Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В партнерстве OpenAI с Microsoft появляются трещины. Хотя Microsoft помогла проекту OpenAI ChatGPT добиться большого успеха за счет огромных инвестиций, у генеральных директоров обеих сторон имеются разногласия по таким вопросам, как предоставление вычислительной мощности, доступ к моделям и способность ИИ достичь AGI. Microsoft активно разрабатывал Copilot и тайно сформировал команду для разработки модели, которая заменит OpenAI.
Даже несмотря на то, что обе стороны готовятся к своему независимому будущему, они остаются в зависимости друг от друга. Microsoft имеет право не допустить преобразования OpenAI в независимую коммерческую компанию, в то время как OpenAI может помешать Microsoft получить доступ к своим самым передовым технологиям.
wsj.com
Duolingo объявила о запуске стратегии «AI-first» - компания постепенно откажется от наемных работников в пользу ИИ. Основатель, Луис фон Ан, в письме сотрудникам пояснил, что ИИ поможет убрать рутину, перестроить процессы и ускорить создание обучающего контента.
Внедрение ИИ коснется найма и оценки сотрудников — новые штатные позиции одобрят, только если команда не сможет автоматизировать задачи. При этом фон Ан подчеркивает: речь не о замене людей, а о перераспределении ресурсов. Сотрудникам обещают поддержку в обучении и переход к творческим проектам.
В Duolingo уверены, что ИИ не только повысит эффективность, но и приблизит миссию — сделать обучение доступным для миллионов. Технологии вроде «Video Call», имитирующие репетитора, уже тестируются. Компания готова мириться с временными недочетами в качестве, лишь бы не упустить момент.
theverge.com
Илон Маск написал в X, что на следующей неделе ранняя бета-версия Grok 3.5 будет выпущена только для подписчиков SuperGrok. По его словам, это первый ИИ, который может точно отвечать на вопросы о ракетных двигателях или электрохимических технологиях.
Elon Musk в X (ex-Twitter)
Audio Overviews, который превращает ваши источники в диалоги в стиле подкастов, теперь поддерживает свыше 50 языков. Помимо английского, доступны испанский, португальский, французский, хинди, турецкий и РУССКИЙ.
Чтобы сменить язык, нужно зайти в настройки NotebookLM (в правом верхнем углу), выбрать «Язык вывода» — и AI начнёт генерировать ответы и озвучивать обзоры на нужном вам языке. NotebookLM интегрирован ещё и в Gemini, а также Google Docs — так что даже текстовые документы можно превратить в аудиоформат.
blog.google
Разработчики llama представили новое приложение, где главной фишкой стал голосовой ассистент, работающий на модели Llama 4. В отличие от стандартных чат-ботов, здесь упор сделан на естественность диалога: ИИ генерирует речь в реальном времени благодаря полнодуплексной технологии, а не просто зачитывает текст. Пока функция доступна в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии — разработчики просят пользователей тестировать демо-режим и делиться фидбеком.
Приложение интегрируется с соцсетью компании, WhatsUp, и очками Ray-Ban Meta — начатый на одном устройстве диалог можно продолжить в веб-версии или мобильном интерфейсе. Ассистент учится на ваших данных: если подключить аккаунты соцсетей, он подстраивает ответы под интересы, запоминает предпочтения и предлагает персонализированные рекомендации.
Для тех, кто любит эксперименты, есть генератор изображений и шаблоны для документов — их можно редактировать голосом или текстом. А чтобы не перегружать интерфейс, голосовое управление включается одной кнопкой, а иконка микрофона всегда показывает, когда система вас «слышит». Скачать приложение уже можно на iOS и Android.
about.fb.com
У DeepSeek на подходе релиз (671B math/prover model), жаль не R2.
HF
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍75❤23🔥14
Облако, которое вошло в топ — и не зря
MTС Web Services возглавил рейтинг GPU Cloud 2025 по версии CNews.
Ключевые критерии, по которым оценивали участников: технологичность, надёжность, универсальность, стоимость.
