🌟 Mozilla выпустила сервис для ИИ-генерации веб-сайтов Solo 1.0

11 июня 2024 года компания Mozilla представила первый мажорный выпуск бесплатного сервиса для ИИ-генерации веб-сайтов под названием Solo.

Платформа для создания сайтов Solo 1.0 использует механизмы машинного обучения для автоматической генерации типовых элементов интерфейса. Проект позиционируется как инструмент, позволяющий пользователю быстро создать стильный и современный персональный или корпоративный сайт, не имея навыков веб-разработки.

Процесс создания сайта на базе решения Solo сводится к определению его тематики, выбору стиля шрифтов и цветовой гаммы, указанию типовых секций, таких как сведения о компании, расписание, отзывы клиентов, примеры работ и контактная информация.

После определения пользователем пожеланий ИИ-система Solo генерирует вариант веб-сайта, а затем предлагает в визуальном режиме адаптировать компоновку на свой вкус и добавить содержимое в шаблоны секций.

Стиль и базовое заполнение генерируется при помощи AI, а подходящие выбранной тематике изображения автоматически подбираются в каталоге Unsplash. Поддерживаются такие дополнительные возможности как вывод баннера согласия с использованием Cookie и SEO-оптимизация.

Публикация созданных сайтов в рамках сервиса бесплатна, а монетизация обеспечивается за счёт платной привязки к собственному домену (никто не мешает пользователю вручную перенести созданный сайт на свой хостинг). В будущем Mozilla планирует расширить спектр доступных стилей и режимов редактирования, а также добавить поддержку генерации изображений Favicon.

🟡 Solo

#иигенератор

@ai_machinelearning_big_data

⚡️ Semantic Kernel — open-source SDK, который позволяет интегрировать LLM от OpenAI, с Hugging Face и другие, с обычными языками программирования типо C#, Python и Java

— pip install semantic-kernel

Таким образом при помощи Semantic Kernel можно создавать LLM-агентов, которые не просто отвечают на вопросы, а могут взаимодействовать с написанным кодом

🖥 GitHub
🟡 Доки

@ai_machinelearning_big_data

🌟 Hallo: новый подход в анимации портретных изображений на основе аудио

Hallo объединяет генеративные диффузионные модели, денойзер на основе UNet, методы временного согласования отдельных движений и опорную нейросеть, а также даёт возможность контролировать выражение и движения лица.

🖥 GitHub
🟡 Предобученные модели на Hugging Face
🟡 Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

🌟 Mamba — семейство SSM-моделей

Селективные модели пространства состояний (SSM), такие как Mamba, не имеют некоторых недостатков трансформеров, таких как квадратичная вычислительная сложность при увеличении длины последовательности и большие требования к памяти. Более того, недавние исследования показали, что SSM могут соответствовать или превосходить возможности трансформеров, что делает их интересной альтернативой.

Однако до сих пор проводились лишь небольшие эксперименты по сравнению SSM с трансформерами.
Это исследование призвано исправить ситуацию, здесь проводится прямое сравнение 8B моделей Mamba, Mamba-2 и трансформера, обученных на одних и тех же наборах данных объемом до 3.5Т лексем. Также эти модели сравниваются с гибридной моделью (Mamba-2-Hybrid), состоящей из 43% слоев Mamba-2, 7% слоев Attention и 50% слоев MLP.

🤗 Mamba-2 и другие модели на Hugging Face
🟡 Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

🌟 OpenVLA 7B — OpenVLA — VLA-модель с 7B параметрами

OpenVLA 7B (vision-language-action) — это open-source модель, обученная на 970K эпизодах манипулирования роботами из набора данных Open X-Embodiment. Модель принимает на вход текстовый промпт и изображения с камеры и генерирует действия робота.

OpenVLA 7B из коробки поддерживает управление несколькими роботами и может быть быстро адаптирована к новым областям робототехники с помощью тонкой настройки.

🖥 GitHub
🟡 Модели на Hugging Face
🟡 Страничка OpenVLA

@ai_machinelearning_big_data