🔥🔥🔥 Google объявила конкурс для всех разработчиков Gemini API с призовым фондом в $3 млн и Custom Electric 1981 DeLorean (Легендарная машина из фильма Назад в будущее)
В рекламе снялся легендарный Кристофер Ллойд, актер снимавшийся в трилогии Назад в будущее.
🛻 Главный приз: полностью электрическая версия DeLorean 1981, произведенная на заказ.
Общий призовой фонд: $3 млн.
Конкурс Google Gemini API открыт как для отдельных участников, так и для команд. Разработчикам предлагается создать и представить приложения с использованием API Gemini.
⚡️Критерии оценки
Google оценивает приложения по пяти основным критериям:
* Креативность
* Полезность
* Исполнение
* Новизна
* Влияние
Компания будет выбирать приложения, которые:
*Ииспользуют API Gemini
* Решают реальные проблемы
* Оригинальны и хорошо продуманы
* Дают потяьный пользовательский опыт
Призы
В рамках конкурса также будут вручаться денежные призы в различных категориях:
* Лучшее приложение для Android
* Лучшее веб-приложение
* Лучшая игра
Кроме того, будут присуждаться крупные денежные призы за:
* Самое полезное приложение
* Самое эффективное приложение
* Самое креативное приложение
Крайний срок подачи заявок
Крайний срок подачи заявок: 12 августа 2024 года.
Онлайн-голосование в категории «Выбор пользователей» ожидается 16 августа.
В остальных категориях победителей выберет внутренняя команда Google. Результаты конкурса Gemini API будут объявлены в октябре.
📌 Подать заявку: https://ai.google.dev/competition?hl=ru
📌 Видео: https://www.youtube.com/watch?v=_cZa_7KaQ3c&t=18s
@ai_machinelearning_big_data
В рекламе снялся легендарный Кристофер Ллойд, актер снимавшийся в трилогии Назад в будущее.
🛻 Главный приз: полностью электрическая версия DeLorean 1981, произведенная на заказ.
Общий призовой фонд: $3 млн.
Конкурс Google Gemini API открыт как для отдельных участников, так и для команд. Разработчикам предлагается создать и представить приложения с использованием API Gemini.
⚡️Критерии оценки
Google оценивает приложения по пяти основным критериям:
* Креативность
* Полезность
* Исполнение
* Новизна
* Влияние
Компания будет выбирать приложения, которые:
*Ииспользуют API Gemini
* Решают реальные проблемы
* Оригинальны и хорошо продуманы
* Дают потяьный пользовательский опыт
Призы
В рамках конкурса также будут вручаться денежные призы в различных категориях:
* Лучшее приложение для Android
* Лучшее веб-приложение
* Лучшая игра
Кроме того, будут присуждаться крупные денежные призы за:
* Самое полезное приложение
* Самое эффективное приложение
* Самое креативное приложение
Крайний срок подачи заявок
Крайний срок подачи заявок: 12 августа 2024 года.
Онлайн-голосование в категории «Выбор пользователей» ожидается 16 августа.
В остальных категориях победителей выберет внутренняя команда Google. Результаты конкурса Gemini API будут объявлены в октябре.
📌 Подать заявку: https://ai.google.dev/competition?hl=ru
📌 Видео: https://www.youtube.com/watch?v=_cZa_7KaQ3c&t=18s
@ai_machinelearning_big_data
👍30🔥15❤6🥰2🤣2❤🔥1
Tabby — это локальный AI-помощник для кодинга, open-source альтернатива GitHub Copilot.
Некоторые особенности Tabby:
— полная самодостаточность, отсутствие необходимости в СУБД или в облаке
— имеет интерфес OpenAPI, легко интегрируемый с существующей инфраструктурой (например, Cloud IDE)
— поддерживает GPU среднего класса
Быстрый старт с Docker:
docker run -it \
--gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
tabbyml/tabby \
serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda
Существует расширение для VS Code
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍51🔥9❤5😁1
Еще один ништячок от Google, - "PaliGemma"! 🚀
Семейство из 116 новых моделей, которые могут подписывать изображения, отвечать на вопросы, распознавать объекты, сегментировать изображения и многое другое!
PaliGemma (Github) - это семейство моделей визуализации с архитектурой, состоящей из SIGLIP-So 400m в качестве кодера изображений и Gemma-2B в качестве декодера текста.
SigLIP - это современная модель, которая может распознавать как изображения, так и текст. Как и CLIP, он состоит из кодера изображений и текста. Как и в случае с PALI-3, комбинированная модель Paligemma работает на основе графических и текстовых данных, а затем может быть легко адаптирована для последующих задач, таких как создание субтитров.