Что внутри лидирующего сервиса:
• 15 GPU-конфигураций на базе A100, V100, T4 и др.
• CPU Intel Xeon Gold разных поколений
• Поддержка Kubernetes, VDI и MLOps-инструментов и платформы для управления LLM -,MWS GPT
• Надёжная архитектура Tier III + DRaaS
• Гибкие/фиксированные ресурсы, выделенные сегменты
А еще лучшая цена при высокой гибкости и технологичности.
@ai_machinelearning_big_data
MTС Web Services возглавил рейтинг GPU Cloud 2025 по версии CNews.
Ключевые критерии, по которым оценивали участников: технологичность, надёжность, универсальность, стоимость.
Что внутри лидирующего сервиса:
• 15 GPU-конфигураций на базе A100, V100, T4 и др.
• CPU Intel Xeon Gold разных поколений
• Поддержка Kubernetes, VDI и MLOps-инструментов и платформы для управления LLM -,MWS GPT
• Надёжная архитектура Tier III + DRaaS
• Гибкие/фиксированные ресурсы, выделенные сегменты
А еще лучшая цена при высокой гибкости и технологичности.
@ai_machinelearning_big_data
😁46👍20🔥9❤8🤣7🥰6🥱6
Если вы хотите не просто запускать готовые модели, а понять, как они работают «под капотом», репозиторий Beyond-NanoGPT — то, что нужно. Этот проект аспиранта по CS Стэнфордского университета, который создан как мост между учебными примерами вроде nanoGPT и сложными наработками, предлагает десятки реализаций современных методов глубокого обучения.
Все написано с нуля на PyTorch, с детальными комментариями — идеально для тех, кто устал от абстрактных статей и беспощадного продакшн-кода. Каждая строчка кода написана так, что становится понятно, как его использовать на практике.
Застряли на уровне чтения бесконечных туториалов и хотите двигаться дальше? Этот репозиторий — отличный шаг. Он не сделает вас экспертом за неделю, но даст инструменты, чтобы разобраться в современных статьях и начать свои эксперименты. И да, здесь нет красивого веб-интерфейса или готовых SaaS-решений — только код, комментарии и ваше любопытство. Как и должно быть в ресерче.
Начать очень просто: клонируете репозиторий, ставите зависимости и можно погружаться в код. Архитектуры? Есть Vision Transformer для классификации изображений, Diffusion Transformer для генерации, ResNet и даже MLP-Mixer. Каждый скрипт — отдельный эксперимент.
Например, чтобы обучить DiT на датасете CIFAR-10, достаточно запустить
train_dit.py. Все рассчитано на один GPU, так что даже без доступа к злым кластерам можно практиковаться. А если хочется разобраться в механизмах внимания, отдельные ноутбуки покажут, как работают Grouped-Query, линейное, разреженное или перекрестное внимание — с визуализациями и пояснениями.Проект не только про архитектуры, есть и прикладные техники. Хотите ускорить инференс языковой модели? Посмотрите реализацию KV-кэширования или спекулятивного декодирования — методы, которые сейчас активно используют в LLM-инфраструктуре.
Интересует RL? В разделе с обучением с подкреплением есть классика - DQN и PPO для Cartpole, а в планах — нейросеть для шахмат с MCTS. При этом код не просто работает, но и объясняет нюансы: почему в REINFORCE важна базовая линия, как избежать градиентного взрыва в трансформерах или чем RoPE-эмбединги лучше стандартных.
Часть разделов (Flash Attention, RLHF) пока в разработке. Но планы грандиозные: автор обещает все - от квантования весов до распределенного RL.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Github #BeyondNanoGPT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍65🔥24❤12🤣3🦄1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Представьте, что учите язык не по учебникам, а через ситуации, в которых оказываетесь каждый день. Именно эту идею воплотила команда Google в проекте Little Language Lessons— трех экспериментах на базе Gemini API, которые делают обучение живым и контекстным.
