VideoLLaMA - это серия мультимодальных моделей (MLLM), разработанных для различных задач понимания изображений и видео!
Модели подойдут для создания универсальных приложений, способных решать широкий спектр задач, связанных с анализом визуальной информации.
🖐️Результаты 7B модели: DocVQA: 94,9, MathVision: 26,2, VideoMME: 66,2/70,3, MLVU: 73,0
🤏 Результаты 2B-модели для мобильных устройств: MMMU: 45.3, VideoMME: 59.6/63.4
▪ Github: https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA3
▪Image Demo: https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA3-Image
▪Video Demo: https://huggingface.co/spaces/lixin4ever/VideoLLaMA3
@ai_machinelearning_big_data
#video #MLLM #opensource #VideoLLaMA #VideoUnderstanding
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍47❤13🔥12👏1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная, и многие библиотеки значительно превзошли ее.
Проблема альтернатив Pandas в том, что никто не хочет изучать новый API.
Давайте посмотрим правде в глаза: люди не будут переносить свои проекты, га другие фреймворки, без особой причины.
Я уже давно работаю с FireDucks
Эта библиотека в разы быстрее Pandas, и вам не придется менять код старых проектов для перехода на нее.
Вы можете изменить *одну* строку кода и весь остальной код будет работать на FireDucks :
import fireducks.pandas as pd
Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук:
python
$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py
FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API.
Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks.
FireDucks побеждает с отрывом.
⛓️Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks
⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo
⛓️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb
⛓️И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться:
https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/
#fireducks #Pandas #dataanalysis #datascience #python #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤83👍60🔥19🤣16🤔11🥰3🥱3🙊3😎2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DepthFlow — это продвинутый конвертер изображений в видео с 3D-параллакс-эффектом, позволяющий превращать статичные фотографии в динамичные анимации!
В DepthFlow добавлены настраиваемые пресеты для достижения профессионального вида анимаций.
Быстрая обработка происходит благодаря оптимизированному шейдеру GLSL, работающему на GPU. Рендеринг до 8k50fps с RTX 3060, поддердивает экспорт видео с любым разрешением.
Дополнительные функции включают использование апскейлеров и пост-эффекты, такие как искажение линз, глубина резкости и тд .
▪ Github: https://github.com/BrokenSource/DepthFlow
▪Docs: https://brokensrc.dev/depthflow/
▪ComeUI: https://github.com/akatz-ai/ComfyUI-Depthflow-Nodes
@ai_machinelearning_big_data
#computervision #shadertoy #depthmaps #depthmap #depthprediction #parallaxeffect #monocular #imagetovideo #depthy #shaderflow
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍45🔥15❤9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔬MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач!
Что такое MedRAX?
MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.
🎯 Чем хорош именно MedRAX?
Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом
🛠️ Интегрированные инструменты:
- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med
- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det
- Формирование отчетов: CheXpert Plus
- Классификация: TorchXRayVision
- Grounding Maira-2
- Синтетические данные: RoentGen
💡 Ключевые особенности:
- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.
📊 ChestAgentBench:
Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.
🎉 Результаты говорят сами за себя:
- 63,1% точности на ChestAgentBench
- Sota результативность на CheXbench
- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673
▪Github: https://github.com/bowang-lab/MedRAX
@ai_machinelearning_big_data
#ai #agents #ml #opensource #med #medicine
Что такое MedRAX?
MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.
🎯 Чем хорош именно MedRAX?
Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом
🛠️ Интегрированные инструменты:
- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med
- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det
- Формирование отчетов: CheXpert Plus
- Классификация: TorchXRayVision
- Grounding Maira-2
- Синтетические данные: RoentGen
💡 Ключевые особенности:
- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.
📊 ChestAgentBench:
Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.
🎉 Результаты говорят сами за себя:
- 63,1% точности на ChestAgentBench
- Sota результативность на CheXbench
- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673
▪Github: https://github.com/bowang-lab/MedRAX
@ai_machinelearning_big_data
#ai #agents #ml #opensource #med #medicine
🔥40👍23🥰10❤8👌2🤔1
Он уточнил, что среди инвесторов французских проектов в области ИИ будут компании из Объединенных Арабских Эмиратов, Соединенных Штатов, Канады и самой Франции.
Кроме того, Макрон подчеркнул намерение Парижа сотрудничать с Нью-Дели и Пекином для продвижения технологий искусственного интеллекта. «Мы стремимся к совместной работе с Индией», – сказал он, добавив, что Франция также намерена взаимодействовать с Китаем и Соединенными Штатами, однако не хочет зависеть ни от одной страны.