Gemma - это модель для генерации текста, предназначенная только для декодера. Сочетание графического кодера Siglip и линейного адаптера Gemma позволяет использовать Paligemma в качестве мощной модели визуализации.
▪Блог: https://hf.co/blog/paligemma
▪Модели: https://hf.co/collections/google/paligemma-release-6643a9ffbf57de2ae0448dda
▪Demo: https://hf.co/spaces/google/paligemma
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19❤6🔥3😴2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🪄 И снова Google, они только что анонсировали Illuminate → https://illuminate.withgoogle.com
Illuminate использует ИИ для переосмысления процесса обучения, превращая сложные исследовательские работы в увлекательные беседы.
Обсуждения создаются с помощью искусственного интеллекта и основаны на загруженных научных статьях.
Illuminate - это экспериментальная технология, которая использует ИИ для адаптации контента к вашим предпочтениям в обучении.
📌 Бегом записываться в лист ожидания, тут же можно послушать примеры: https://illuminate.withgoogle.com/home
@ai_machinelearning_big_data
Illuminate использует ИИ для переосмысления процесса обучения, превращая сложные исследовательские работы в увлекательные беседы.
Обсуждения создаются с помощью искусственного интеллекта и основаны на загруженных научных статьях.
Illuminate - это экспериментальная технология, которая использует ИИ для адаптации контента к вашим предпочтениям в обучении.
📌 Бегом записываться в лист ожидания, тут же можно послушать примеры: https://illuminate.withgoogle.com/home
@ai_machinelearning_big_data
👍43🔥12❤5
Поддерживает синтез речи, разные режимы и расширяемую (вызов функций) систему плагинов.
Позволяет реализовать развертывание в один клик частного чат-приложения OpenAI ChatGPT/Claude/Gemini/Groq/Ollama.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28🔥4❤3👏1
Continue помогает очень удобно организовать использование AI в таких рабочих задачах как:
— Объяснение отдельных мест кода
— Автодополнение, рефакторинг функций
— Получение ответов на вопросы о своей кодовой базе
— Быстрое использование документации (и просто отдельных файлов) в качестве контекста
— Быстрый запуск действий с помощью
/-команд— Мгновенное объяснение ошибок прямо в терминале
Continue позволяет использовать подходящую LLM для работы, будь то открытый или закрытый исходный код, локальная или удаленная работа, использование чата или автозаполнения.
Можно очень гибко настроить расширение в соответствии с существующими рабочими процессами.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍35🔥4❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это круто!
ИИ-агент Google просматривает демонстрацию агентов Openai и комментирует ее 🤯
@ai_machinelearning_big_data
ИИ-агент Google просматривает демонстрацию агентов Openai и комментирует ее 🤯
@ai_machinelearning_big_data
😁50👍9🤬7🥱4❤2🔥2
⚡ Zeus Новый инструмент экосистемы Pytorch
Глубокое обучение потребляет довольно много энергии.
Например, обучение одного 200B LLM на инстансах AWS p4d потребляет около 11,9 ГВт-ч (источник: CIDR 2024 keynote), это же количество энергии позволяет в одиночку обеспечивать энергией более тысячи домохозяйств в среднем по США в течение года.
📌 Zeus - это инструмент с открытым исходным кодом от Pytorch, для измерения и оптимизации энергопотребления рабочих нагрузок при обучении моделей.
- Cредства измерения энергопотребления графического процессора
- Несколько инструментов оптимизации энергопотребления, которые позволяют найти наилучшие конфигурации ML и/или GPU
Zeus может принести пользу тем, кто хотел бы:
- измерить и оптимизировать затраты на электроэнергию
- снизить тепловыделение GPU (за счет снижения энергопотребления)
▪Github
▪Подробнее
▪Docs
@ai_machinelearning_big_data
Глубокое обучение потребляет довольно много энергии.
Например, обучение одного 200B LLM на инстансах AWS p4d потребляет около 11,9 ГВт-ч (источник: CIDR 2024 keynote), это же количество энергии позволяет в одиночку обеспечивать энергией более тысячи домохозяйств в среднем по США в течение года.
📌 Zeus - это инструмент с открытым исходным кодом от Pytorch, для измерения и оптимизации энергопотребления рабочих нагрузок при обучении моделей.
- Cредства измерения энергопотребления графического процессора
- Несколько инструментов оптимизации энергопотребления, которые позволяют найти наилучшие конфигурации ML и/или GPU
Zeus может принести пользу тем, кто хотел бы:
- измерить и оптимизировать затраты на электроэнергию
- снизить тепловыделение GPU (за счет снижения энергопотребления)
▪Github
▪Подробнее
▪Docs
@ai_machinelearning_big_data
👍35🥱12🔥6❤5🌭3