Первый эксперимент, Tiny Lesson, решает проблему «как сказать это сейчас?». Вы описываете ситуацию — например, «потерял паспорт» — и получаете словарь и фразы в формате JSON. Всё благодаря промптам, где Gemini генерирует структурированные данные: массив терминов с транскрипцией и переводом, а также советы по грамматике.
Например, если целевой язык — японский, модель сама определит, нужна ли транскрипция ромадзи, и подготовит материал за 2 API-запроса. Это не просто список слов, а готовый микрокурс под конкретный сценарий.
Второй, Slang Hang, убирает «учебникоговорение». Тут Gemini выступает как сценарист: создаёт диалоги на целевом языке с культурными нюансами и сленгом. Все генерируется одним запросом — от контекста сцены до реплик с пояснениями. Пример: диалог продавца и туриста может включать неформальные выражения, которые не найдешь в стандартных учебниках.
Правда, иногда модель ошибается или придумывает выражения, так что без проверки носителем не обойтись. Но сам подход — дать пользователю «уши» в реальных разговорах выглядит перспективно, особенно с интеграцией Cloud Translation для мгновенного перевода.
Третий, визуальный эксперимент — Word Cam. Наводите камеру на объект, и Gemini не только определяет его (bounding box), но и предлагает слова вроде «подоконник» или «жалюзи». Детекция работает через Gemini Vision, а дополнительные дескрипторы (цвет, материал, примеры употребления) подтягиваются отдельным запросом. Для изучения бытовой лексики почти идеально, хотя точность сильно зависит от качества снимка.
Во всех экспериментах задействован Text-to-Speech — озвучка слов и фраз. Но есть нюанс: для редких языков голоса зачастую звучат неестественно или не совпадают с диалектом. Например, выберете мексиканский испанский, а синтезатор выдаст акцент из Мадрида. Разработчики честно признают: это ограничение текущих API, и над ним еще работать.
Little Language Lessons — начало переосмысления процесса обучения языкам. Проекту пока не хватает тонкой настройки под лингвистическую специфику (идиомы или региональные диалекты), но основа уже заложена.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Gemini
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤66👍29🔥20🌭3
Xiaomi выпустила в опенсорсный релиз MiMo-7B — набор языковых моделей, созданных для решения сложных задач, от математики до генерации кода.
Несмотря на скромные 7 млрд. параметров, модель демонстрирует результаты, превосходящие 32B-конкурентов, разрушая стереотипы о зависимости качества от размера.
Создание MiMo началось с предтрейна на 25 трлн. токенов, где акцент был на повышении плотности логических паттернов.
Для этого разработчики пересмотрели обработку данных: улучшили извлечение математических формул и блоков кода из веб-страниц, добавили синтетические данные, сгенерированные топовыми ризонинг-моделями, и все это обработали уникальной стратегией смешивания.
На первых этапах доля STEM-контента достигала 70%, а на финальном — добавили синтетику и расширили контекст до 32K токенов.
Обучение с подкреплением на стадии посттренинга проводили на массиве из 130 тыс. задач, где каждая проверялась автоматически. Чтобы избежать reward hacking, использовали только rule-based награды.
Для сложных задач по программированию ввели систему частичных баллов (как на олимпиадах по информатике) - даже если решение не идеально, модель получает feedback за пройденные тесты. А чтобы RL не застревал на простых примерах, добавили ресэмплинг: 10% данных брали из пула уже решенных задач, балансируя эффективность и стабильность обучения.
Результаты бенчмарков: на LiveCodeBench v6 MiMo-7B-RL набрала 49.3%, обойдя QwQ-32B на 10 пунктов, а на AIME 2025 — 55.4%, оставив позади OpenAI o1-mini. При этом базовая версия модели уже показывала 75.2% на BBH, что выше аналогов своего класса.
⚠️ Разработчики рекомендуют использовать для локального инференса их форк vLLM , он поддерживает MTP (Multiple-Token Prediction), но и на HF Transformers инференс тоже работает.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #RL #Xiaomi #MiMo
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤86👍36🔥22🤔3😨3
🔋 Экономия памяти: по сравнению с 7B-версией модель потребляет на 50 % меньше VRAM при обработке длинного контекста (~25 000 токенов).
