This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👉Gaze-LLE: новый фреймворк на базе трансформеров, для трекинга глаз.
Под капотом DINO v2 encoder.
▪Cтатья arxiv.org/pdf/2412.09586
▪Github https://github.com/fkryan/gazelle
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/datascienceiot
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/datascienceiot
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Google представили Veo 2
• Качество выходного видео достигает 4K — результат просто потрясающий.
• Нейросеть генерирует видео длиной до 10 секунд, хотя разработчики рекомендуют ограничиться 8 секундами.
• Есть незначительные проблемы с динамикой, но специалисты из DeepMind обещают оперативно их устранить.
• Вскоре нейросеть сможет использовать изображения и даже другие видеоролики в качестве референсов.
Согласно внутренним тестам Google, пользователям больше нравятся генерации Veo, чем SORA, в 58,8% случаев. Видео действительно впечатляют (особенно примеры с помидорами, спагетти и картами). Некоторые из этих роликов созданы пользователями, и при использовании тех же промтов результаты в SORA оказываются менее качественными.
https://deepmind.google/technologies/veo/veo-2/
@data_analysis_ml
• Качество выходного видео достигает 4K — результат просто потрясающий.
• Нейросеть генерирует видео длиной до 10 секунд, хотя разработчики рекомендуют ограничиться 8 секундами.
• Есть незначительные проблемы с динамикой, но специалисты из DeepMind обещают оперативно их устранить.
• Вскоре нейросеть сможет использовать изображения и даже другие видеоролики в качестве референсов.
Согласно внутренним тестам Google, пользователям больше нравятся генерации Veo, чем SORA, в 58,8% случаев. Видео действительно впечатляют (особенно примеры с помидорами, спагетти и картами). Некоторые из этих роликов созданы пользователями, и при использовании тех же промтов результаты в SORA оказываются менее качественными.
https://deepmind.google/technologies/veo/veo-2/
@data_analysis_ml
Forwarded from Machinelearning
Институт технологических инноваций Абу-Даби представил семейство моделей Falcon 3 с расширенными возможностями в областях науки, математики и программирования.
Модели Falcon 3 основаны на трансформерах, совместимы с архитектурой Llama поддерживает до 32К токенов контекста (кроме 1B с контекстом 8К). Все модели используют функцию активации SwiGLU с размером словаря 131K токенов (65K для Mamba-7B версии).
Falcon3-7B-Base была масштабирована до 10 млрд. параметров путем дублирования избыточных слоев и последующего обучения на 2 трлн. токенов. Это позволило модели Falcon3-10B-Base достичь высоких результатов в задачах zero-shot и few-shot среди моделей с менее чем 13В параметров.
Для создания компактных моделей Falcon3-1B Base и Falcon3-3B Base использовались методы обрезки и дистилляции знаний на основе около 100 ГБ высококачественных данных.
Модель Falcon3-Mamba-7B-Base была усовершенствована путем обучения на дополнительных 1,5 трлн. токенов, что привело к созданию Falcon3-Mamba-7B-Base с улучшенными способностями к рассуждению и в математических задачах.
В бенчмарках задач математики Falcon3-10B-Base достигает 22,9 на MATH-Lvl5 и 83,0 на GSM8K, а в задачах программирования набирает 73,8 на MBPP.
Инструктивные версии моделей также показывают высокие результаты, при этом Falcon3-7B-Instruct и Falcon3-10B-Instruct превосходят аналогичные модели до 13 млрд. параметров.
