🚀 На Хабре вышел гайд о том, как внедрять YandexGPT API в свои продукты
Команда AllSee показала, как они реализовали SDK для быстрой интеграции YandexGPT в python-приложение. Попутно показали, что модель даёт похожий на ChatGPT результат по метрикам, но при этом её дешевле использовать в своих проектах.
Пользуйтесь )
▪️ Habr: https://habr.com/ru/articles/812979/
@ai_machinelearning_big_data
Команда AllSee показала, как они реализовали SDK для быстрой интеграции YandexGPT в python-приложение. Попутно показали, что модель даёт похожий на ChatGPT результат по метрикам, но при этом её дешевле использовать в своих проектах.
Пользуйтесь )
▪️ Habr: https://habr.com/ru/articles/812979/
@ai_machinelearning_big_data
😁23👍17❤4🤔3🔥2🗿1💘1
🧬 AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules
Google DeepMind представили Alpha Fold3, новую модель искусственного интеллекта, которая предсказывает структуру и взаимодействия молекул.
Благодаря точному прогнозированию структуры белков, ДНК, РНК и многого другого, а также того, как они взаимодействуют, наше понимание биологического мира может выйти на новый уровень, а в практическом применение поможет разработке новых лекарств.
Эта революционная модель, может предсказывать структуру и взаимодействия всех молекул жизни с беспрецедентной точностью.
На основе входного списка молекул Alpha Fold3 генерирует их общую трехмерную структуру, показывая, как они сочетаются друг с другом. Программа моделирует крупные биомолекулы, такие как белки, ДНК и РНК, а также небольшие молекулы, также известные как лиганды.
Кроме того, Alpha Fold3 может моделировать химические модификации этих молекул, которые контролируют здоровое функционирование клеток, нарушение которых может привести к различным заболеваниям.
Ученые со всего мира могут работать с AlphaFold 3 совершенно бесплатно.
▪Blog: https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/
▪Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
▪Two Minute Papers: https://www.youtube.com/watch?v=Mz7Qp73lj9o
@ai_machinelearning_big_data
Google DeepMind представили Alpha Fold3, новую модель искусственного интеллекта, которая предсказывает структуру и взаимодействия молекул.
Благодаря точному прогнозированию структуры белков, ДНК, РНК и многого другого, а также того, как они взаимодействуют, наше понимание биологического мира может выйти на новый уровень, а в практическом применение поможет разработке новых лекарств.
Эта революционная модель, может предсказывать структуру и взаимодействия всех молекул жизни с беспрецедентной точностью.
На основе входного списка молекул Alpha Fold3 генерирует их общую трехмерную структуру, показывая, как они сочетаются друг с другом. Программа моделирует крупные биомолекулы, такие как белки, ДНК и РНК, а также небольшие молекулы, также известные как лиганды.
Кроме того, Alpha Fold3 может моделировать химические модификации этих молекул, которые контролируют здоровое функционирование клеток, нарушение которых может привести к различным заболеваниям.
Ученые со всего мира могут работать с AlphaFold 3 совершенно бесплатно.
▪Blog: https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/
▪Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
▪Two Minute Papers: https://www.youtube.com/watch?v=Mz7Qp73lj9o
@ai_machinelearning_big_data
🔥43👍16❤7
⚡️ You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Large Language Models
Microsoft только что представили инструмент You Only Cache Once: Decoder-Decoder : архитектура Decoder-Decoder для больших языковых моделей
YOCO существенно снижает потребление памяти GPU и состоит из двух компонентов - cross decoder'а, объединенного с
значений ключей (KV), которые повторно используются cross decoder'ом с механизмом cross-attention.
Результаты экспериментов показывают, что YOCO достигает более высокой производительности по сравнению с архитектурой Трансформеров при различных настройках масштабирования размера модели и количества обучающих токенов, подробнее тут.
▪Github: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/YOCO
▪ABS: https://arxiv.org/abs/2405.05254
#microsoft
@ai_machinelearning_big_data
Microsoft только что представили инструмент You Only Cache Once: Decoder-Decoder : архитектура Decoder-Decoder для больших языковых моделей
YOCO существенно снижает потребление памяти GPU и состоит из двух компонентов - cross decoder'а, объединенного с
self-decoder'ом. Self-decoder кодирует глобальные кэшизначений ключей (KV), которые повторно используются cross decoder'ом с механизмом cross-attention.