📺 Мультимодальные режим: поддержка 30-секундных аудио- и видео«из коробки» на 24 GB видеокартах.
🤖 Высокое качество: модель сохраняет свыше 90 % точности ответов и обеспечивает естественный, стабильный синтез речи на уровне 7B-модели.
#Qwen #omni #opensource
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍51❤29🔥18
На прошлой неделе завершился финал Всероссийской олимпиады по математике. В Яндекс Образовании спросили у студентов AI360, какие у них воспоминания об участии в олимпиадах и что они посоветуют будущим финалистам.
AI360 — это совместная программа бакалавриата от Яндекса, Сбера и четырёх топовых российских вузов — ИТМО, ВШЭ, МФТИ и Иннополис — для будущих архитекторов и исследователей ИИ. В этом году к партнерам добавится еще и СПбГУ. Кстати, 40% студентов AI360 — победители и призеры Всероссийской олимпиады по математике и информатике.
Новый набор в этом году будет больше в полтора раза! Стартует летом, подробности по ссылке.
AI360 — это совместная программа бакалавриата от Яндекса, Сбера и четырёх топовых российских вузов — ИТМО, ВШЭ, МФТИ и Иннополис — для будущих архитекторов и исследователей ИИ. В этом году к партнерам добавится еще и СПбГУ. Кстати, 40% студентов AI360 — победители и призеры Всероссийской олимпиады по математике и информатике.
Новый набор в этом году будет больше в полтора раза! Стартует летом, подробности по ссылке.
👌35👍20❤16🌭2
🚀Масштабная архитектура на базе, которая содержит 671 млрд параметров, что в 96 раз больше, чем у предыдущей версии Prover-V1.5 (7 млрд).
Построен на базе архитектуры «смеси экспертов» (MoE), что снижает затраты на обучение и повышает эффективность решения задач.
Модель заточена на формальное доказательство теорем с помощью языка программирования Lean 4, обеспечивая 100% логическую точность.
Lean 4 — это зависимо типизированный функциональный язык программирования и интерактивное средство доказательства теорем.
Результаты:
• Новая Sota( 88,9%) на MiniF2F-test.
• DeepSeek-Prover-V2 смогла доказать 49 теорем из 658.
Для тренировки использовались 8 млн синтетических примеров, созданных через рекурсивный поиск решений теорем.
🔍 Как это работает:
1) Разложение теорем: DeepSeek-V3 по prompt'у разбивает сложные задачи на подцели.
2) Формализация: Пошаговые рассуждения переводятся в доказательства на Lean 4.
3) Cold-start: Полученные цепочки рассуждений и формальные доказательства используются как начальные данные для обучения модели.
• 7 B — базовый вариант.
• 671 B — расширенная версия на базе DeepSeek-V3-Base.
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍89🔥36❤21👌5😍5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
На конференции LlamaCon Сатья Наделла, глава Microsoft, заявил, что 20–30% кода в репозиториях компании генерируется искусственным интеллектом. По его словам, эффективность таких решений сильно зависит от языка: например, с Python ИИ справляется лучше, а с C++ пока есть сложности. Наделла подчеркнул, что результаты все еще неоднородны, но тенденция очевидна.
Ранее технический директор Microsoft Кевин Скотт прогнозировал, что к 2030 году ИИ будет писать до 95% всего кода. В то же время в Google, по словам CEO Сундара Пичаи, нейросети уже создают более 30% нового кода. Однако методы подсчета у компаний различаются, поэтому точность цифр - под вопросом. Марк Цукерберг, участвовавший в дискуссии, признался, что не знает аналогичных данных для своей компании.
techcrunch.com
JetBrains опубликовала а опенсорс модель Mellum, созданную специально для задач разработки. В отличие от универсальных ИИ, Mellum фокусируется на умном завершении кода. Модель поддерживает Java, Python, Kotlin, Rust и еще десяток языков, а ее компактный размер (4 млрд. параметров) снижает затраты на вычисления. Публикация в открытом доступе — не просто жест доброй воли, в JetBrains верят, что прозрачность ускорит прогресс, как это было с Linux или Docker.