Относительно обсуждений о возможном запрете использования китайского чат-бота DeepSeek в некоторых странах, Макрон выразил мнение, что запрет технологических решений лишь на основании их происхождения является неоправданным шагом.
Новость
Видео
- Goku: генеративная модель видео на основе потоков.
- Goku+: Модель, которая позиционируется, как модель для генерации видеорекламы и обещает быть в 100 раз дешевле, чем традиционные методы создания видео-рекламы.
Аrxiv
С этим ноутбуком примерно за 2 часа можно обучить модель Qwen 0.5B на математическом наборе данных GSM8K, используя обучение с подкреплением!
Colab Demo
Проект предлагает платформу с готовыми моделями, наборами данных и инструментами для работы с робототехникой на базе PyTorch.
На данный момент доступны предварительно обученные модели, демонстрационные среды для симуляций, а также готовые скрипты для обучения и управления реальными роботами.
Также предоставляются рекомендации по ведению логов и оценке моделей, а также ссылки на исследовательские материалы и примеры кода для профилирования.
Github
Safe Superintellgence(SSI), основанная в июне 2024, еще ничего не выпускает и не зарабатывает, так как первым продуктом обещают сразу ни больше ни меньше — safe AGI.
А пока просто посмотрите на сайт компании, которая УЖЕ привлекла миллиард долларов и собирается привлечь еще. Сила имени.
ssi.inc.
@ai_machinelearning_big_data
#openai #deeplearning #opensource #ai #ml #llm #machinelearning #guide #news #chatgpt #qwen #ainews #news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥64👍38❤12😁7🥱3🤔2🌚1😭1
🔥 Minima — это open source решение для RAG в контейнерах для развертывания на любых мощностях (клауд или локал), с возможностью интеграции с ChatGPT и MCP.
Minima также может использоваться как RAG на вашей машине.
Minima поддерживает три режима работы:
1. Изолированная установка — Работа в контейнерах без внешних зависимостей, таких как ChatGPT или Claude. Все нейронные сети (LLM, ранкер, эмбеддинг) и векторный сторедж запускаются на вашем сервере или ПК, обеспечивая безопасность ваших данных.
2. Кастомный GPT — Запросы к вашим локальным документам через приложение или веб-версию ChatGPT с использованием кастомных GPT. Индексатор работает на вашем сервере или локальном ПК, а основная LLM остаётся ChatGPT.
3. Anthropic Claude — Использование приложения Anthropic Claude для запросов к вашим локальным документам. Индексатор работает на вашем локальном ПК, а основная LLM — это Anthropic Claude.
В данный момент, Minima решает задачу RAG on-premises и призывает всех поставить звезду и форкнуть репозиторий, а так же не стесняться и принять участие в разработке.
📌 Лицензия MPL-2.0
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
Minima также может использоваться как RAG на вашей машине.
Minima поддерживает три режима работы:
1. Изолированная установка — Работа в контейнерах без внешних зависимостей, таких как ChatGPT или Claude. Все нейронные сети (LLM, ранкер, эмбеддинг) и векторный сторедж запускаются на вашем сервере или ПК, обеспечивая безопасность ваших данных.
2. Кастомный GPT — Запросы к вашим локальным документам через приложение или веб-версию ChatGPT с использованием кастомных GPT. Индексатор работает на вашем сервере или локальном ПК, а основная LLM остаётся ChatGPT.
3. Anthropic Claude — Использование приложения Anthropic Claude для запросов к вашим локальным документам. Индексатор работает на вашем локальном ПК, а основная LLM — это Anthropic Claude.
В данный момент, Minima решает задачу RAG on-premises и призывает всех поставить звезду и форкнуть репозиторий, а так же не стесняться и принять участие в разработке.
📌 Лицензия MPL-2.0
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
🔥30👍17❤5🥱3🥰1👏1
RT-DETRv2 - новая версия RT-DETR, альтернативы YOLO. RT-DETRv2 получила ряд улучшений: повышение гибкости, практичности и производительности.
