimi-VL — открытой VLM, которая объединяет обработку текста, изображений и видео. Благодаря архитектуре MoE модель активирует всего 2.8 млрд. параметров в языковом декодере, обеспечивая скорость, сопоставимую с компактными аналогами, и результативность флагманских решений.
Главное преимущество Kimi-VL — способность анализировать длинные контексты до 128 тыс. токенов, что делает её идеальной для работы с объемными документами, длинными видео или сложными мультимедийными задачами.
Основу модели составляет визуальный энкодер MoonViT, оптимизированный для нативной обработки изображений любого разрешения без необходимости разбивать их на части. Это позволяет точно распознавать текст, графики или UI-интерфейсы даже в высокодетализированных скриншотах.
Например, на бенчмарке InfoVQA модель показывает точность 83.2%, обходя даже GPT-4o. В задачах OCR Kimi-VL достигает 86.7% на OCRBench, что ставит её в ряд лучших в индустрии.
Разработчики также представили Kimi-VL-Thinking — версию с расширенными возможностями CoT. Благодаря использованным RL и длительному CoT-тюнингу она демонстрирует впечатляющие результаты в математических и академических задачах: на MathVista точность составила 71.3%, а на MMMU — до 61.7%, что лучше, чем у Gemma-3-12B-IT.
В тестах Kimi-VL превосходит конкурентов в работе с агентами: на OSWorld её результат 8.22% выше, чем у GPT-4o (5.03%), а на WindowsAgentArena — 10.4%. Для длинных видео модель набирает 64.5% на LongVideoBench, подтверждая способность анализировать часовые записи без потери ключевых деталей.
Модели доступны на Hugging Face в двух вариантах:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #KimiAI #MoonShotAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
✨ «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 — «
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».
#Anthropic #Claude
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:
Выявить и таксономизировать ценности, на которых основаны ответы Claude, когда модель без прикрас взаимодействует с запросами пользователей.
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.
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.
https://anthropic.com/research/values-wild
#Anthropic #Claude
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 У OpenAI — свежие апдейты, и они реально крутые:
📌 Больше GPT-доступа для всех:
Теперь o4-mini доступна даже бесплатным пользователям!
А у подписчиков на $20 — обновлённые лимиты:
▪️ 100 сообщений в неделю для GPT-3.5 (o3)
▪️ 100 сообщений в день для GPT-4-mini-high (o4-mini)
📌 Прокачанный генератор изображений:
Теперь он работает не только в ChatGPT —
▪️ Встраивается прямо в Figma и приложения Adobe
▪️ Доступен через API для разработчиков
▪️ Поддерживает мульти-генерацию и выбор качества 🎨
😱 Можно генерить пачку картинок, сразу сравнивать и выбирать лучшие. Это реальный буст для дизайнеров, продакт-тимов и креаторов.
📌 Больше GPT-доступа для всех:
Теперь o4-mini доступна даже бесплатным пользователям!
А у подписчиков на $20 — обновлённые лимиты:
▪️ 100 сообщений в неделю для GPT-3.5 (o3)
▪️ 100 сообщений в день для GPT-4-mini-high (o4-mini)
📌 Прокачанный генератор изображений:
Теперь он работает не только в ChatGPT —
▪️ Встраивается прямо в Figma и приложения Adobe
▪️ Доступен через API для разработчиков
▪️ Поддерживает мульти-генерацию и выбор качества 🎨
😱 Можно генерить пачку картинок, сразу сравнивать и выбирать лучшие. Это реальный буст для дизайнеров, продакт-тимов и креаторов.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Благое собрал лучшие БЕСПЛАТНЫЕ альтернативы платным нейросетям:
• Grok Илона Маска (ChatGPT) —обеспечивает точные и быстрые ответы с учетом контекста, поддерживая профессиональный уровень общения.
• Qwen (Claude) — типовая языковая модель от Alibaba, которая обеспечивает высокую точность в генерации текста, переводах и ответах на сложные запросы.
• Ideogram (KlingAI) — отлично генерирует высококачественные изображения, включая логотипы и иллюстрации, на основе текстовых описаний.
• HailuoAI (MidJourney) — нейросеть, которая генерирует реалистичные изображения из текстовых описаний.
• Fotor(Photoshop) — отредактирует изображения по тексту, предлагая удобный интерфейс для создания креативного контента и дизайна.