Уже сейчас модель обгоняет некоторых конкурентов в тестах на точность. На Hugging Face доступна базовая версия Mellum: ее можно дорабатывать, изучать или использовать как основу для экспериментов. JetBrains подчеркивает: Mellum — не готовый продукт, а инструмент для тех, кто хочет копать глубже.
blog.jetbrains.com
Anthropic поддержала планы правительства США по ужесточению контроля над экспортом ИИ-чипов, но предложила свои поправки. В заявлении компании отметили, что текущая трехуровневая система (Китай и Россия — третий уровень с самыми жёсткими ограничениями, Мексика и Португалия — второй, Япония и Южная Корея — первый) требует корректировок.
Anthropic предлагает снизить квоты на закупку чипов для стран второго уровня без одобрения властей, чтобы стимулировать их покупать через межправительственные соглашения — это, по мнению компании, уменьшит контрабанду и усилит контроль США. Решения ожидаются к 15 мая — дате вступления правил в силу.
anthropic.com
Фонд Викимедиа представил новую стратегию использования ИИ, сделав ставку не на автоматизацию, а на усиление роли людей. Вместо того чтобы заменять волонтеров-редакторов, ИИ станет их инструментом: он возьмет на себя рутинные задачи, освободив время для творческой работы. Алгоритмы помогут отслеживать правки, ускорят перевод статей между языками и упростят поиск информации в огромной базе данных.
Особый акцент сделан на открытость: разработки будут базироваться на опенсорс-решениях, а все процессы останутся прозрачными. Стратегия не меняет миссию Википедии, а усиливает ее, делая знания доступнее в эпоху, когда ИИ все чаще влияет на информацию. Редакторы остаются главными героями, а технологии — их помощниками.
wikimediafoundation.org
Власти Нью-Йорка тестируют внедрение систем ИИ для «превентивного» анализа поведения людей в метро. Как заявил глава безопасности MTA Майкл Кемпер, камеры с искусственным интеллектом смогут распознавать признаки агрессии или неадекватных действий, если человек ведет себя странно, система отправит сигнал службе безопасности или полиции до эскалации ситуации. «ИИ — это будущее, и мы уже работаем с IT-компаниями над адаптацией технологий под метро», — добавил он, не уточняя деталей. Отдельно глава MTA подчеркнул, что система не использует распознавание лиц, а только анализ действий.
theverge.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍72❤22🔥20😁4🤣4💔2🥰1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Gemini для GitHub упростит работу с чужим кодом. Интеграция позволяет прикрепить репозиторий к запросу и получить от ИИ помощь: разобраться в структуре проекта, объяснить функции, предложить оптимизацию или найти баги.
Пока функционал ограничен: нельзя просматривать историю коммитов, пул-реквесты или вносить изменения напрямую в репозиторий. Загрузить можно только один проект (до 5000 файлов и 100 МБ), а для приватных репозиториев потребуется привязать GitHub-аккаунт к Google. Импорт доступен через веб-версию Gemini, но начатый диалог можно продолжить в мобильном приложении. Интеграция появится в настройках Gemini в ближайшее время.
9to5google.com
Microsoft выпустила Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus и Phi-4-mini-reasoning с 14 миллиардов параметров у первых двух и 3.6 млрд. у mini.
Phi-4-reasoning-plus обошёл 671-миллиардную DeepSeek-R1 в тестах AIME 2025, а mini-reasoning была создана для работы на смартфонах или IoT-устройствах: она решает задачи от школьного уровня до научных расчетов, не нагружая систему.
Детали создания доступны в техническом отчете, а сами модели - на Azure или HuggingFace.
azure.microsoft.com
Anthropic представила 2 ключевых обновления для своего Claude: интеграцию сторонних сервисов и расширенный инструмент для глубокого анализа. Новая функция "Integrations" позволяет подключать Claude к бизнес-приложениям вроде Confluence, Zapier или PayPal через серверы на базе протокола MCP. Это даст ИИ доступ к данным проектов, автоматизирует задачи и улучшает контекстную работу.