Ключевое изменение - модификация модуля
deformable attention
в декодере. В RT-DETRv2 предлагается устанавливать различное количество точек выборки для признаков разных масштабов. Это дает возможность более эффективно извлекать многомасштабные признаки, делая ее более адаптировной к множествам сценариям детекции.Чтобы сделать модель модель более практичной, заменили оператор
grid_sample
, характерный для DETR, на опциональный discrete_sample
, который выполняет округление предсказанных смещений выборки, что ускоряет процесс без значительной потери точности.RT-DETRv2 обучается стратегией динамического усиления данных (dynamic data augmentation). На ранних этапах используются более интенсивные методы аугментации, чтобы модель лучше обобщала данные. На поздних этапах уровень аугментации снижается, что позволяет модели адаптироваться к целевой области.
В новой версии используется кастомизация гиперпараметров в зависимости от масштаба модели. Например, для ResNet18 увеличивается скорость обучения, тогда как для более крупных моделей - ResNet101, она снижается.
Тесты RT-DETRv2 выполнялись на наборе датасете COCO, где модель показала улучшение метрики AP на 0.3–1.4 пункта по сравнению с RT-DETR, сохраняя при этом высокую скорость работы. Например, RT-DETRv2-S с архитектурой ResNet18 достигла AP 47.9, что на 1.4 пункта выше, чем у RT-DETR-S.
Скрипты для файнтюна RT-DETRv2 с Trainer или Accelerate размещены в репозитории HuggingFace на Github, а ноутбук простого инференса локально - тут или запустить в Google Collab.
#AI #CV #RTDETRv2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍51❤17🔥14👌1
Исследователи из Оксфордского университета впервые продемонстрировали распределенные квантовые вычисления (DQC) между 2 модулями с захваченными ионами, соединенными оптической сетью. В эксперименте статьи, опубликованной в Nature, ученые использовали квантовую телепортацию для передачи управляемого гейта CZ между модулями с точностью 86%. Это достижение позволяет выполнять сложные квантовые алгоритмы, например алгоритм Гровера, с успешностью 71%.
Распределенная архитектура DQC позволит в будущем создавать крупномасштабные квантовые компьютеры, объединяя несколько модулей через квантовые и классические каналы связи.
independent.co.uk
Anthropic представила Экономический индекс, направленный на изучение влияния ИИ на рынок труда и экономику. Первый отчет основан на анализе миллионов анонимных диалогов с Claude. Согласно ему, ИИ чаще применяется для расширения человеческих возможностей (57%), чем для полной автоматизации задач (43%). Наибольшее внедрение ИИ наблюдается в сферах разработки ПО и написания технических статей, а в низкооплачиваемых и высокооплачиваемых профессиях его использование ограничено. Anthropic открывает доступ к данным индекса для дальнейших исследований.
anthropic.com
Компания активно работает над созданием собственного чипа, чтобы уменьшить зависимость от поставок Nvidia. Дизайн первого поколения чипа будет завершён в ближайшие месяцы, а его производство планируется на базе TSMC с использованием 3-нм технологии.
Команду разработчиков возглавляет Ричард Хо, ранее работавший в Google. Чип предназначен для обучения и запуска моделей ИИ, но изначально будет использоваться в ограниченных масштабах. Массовое производство планируется начать в 2026 году.
reuters.com
Library Innovation Lab (Гарвардский университет) запустила архив данных data.gov на платформе Source Cooperative. Коллекция объемом 16 ТБ включает более 311 000 наборов данных, собранных в 2024 и 2025 годах, и представляет собой полный архив федеральных публичных данных, связанных через data.gov. Архив будет ежедневно обновляться по мере добавления новых данных.
Этот проект является частью инициативы по сохранению важных публичных данных для академических исследований и общественного использования. Также опубликовано открытое ПО для создания подобных репозиториев. Проект поддерживается Filecoin Foundation и Rockefeller Brothers Fund.
lil.law.harvard.edu
Сообщество художников призывают аукционный дом Christie’s отменить продажу произведений искусства, созданных с помощью ИИ, утверждая, что технологии, стоящие за этими работами, совершают "массовую кражу". Аукцион Augmented Intelligence, который Christie’s называет первым крупным аукционом, посвящённым ИИ, включает 20 лотов с ценами от $10 000 до $250 000.
В открытом письме, которое подписало более 3000 человек, говорится, что многие работы созданы с использованием моделей ИИ, обученных на защищённых авторским правом произведениях без разрешения их авторов. Художники обвиняют создателей в эксплуатации их труда для коммерческих продуктов. Christie’s заявляет, что в большинстве случаев ИИ обучался на данных, предоставленных самими художниками.
theguardian.com
#ml #ainews #news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥75👍37❤13🤣3🤔2🥰1