Сохраняем, чтобы не потерять.
• Grok Илона Маска (ChatGPT) —обеспечивает точные и быстрые ответы с учетом контекста, поддерживая профессиональный уровень общения.
• Qwen (Claude) — типовая языковая модель от Alibaba, которая обеспечивает высокую точность в генерации текста, переводах и ответах на сложные запросы.
• Ideogram (KlingAI) — отлично генерирует высококачественные изображения, включая логотипы и иллюстрации, на основе текстовых описаний.
• HailuoAI (MidJourney) — нейросеть, которая генерирует реалистичные изображения из текстовых описаний.
• Fotor(Photoshop) — отредактирует изображения по тексту, предлагая удобный интерфейс для создания креативного контента и дизайна.
Сохраняем, чтобы не потерять.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Это платформа с доступом к сотням лучших моделей и агентов, которые справляются с любыми задачами: от привычной генерации текста и изображений до помощи в общении с партнером или просчета бюджета для бизнес-проекта.
Удобная навигация по категориям, галерея ваших созданных картинок и гибкий список инструментов, который можно настроить под себя. Всё в одном клике.
http://glbgpt.com/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проклято: YouTube теперь будет показывать рекламу в самые важные моменты видео, благодаря Gemini.
ИИ анализирует весь хронометраж и ищет пиковые и самые популярные моменты, чтобы прямо там разместить рекламу.
ИИ анализирует весь хронометраж и ищет пиковые и самые популярные моменты, чтобы прямо там разместить рекламу.
🔥 9 бесплатных курсов от HuggingFace по искусственному интеллекту!
Хотите освоить передовые технологии ИИ? HuggingFace подготовили топовые бесплатные курсы, чтобы вы могли обучать, настраивать и развертывать большие языковые модели и не только 🚀
▪ Базовый курс по LLM
Узнайте, как работать с HuggingFace Transformers: обучение, тонкая настройка, деплой.
👉 https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1
▪ Курс по AI-агентам
Создавайте многошаговые AI-агенты с LangChain и HF.
👉 https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
▪ Курс по глубокому обучению с подкреплением (Deep RL)
Учите агентов принимать решения и адаптироваться к среде.
👉 https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
▪ Курс по компьютерному зрению
Изучите детекцию объектов, сегментацию и классификацию изображений.
👉 https://huggingface.co/learn/vision-course/chapter0/introduction
▪ Курс по работе с аудио
Применяйте трансформеры для распознавания речи, анализа музыки и синтеза.
👉 https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction
▪ Курс по ML для игр
Как ИИ меняет игры: поведение NPC, генерация уровней и многое другое.
👉 https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction
▪ Курс по ML для 3D
Работа с 3D-данными: облака точек, сетки и графика с ML.
👉 https://huggingface.co/learn/ml-for-3d-course/unit0/introduction
▪ Курс по диффузионным моделям
Изучите DALL·E и Stable Diffusion изнутри и создавайте изображения сами.
👉 https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1
▪ Кулинарная книга по открытому ИИ (Open-Source AI Cookbook)
Практические ноутбуки от реальных разработчиков — копируйте, учитесь, создавайте свои проекты!
👉 https://huggingface.co/learn/cookbook/index
💡 Идеально для разработчиков, студентов и энтузиастов ИИ. Не упустите шанс освоить самые горячие технологии бесплатно!
Хотите освоить передовые технологии ИИ? HuggingFace подготовили топовые бесплатные курсы, чтобы вы могли обучать, настраивать и развертывать большие языковые модели и не только 🚀
▪ Базовый курс по LLM
Узнайте, как работать с HuggingFace Transformers: обучение, тонкая настройка, деплой.
👉 https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1
▪ Курс по AI-агентам
Создавайте многошаговые AI-агенты с LangChain и HF.
👉 https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
▪ Курс по глубокому обучению с подкреплением (Deep RL)
Учите агентов принимать решения и адаптироваться к среде.
👉 https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
▪ Курс по компьютерному зрению
Изучите детекцию объектов, сегментацию и классификацию изображений.
👉 https://huggingface.co/learn/vision-course/chapter0/introduction
▪ Курс по работе с аудио
Применяйте трансформеры для распознавания речи, анализа музыки и синтеза.