Результаты экспериментов показывают, что YOCO достигает более высокой производительности по сравнению с архитектурой Трансформеров при различных настройках масштабирования размера модели и количества обучающих токенов, подробнее тут.
▪Github: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/YOCO
▪ABS: https://arxiv.org/abs/2405.05254
#microsoft
@ai_machinelearning_big_data
🔥37👍16❤5🎉1
Google представила новое решение в сфере кибербезопасности Threat Intelligence, которое позволит клиентам «получать ценную информацию и защищать корпоративную IT-инфраструктуру от угроз быстрее, чем когда-либо прежде», используя аналитические данные подразделения кибербезопасности Mandiant, службы анализа угроз VirusTotal в сочетании с возможностями ИИ-модели Gemini AI.
«Бесспорно, что сегодня Google обеспечивает два наиболее важных столпа анализа угроз в отрасли — VirusTotal и Mandiant. Интеграция обоих в единое предложение, дополненное ИИ и анализом угроз Google, предлагает командам безопасности новые средства для использования актуальных сведений об угрозах для лучшей защиты своих организаций», — отметил Дэйв Грубер (Dave Gruber), главный аналитик Enterprise Strategy Group.
Google отметила, что основным преимуществом Threat Intelligence является предоставление специалистам по безопасности ускоренной аналитики за счёт использования генеративного ИИ. Задействованная в решении большая языковая модель Gemini 1.5 Pro, по словам Google, сокращает время, необходимое для анализа вредоносного ПО и раскрытия его исходного кода.
Компания отметила, что вышедшей в феврале версии Gemini 1.5 Pro потребовалось всего 34 секунды, чтобы проанализировать код вируса WannaCry, программы-вымогателя, с помощью которой хакеры в 2017 году атаковали множество компаний по всему миру.
Также Gemini позволяет ускорить сбор информации о хакерской группе, её целях, тактике взлома и связанных с ней деталях. Кроме того, Gemini обеспечивает обобщение отчётов об угрозах на естественном языке в Threat Intelligence, что позволяет компаниям оценить, как потенциальные атаки могут на них повлиять, и расставить приоритеты, на чём следует сосредоточиться.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍15🔥5⚡1😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔦 IC-Light: Imposing Consistent Light 💡
IC-Light - это новый интересный проект для реалистичного управления освещением.
Внутри два типа моделей: модель изменения освещения с из тектовых промптов и модель изменения подсветки фона изображений.
▪Github: https://github.com/lllyasviel/IC-Light
▪Jupyter: https://github.com/camenduru/IC-Light-jupyter
▪Demo: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
@ai_machinelearning_big_data
IC-Light - это новый интересный проект для реалистичного управления освещением.
Внутри два типа моделей: модель изменения освещения с из тектовых промптов и модель изменения подсветки фона изображений.
▪Github: https://github.com/lllyasviel/IC-Light
▪Jupyter: https://github.com/camenduru/IC-Light-jupyter
▪Demo: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
@ai_machinelearning_big_data
👍39🔥10❤8
💡 Lumina-T2X: Transforming Text into Any Modality, Resolution, and Duration via Flow-based Large Diffusion Transformers
Lumina-T2X - новое семейство диффузионных моделей, способных преобразовывать текст в: изображения, динамичные видео с любым разрешением и длительностью, 3D модели и речь с минимальными вычислительными затратами..
В основе Lumina-T2X лежит большой диффузионный Flow-based трансформер (Flag-DiT), который поддерживает до 7 миллиардов параметров и длины контекста в 128 000 токенов.
▪Github: https://github.com/alpha-vllm/lumina-t2x
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2405.05945
▪Demo: https://lumina.sylin.host/
@ai_machinelearning_big_data
Lumina-T2X - новое семейство диффузионных моделей, способных преобразовывать текст в: изображения, динамичные видео с любым разрешением и длительностью, 3D модели и речь с минимальными вычислительными затратами..
В основе Lumina-T2X лежит большой диффузионный Flow-based трансформер (Flag-DiT), который поддерживает до 7 миллиардов параметров и длины контекста в 128 000 токенов.