⚠️ В январе 2025 года планируется выпуск моделей семейства Falcon3 с расширенными мультимодальными возможностями: поддержка изображений, видео и аудио, а также полный технический отчет с описанием методик.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Falcon3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📌 Инсайды о Machine Learning и Data Science
Ловите свежий подкаст с руководителем ШАДа Алексеем Толстиковым, который вышел на канале Виктора Кантора
🔗 Что делает ML- и DS-специалистов конкурентоспособными
🔗 Могут ли в этих сферах закрепиться люди из совершенно других областей
🔗 Можно ли освоить Data Science самостоятельно
🔗 Почему глубокого знания математики и алгоритмов недостаточно для успешной работы
🔗 Как джуну найти работу
🔗 Как поступить в ШАД и справиться с учебой там
@data_analysis_ml
Ловите свежий подкаст с руководителем ШАДа Алексеем Толстиковым, который вышел на канале Виктора Кантора
🔗 Что делает ML- и DS-специалистов конкурентоспособными
🔗 Могут ли в этих сферах закрепиться люди из совершенно других областей
🔗 Можно ли освоить Data Science самостоятельно
🔗 Почему глубокого знания математики и алгоритмов недостаточно для успешной работы
🔗 Как джуну найти работу
🔗 Как поступить в ШАД и справиться с учебой там
@data_analysis_ml
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Вышли обновленные модели Granite 3.1 от IBM!
Доступна в 4 размерах с двумя различными архитектурами:
Mixture of expert
ollama run granite3-moe:1b
ollama run granite3-moe:3b
tool-based
ollama run granite3.1-dense:2b
ollama run granite3.1-dense:8b
IBM также выпстят эмбединги сегодня!
Только на английском языке:
ollama pull granite-embedding:30m
Многоязычный:
ollama pull granite-embedding:278m
https://ollama.com/library/granite3-dense:2b/blobs/63dd4fe4571a
@data_analysis_ml
Доступна в 4 размерах с двумя различными архитектурами:
Mixture of expert
ollama run granite3-moe:1b
ollama run granite3-moe:3b
tool-based
ollama run granite3.1-dense:2b
ollama run granite3.1-dense:8b
IBM также выпстят эмбединги сегодня!
Только на английском языке:
ollama pull granite-embedding:30m
Многоязычный:
ollama pull granite-embedding:278m
https://ollama.com/library/granite3-dense:2b/blobs/63dd4fe4571a
@data_analysis_ml
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Сегодня был выпущен мощнейший ИИ-движок для физики под названием Genesis.
Что это такое: это платформа для симуляции физики в виртуальных мирах с элементами искусственного интеллекта, позволяющая генерировать практически любые объекты.
Главная цель — создание трехмерных миров с реалистичной физикой, где можно выполнять различные задачи: обучать роботов, проводить физические эксперименты или разрабатывать анимации для игр.
Почему вокруг него столько шума? Genesis отличается невероятной скоростью (в 10–80 раз быстрее аналогов) и высокой эффективностью.
Например, чтобы научить робота ходить, потребуется всего одна видеокарта RTX 4090 и 26 секунд времени.
Для сравнения, аналогичная тренировка в реальных условиях могла бы занять до 129 дней!
Кроме того, Genesis способен самостоятельно генерировать всё необходимое: будь то трёхмерная среда, физика или анимационные последовательности. Разработчики даже предлагают учёным-физикам использовать платформу для изучения поведения воды в разных условиях.
Ожидаются первые захватывающие анонсы на базе Genesis!
📌 Проект
📌 Github
@data_analysis_ml
Что это такое: это платформа для симуляции физики в виртуальных мирах с элементами искусственного интеллекта, позволяющая генерировать практически любые объекты.
Главная цель — создание трехмерных миров с реалистичной физикой, где можно выполнять различные задачи: обучать роботов, проводить физические эксперименты или разрабатывать анимации для игр.
Почему вокруг него столько шума? Genesis отличается невероятной скоростью (в 10–80 раз быстрее аналогов) и высокой эффективностью.
Например, чтобы научить робота ходить, потребуется всего одна видеокарта RTX 4090 и 26 секунд времени.
Для сравнения, аналогичная тренировка в реальных условиях могла бы занять до 129 дней!
Кроме того, Genesis способен самостоятельно генерировать всё необходимое: будь то трёхмерная среда, физика или анимационные последовательности. Разработчики даже предлагают учёным-физикам использовать платформу для изучения поведения воды в разных условиях.
Ожидаются первые захватывающие анонсы на базе Genesis!
📌 Проект
📌 Github
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM