Big Data AI
16.4K subscribers
738 photos
85 videos
19 files
757 links
@haarrp - админ

Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям

@data_analysis_ml - анализ данных

@ai_machinelearning_big_data

@itchannels_telegram - важное для программиста

РКН: clck.ru/3Fmqxe
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔎 Depth Anything — это передовая технология оценки глубины, использующая монокуляр (одну камера).

Однако у этой технологии есть проблема с временной несогласованности в видео, что значительно ограничивает её практическое применение.

😩Существующие методы могут улучшить согласованность видео, но они применимы к коротким видео (менее 10 секунд) и требуют компромисса между качеством и эффективностью съёмки.

🤗 Video Depth Anything — модель, которая обеспечивает высококачественную и последовательную оценку глубины видео без ущерба для их эффективности.

Она построена на основе Depth Anything V2 и обладает мощным пространственно-временным управлением.

🍪 Разработанная на основе совместного набора данных о глубине видео и дешевых немаркированных изображений, эта модель представляет эффективную стратегию оценки длинного видео на основе ключевых кадров. Ограничения на градиенты глубины устраняют необходимость в дополнительных предварительных данных.

🖥 Эксперименты показали, что Video Depth Anything обрабатывает видео любой длины без потери качества, последовательности, что устанавливает новый уровень в оценке глубины видео с нулевой съемкой.

Доступны модели различных масштабов, при этом самая маленькая из них обеспечивает производительность в реальном времени со скоростью 30 кадров в секунду 🔥👍

Начало работы:

git clone https://github.com/DepthAnything/Video-Depth-Anything
cd Video-Depth-Anything
pip install -r requirements.txt


Лицензирование: Apache 2.0

GitHub
Paper
Model Small
Model Large
Demo

@ai_machinelearning_big_data


#DepthAnything #opensource #ml #depthestimation #videodepth
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🐋 DeepSeek только что выпустила еще одну модель ИИ с открытым исходным кодом, Janus-Pro-7B.

Она мультимодальная и выигрывает у OpenAI DALL-E 3 и Stable Diffusion на бенчмарках GenEval и DPG-Bench.

https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B

@ai_machinelearning_big_data


#ai #deepseek #opensource #Janus
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⭐️ Первый Open Source аналог Deep Research от OpenAI.

Реализация ИИ-ресерчера, который непрерывно ищет информацию по запросу пользователя, пока система не убедится, что собрала все необходимые данные.

Для этого он использует несколько сервисов:

- SERPAPI: Для выполнения поиска в Google.
- Jina: Для получения и извлечения содержимого веб-страниц.
- OpenRouter (модель по умолчанию: anthropic/claude-3.5-haiku): Взаимодействует с LLM для генерации поисковых запросов, оценки релевантности страниц и понимания контекста.

🟢 Функции
- Итеративный цикл исследования: Система итеративно уточняет свои поисковые запросы.
- Асинхронная обработка: Поиск, парсинг веб-страниц и оценка контекста - выполняются параллельно для повышения скорости.
- Фильтрация дубликатов: Агрегирует и дедуплицирует ссылки в каждом цикле, проверяя, что одна и та же информация не будет обработана дважды.

Github
Google Colab

@ai_machinelearning_big_data


#opensource #llm #ai #ml #DeepResearcher
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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
Код: https://github.com/bowang-lab/MedRAX

#ai #agents #ml #opensource #med #medicine

@bigdatai
Forwarded from Machinelearning
🔥 VideoLLaMA 3: Frontier Multimodal Foundation Models for Video Understanding


VideoLLaMA - это серия мультимодальных моделей (MLLM), разработанных для различных задач понимания изображений и видео!

🌟 Модели поддерживают возможности обработки текста, 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

🔐 Лицензирование: Apache-2.0

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
Forwarded from Machinelearning
✔️ Макрон объявил, что Франция планирует инвестировать в развитие ИИ 109 миллиардов евро в ближайшие годы.

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

✔️OpenAI дебютировал на Super Bowl, выпустив рекламу ChatGPT стоимостью 14 миллионов долларов.
Видео

✔️ ByteDance показали новый генератор видео Goku.

- 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

✔️ Свежий гайд, который поможет вам тренировать свой собственный ризониг LLM.

С этим ноутбуком примерно за 2 часа можно обучить модель Qwen 0.5B на математическом наборе данных GSM8K, используя обучение с подкреплением!
Colab Demo

✔️ LeRobot — это образовательный проект, направленный на создание бюджетного робота, стоимость каждой руки которого составляет всего 110 долларов. С помощью обычного ноутбука пользователи могут обучать робота различным навыкам.

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

✔️ Стартап Ильи Суцкевера, сооснователя OpenAI, оценили в $20 миллиардов.

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.
ssi.inc

Уверенность в себе и команде выглядит именно так 😎

@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
Forwarded from Machinelearning
🦾 Berkeley Humanoid Lite — открытый человекоподобный робот

Калифорнийский университет Беркли представил проект Humanoid Lite — результат многолетних исследований и экспериментов по созданию простых в производстве человекоподобных роботов.

Платформа полностью придерживается принципов Open Hardware: в ней используются свободно распространяемое ПО, серийные комплектующие, доступные в розничной продаже, а также детали, напечатанные на 3D-принтере.

🌟 100 % open-source под MIT-лицензией: прошивки, схемы, BOM, STL-модели, RL-контроллеры
✔️ Open Hardware: доступные в рознице электро- и мехкомпоненты, детали печатаются на обычном FDM-принтере
➡️ Итоговая стоимость сборки — примерно 5 000 USD
⭐️ Модульная конструкция: легко превращается в квадропода или «кенавроподобного» робота
➡️ Экосистема: Isaac Lab / Isaac Sim / MuJoCo, телеметрия через SteamVR-контроллеры

Что доступно:

- Исходный код робота на C++ и Python
- Модели машинного обучения для контроллера движений
- Чертежи пластиковых деталей
- Полный список комплектующих с ссылками на покупку
- Пошаговый сборочный план
- Симуляционные окружения для тренировки и запуска робота


🌟 Что робот умеет уже сейчас
- локомоция: RL-контроллер приводит в заданную точку
- телеприсутствие: человек управляет манипулятором через VR-контроллеры
- навигация: экспериментальные алгоритмы обхода препятствий
- поддержка мелкой моторики

🔥 Как удалось удешевить:
- пластиковые шестерни, напечатанные на 3D-принтере
- циклоидные редукторы, повышающие надёжность пластика
- использование типовых драйверов и контроллеров без кастомных плат

*Clone → Print → Build → Hack!* 🤓

🔜 Проект
🔜 Код
🔜 Схемы

@ai_machinelearning_big_data


#robots #ai #ml #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💡 Встречайте Water — простой и гибкий фреймворк для многокомпонентных AI-систем.

🌊 Что такое Water:
• Лёгкий, модульный и open-source
• Изначально рассчитан на работу с несколькими агентами
• Совместим с любыми популярными платформами: OpenAI Agents SDK, LangChain, Google ADK и другими
• Поддерживает структурированные сценарии: последовательные, параллельные, циклы, условия

Идеален для тех, кто хочет собирать сложные AI-цепочки без лишнего кода и ограничений.

🔗 GitHub: https://github.com/manthanguptaa/water
📘 Docs: https://manthanguptaa.in/posts/water/

#AI #Agents #MultiAgent #Framework #opensource