▪Github: https://github.com/alpha-vllm/lumina-t2x
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2405.05945
▪Demo: https://lumina.sylin.host/
@ai_machinelearning_big_data
👍32🔥13❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
Новый метод Deblur-GS на основе Гауссовских сплатов для качественного восстановления размытой картинки.
Deblur-GS обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, что подтверждается бенчмарками, как на синтетических, так и на реальных наборах данных.
▪Code: https://github.com/Chaphlagical/Deblur-GS
▪Paper: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/static/paper/Deblur_GS_author_version.pdf
▪Project: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/
@ai_machinelearning_big_data
Новый метод Deblur-GS на основе Гауссовских сплатов для качественного восстановления размытой картинки.
Deblur-GS обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, что подтверждается бенчмарками, как на синтетических, так и на реальных наборах данных.
▪Code: https://github.com/Chaphlagical/Deblur-GS
▪Paper: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/static/paper/Deblur_GS_author_version.pdf
▪Project: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/
@ai_machinelearning_big_data
👍35🔥11❤7
🔥Gemma 2B with recurrent local attention with context length of up to 10M
Огненная модель Gemma 2B с длиной контекста 10M, которая анализирует до 7 млн слов.
В нее можно закидывать огромные документы и модель всё проанализирует.
Производительность выше Gemini в 10 раз, а памяти нужно всего 32 ГБ.
▪Github: https://github.com/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
▪HF: https://huggingface.co/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
▪Technical Overview: https://medium.com/@akshgarg_36829/gemma-10m-technical-overview-900adc4fbeeb
#llm #gemma
@ai_machinelearning_big_data
Огненная модель Gemma 2B с длиной контекста 10M, которая анализирует до 7 млн слов.
В нее можно закидывать огромные документы и модель всё проанализирует.
Производительность выше Gemini в 10 раз, а памяти нужно всего 32 ГБ.
▪Github: https://github.com/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
▪HF: https://huggingface.co/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
▪Technical Overview: https://medium.com/@akshgarg_36829/gemma-10m-technical-overview-900adc4fbeeb
#llm #gemma
@ai_machinelearning_big_data
👍42🔥15🤩6❤4👨💻1🦄1😎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
KAN + NeRF = 🔥
KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) — многообещающий конкурент традиционных MLP.
Почему бы не внедрить его в NeRF?
Оптимизация NeRF занимает от нескольких часов до одного-двух дней (в зависимости от разрешения) и требует GPU.
Рендеринг изображения из оптимизированного NeRF с KAN занимает от секунды до ~30 секунд в зависимости от разрешения.
🖥 GitHub
#neuralnets
@ai_machinelearning_big_data
KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) — многообещающий конкурент традиционных MLP.
Почему бы не внедрить его в NeRF?
Оптимизация NeRF занимает от нескольких часов до одного-двух дней (в зависимости от разрешения) и требует GPU.
Рендеринг изображения из оптимизированного NeRF с KAN занимает от секунды до ~30 секунд в зависимости от разрешения.
#neuralnets
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤30👍15🔥11🗿2🤔1
⚡️ LLaVA-NeXT: A Strong Zero-shot Video Understanding Model
LLaVA-NeXT - одна из самых мощных на сегодняшний день моделей для понимания видео, превосходящая все существующие VLM, с открытым исходным кодом.
Новая SoTA!
LLaVA-Next демонстрирует высокую скорость передачи данных и демонстрирует отличные результаты при zero-shot обучении.
▪Github: https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT
▪Blog: https://llava-vl.github.io/blog/2024-04-30-llava-next-video/
▪HF: https://huggingface.co/shi-labs/CuMo-mistral-7b
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/shi-labs/CuMo_dataset
#llm #vlm
@ai_machinelearning_big_data
LLaVA-NeXT - одна из самых мощных на сегодняшний день моделей для понимания видео, превосходящая все существующие VLM, с открытым исходным кодом.
Новая SoTA!
LLaVA-Next демонстрирует высокую скорость передачи данных и демонстрирует отличные результаты при zero-shot обучении.
git clone https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT
▪Github: https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT
▪Blog: https://llava-vl.github.io/blog/2024-04-30-llava-next-video/
▪HF: https://huggingface.co/shi-labs/CuMo-mistral-7b
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/shi-labs/CuMo_dataset
#llm #vlm
@ai_machinelearning_big_data
👍30❤6🔥5😁1