👉 https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction
▪ Курс по ML для игр
Как ИИ меняет игры: поведение NPC, генерация уровней и многое другое.
👉 https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction
▪ Курс по ML для 3D
Работа с 3D-данными: облака точек, сетки и графика с ML.
👉 https://huggingface.co/learn/ml-for-3d-course/unit0/introduction
▪ Курс по диффузионным моделям
Изучите DALL·E и Stable Diffusion изнутри и создавайте изображения сами.
👉 https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1
▪ Кулинарная книга по открытому ИИ (Open-Source AI Cookbook)
Практические ноутбуки от реальных разработчиков — копируйте, учитесь, создавайте свои проекты!
👉 https://huggingface.co/learn/cookbook/index
💡 Идеально для разработчиков, студентов и энтузиастов ИИ. Не упустите шанс освоить самые горячие технологии бесплатно!
📢 Рады представить вам подборку популярных каналов на тему IT и искусственного интеллекта! 🤖
Технологии становятся важной частью нашей жизни, и искусственный интеллект меняет не только бизнес, но и повседневность.
🌟Что интересного:
• Технологические достижения: Следите за новыми прорывами в IT, чтобы понимать их влияние на вашу жизнь и бизнес.
• Влияние на повседневность: Виртуальные помощники и персонализированные приложения делают жизнь удобнее и продуктивнее.
• Оптимизация бизнеса: Современные технологии помогают компаниям автоматизировать
процессы и принимать обоснованные решения.
• Образование: Адаптивное обучение на основе ИИ делает образование доступнее и эффективнее.
• Будущее IT: Следите за трендами, такими как квантовые вычисления и интернет вещей
👉ЗАБРАТЬ ПОДБОРКУ👈
Технологии становятся важной частью нашей жизни, и искусственный интеллект меняет не только бизнес, но и повседневность.
🌟Что интересного:
• Технологические достижения: Следите за новыми прорывами в IT, чтобы понимать их влияние на вашу жизнь и бизнес.
• Влияние на повседневность: Виртуальные помощники и персонализированные приложения делают жизнь удобнее и продуктивнее.
• Оптимизация бизнеса: Современные технологии помогают компаниям автоматизировать
процессы и принимать обоснованные решения.
• Образование: Адаптивное обучение на основе ИИ делает образование доступнее и эффективнее.
• Будущее IT: Следите за трендами, такими как квантовые вычисления и интернет вещей
👉ЗАБРАТЬ ПОДБОРКУ👈
Telegram
IT&AI&ИИ
Юлия🌸 invites you to add the folder “IT&AI&ИИ”, which includes 23 chats.
Forwarded from Python/ django
🧠 Как клонировать голос с помощью Open Source (Coqui TTS)
Хочешь, чтобы ИИ говорил твоим голосом? Без подписок, платных API и ограничений? Вот подробная инструкция, как клонировать свой голос с нуля с помощью open-source инструментов:
🔧 Установка
🎙️ 1. Подготовка записи голоса
Тебе нужен файл
- продолжительность: от 1 минуты
- формат: моно, 16 кГц, 16-bit
Пример конвертации:
🧬 2. Генерация эмбеддинга твоего голоса
📤 3. Генерация речи с твоим голосом
💻 4. (Опционально) Интерфейс с Gradio
✅ Быстрый способ (через CLI)
⚠️ Важно
- 💻 Работает на CPU, но лучше с GPU.
- 🌐 Поддерживает русский язык.
@pythonl
Хочешь, чтобы ИИ говорил твоим голосом? Без подписок, платных API и ограничений? Вот подробная инструкция, как клонировать свой голос с нуля с помощью open-source инструментов:
🔧 Установка
sudo apt install ffmpeg
pip install TTS soundfile torchaudio gradio
git clone https://github.com/coqui-ai/TTS.git
cd TTS
pip install -e .