Параллельно запущен Advanced Research: теперь Claude может анализировать сотни источников (включая корпоративные данные и локальные диски) за несколько минут, формируя детальные отчеты со ссылками на источники. Обновление использует «рассуждающие» модели ИИ.
Функции доступны в бета-версии для подписчиков Claude Max, Team и Enterprise, а также скоро появятся в плане Pro. Anthropic также увеличила лимиты для кодинг-инструмента Claude Code.
anthropic.com
Google начал внедрять рекламу в чаты пользователей с некоторыми сторонними ИИ-ассистентами через сеть AdSense. Функция, запущенная в этом году, уже тестировалась с стартапами Ask и Liner. Представитель компании подтвердил: «AdSense для Поиска доступен сайтам, которые хотят показывать релевантную рекламу в своих AI-диалогах».
Этот шаг выглядит попыткой монетизировать растущую популярность ИИ-чатов вроде ChatGPT или Claude, которые постепенно заменяют традиционный поиск. Ранее компания уже добавляла рекламу в ИИ-сниппеты поиска. Однако интеграция с внешними сервисами — новый этап.
bloomberg.com
Facebook-research внесли ключевые изменения в правила конфиденциальности своих умных очков Ray-Ban. С 29 апреля владельцы устройств больше не могут отключать сохранение голосовых записей в облаке — удалить их можно только вручную через настройки. По словам компании, аудио и транскрипты хранятся до года для улучшения продуктов, а случайные активации удаляются через 90 дней.
Фото и видео с камеры очков по-прежнему остаются в галерее смартфона и не используются для обучения ИИ, если не загружены в облачные сервисы компании или сторонние приложения. Однако голосовой помощник теперь всегда активен, пока пользователь не отключит его вручную. Это решение направлено на сбор данных для тренировки алгоритмов.
theverge.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍54❤21🔥18🫡5🥱1
Традиционные модели для поиска информации часто проваливаются в задачах, где нужны глубокие рассуждения: короткие фактологические запросы и простые документы из обучающих данных не учат их работать с многошаговыми вопросами.
ReasonIR был создан, чтобы решить эту проблему через синтетическую генерацию данных. Авторы создали ReasonIR-Synthesizer — пайплайн, который генерирует сложные запросы и «ложные» документы, похожие на полезные, но бесполезные на деле. Это заставляет модель учиться отличать настоящие паттерны, а не хвататься за поверхностные совпадения.
Для обучения тестовой модели ReasonIR-8B использовали контрастивное обучение с «хард негативами» (документами, которые кажутся релевантными, но таковыми не являются). Под капотом — доработанная LLama3.1-8B с двунаправленной маской внимания, обученная на смеси публичных данных (1,3 млн. примеров) и синтетики (около 345 тыс.).
На бенчмарке BRIGHT, (задачи из биологии, экономики и программирования), ReasonIR-8B показала 29.9 nDCG@10 без реранкера и 36.9 — с ним. Для сравнения: BM25, классический алгоритм, дает всего 14.8.
В RAG-сценариях модель подняла точность на MMLU на 6.4%, а на GPQA — на 22.6%, обогнав даже поисковик you.com. Причем чем детальнее переписывался запрос (например, добавлением контекста через GPT-4), тем лучше работала модель — другие ретриверы на длинных запросах «задыхались».
Авторы также оптимизировали вычисления: модель обходит LLM-реранкеры в 200 раз по эффективности, экономя ресурсы без потерь в качестве.
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("reasonir/ReasonIR-8B", torch_dtype="auto", trust_remote_code=True)
query = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
document = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
query_instruction = ""
doc_instruction = ""
model = model.to("cuda")
model.eval()
query_emb = model.encode(query, instruction=query_instruction)
doc_emb = model.encode(document, instruction=doc_instruction)
sim = query_emb @ doc_emb.T
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #ReasonIR
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍61🔥25❤21👏6🕊1🌭1