🎙️ 1. Подготовка записи голоса
Тебе нужен файл
.wav:- продолжительность: от 1 минуты
- формат: моно, 16 кГц, 16-bit
Пример конвертации:
ffmpeg -i input.mp3 -ac 1 -ar 16000 output.wav
🧬 2. Генерация эмбеддинга твоего голоса
from TTS.tts.configs.xtts_config import XttsConfig
from TTS.tts.models.xtts import Xtts
config = XttsConfig()
model = Xtts.init_from_config(config)
model.load_checkpoint("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2")
voice_sample = "your_voice.wav"
speaker_embedding = model.get_speaker_embedding(voice_sample)
📤 3. Генерация речи с твоим голосом
text = "Привет! Я теперь могу говорить твоим голосом."
wav = model.tts(text, speaker_embedding=speaker_embedding)
model.save_wav(wav, "output.wav")
💻 4. (Опционально) Интерфейс с Gradio
import gradio as gr
def speak(text):
wav = model.tts(text, speaker_embedding=speaker_embedding)
path = "generated.wav"
model.save_wav(wav, path)
return path
gr.Interface(fn=speak, inputs=gr.Textbox(), outputs=gr.Audio()).launch()
✅ Быстрый способ (через CLI)
tts --model_name "tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2" \
--text "Привет, мир!" \
--speaker_wav path/to/your.wav \
--out_path output.wav
⚠️ Важно
- 💻 Работает на CPU, но лучше с GPU.
- 🌐 Поддерживает русский язык.
@pythonl
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
EleutherAI выпустила The Common Pile v0.1 — 8-терабайтный набор данных для тренировки моделей, собранный при участии Hugging Face и академических институтов. В него вошли более 20-ти публичных источников, На базе датасета созданы Comma v0.1-1T и Comma v0.1-2T (по 7 млрд параметров), которые, по заявлению разработчиков, не уступают моделям, обученным на нелицензированном контенте.
Модели показывают сильные результаты в прораммировании и математике, опровергая мнение, что только "пиратский" контент обеспечивает качество. Релиз датасета - это попытка исправить ошибки прошлого: ранее EleutherAI критиковали за использование защищенного авторским правом контента в старом датасете The Pile.
huggingface.co
OpenAI получила судебный приказ о временном хранении данных пользователей ChatGPT и API, даже если они были удалены. Это связано с иском New York Times о нарушении авторских прав. NYT требует сохранить «всю переписку и контент» для использования в качестве доказательств.
Под приказ попадают данные пользователей бесплатных и платных версий ChatGPT (Plus, Pro, Team), а также API-клиенты без соглашения о нулевом хранении данных. Корпоративные клиенты и образовательные проекты в безопасности — их информация не попадает под приказ.
OpenAI назвала требование чрезмерным, подчеркнув, что обычно удаляет данные через 30 дней и подала апелляцию, но временно соблюдает решение.
openai.com
MIT CSAIL и Recursion разработали Boltz-2 — открытую модель для анализа биомолекулярных структур и связывания. Она сочетает рекордную скорость и точность, превосходя AlphaFold3 и других конкурентов.
Boltz-2 предсказывает, как молекулы взаимодействуют, с точностью, близкой к физическим методам FEP, но в 1000 раз быстрее. Разработчики надеются, что публикация модели облегчит поиск лекарств, ведь Boltz-2 может за час перебрать тысячи соединений вместо недель вычислений.
globenewswire.com
AMD объявил о покупке ключевых специалистов из стартапа Untether AI, разработавшего энергоэффективные чипы для ИИ-инференса. Сделка должна укрепить возможности компании в области компиляторов и проектирования чипов.
Untether AI, основанный в 2018 году, славился архитектурой «at-memory», повышающей производительность в дата-центрах и на EDGE-устройствах. Их плата speedAI240 Slim показала рекордную энергоэффективность: в 3–6 раз выше аналогов по тестам MLPerf.
Сделка стала частью стратегии AMD по конкурированию с Nvidia. Ранее, приобретя стартап Brium, компания усилила оптимизацию ИИ-нагрузок на GPU Instinct. Теперь фокус смещается на интеграцию новых технологий в продукты, ориентированные на растущий рынок ИИ.
crn.com
В Нью-Йорке прошел ежегодный фестиваль ИИ-фильмов от Runway. За 3 года проект вырос от 300 до 6000 заявок, а в этом году представил десятку короткометражек, созданных с помощью ИИ. Лучшей стала «Total Pixel Space» Джейкоба Алдера, исследующая математические границы digital-изображений.
По словам организаторов, технологии ускоряют процессы кинопроизводства и фестиваль делает акцент на том, как ИИ поддерживает, а не заменяет творцов.
apnews.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM