This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🏸 Робот, который играет в бадминтон — и делает это всерьёз
Учёные научили четвероногого робота играть в бадминтон. Не просто двигаться — а видеть волан, рассчитывать траекторию, подходить к мячу и точно отбивать его. Всё это в реальном времени, в движении, на настоящей площадке.
🔬 Как это работает:
- 🤖 Reinforcement Learning — робот учится на собственных ошибках
- 👁 Компьютерное зрение — отслеживание волана даже с шумами, как в реальных камерах
- 🧠 Модель предсказания траектории — чтобы "читать" мяч как опытный игрок
- 🦿 Координация движения ног и руки — не падать и успевать отбивать
💥 Что получилось:
Робот реально может играть против человека. Он не просто двигается — он принимает решения, адаптируется и бьёт по мячу в прыжке.
Это не анимация. Это реальный робот. И он уже работает.
@data_analysis_ml
Учёные научили четвероногого робота играть в бадминтон. Не просто двигаться — а видеть волан, рассчитывать траекторию, подходить к мячу и точно отбивать его. Всё это в реальном времени, в движении, на настоящей площадке.
🔬 Как это работает:
- 🤖 Reinforcement Learning — робот учится на собственных ошибках
- 👁 Компьютерное зрение — отслеживание волана даже с шумами, как в реальных камерах
- 🧠 Модель предсказания траектории — чтобы "читать" мяч как опытный игрок
- 🦿 Координация движения ног и руки — не падать и успевать отбивать
💥 Что получилось:
Робот реально может играть против человека. Он не просто двигается — он принимает решения, адаптируется и бьёт по мячу в прыжке.
Это не анимация. Это реальный робот. И он уже работает.
@data_analysis_ml
MCP (Model Context Protocol) меняет то, как ИИ-модели и агенты взаимодействуют с инструментами.
1. Agentset MCP
🔗 https://github.com/agentset-ai/mcp-server
Быстрое создание интеллектуальных приложений на основе документов (RAG) с open-source платформой Agentset.
2. GitHub MCP Server
🔗 https://github.com/github/github-mcp-server
Интеграция с API GitHub — можно строить ИИ-инструменты, работающие с экосистемой GitHub.
3. arXiv MCP
🔗 https://github.com/andybrandt/mcp-simple-arxiv
Работа с научными статьями arXiv: поиск, метаданные, аннотации, ссылки — всё через MCP.
4. MCP Run Python
🔗 https://github.com/pydantic/pydantic-ai/tree/main/mcp-run-python
Запуск Python-кода в песочнице через Pyodide (Deno). Полная изоляция от ОС.
5. Safe Local Python Executor
🔗 https://github.com/maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor
Безопасный локальный запуск Python-кода, сгенерированного LLM, через LocalPythonExecutor (от smolagents).
6. Cursor MCP Installer
🔗 https://github.com/matthewdcage/cursor-mcp-installer
Автоматическое добавление MCP-серверов в редактор Cursor — удобно для разработчиков.
7. Basic Memory
🔗 https://memory.basicmachines.co/docs/introduction
Система управления знаниями: создаёт устойчивый семантический граф из диалогов ИИ-агентов.
8. Filesystem MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/HEAD/src/filesystem
Чтение, запись, поиск файлов, создание, удаление и перемещение директорий — всё через MCP.
9. Notion MCP Server
🔗 https://github.com/makenotion/notion-mcp-server
Позволяет моделям управлять вашим рабочим пространством в Notion: поиск, чтение, создание и обновление страниц и баз.
10. Markdownify MCP Server
🔗 https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp
Конвертирует PDF, изображения, аудио и веб-страницы в Markdown.
11. Fetch MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch
Позволяет LLM извлекать данные с веб-страниц и автоматически преобразовывать HTML в Markdown.
12. Mobile Next MCP Server
🔗 https://github.com/mobile-next/mobile-mcp
Взаимодействие с iOS/Android-приложениями: распознавание UI по скриншотам, автоматизация кликов.
13. MCP Installer
🔗 https://github.com/anaisbetts/mcp-installer
Шутливо, но по делу: «MCP для установки MCP». Модель сама ставит MCP-серверы из npm и PyPi по вашему запросу.
🧠 Вывод:
MCP-серверы — это мост между LLM и реальными действиями: код, браузер, мобильные приложения, знания, GitHub, файлы.
Их можно комбинировать в цепочки, расширять ассистентов, строить автономные агенты.
@data_analysis_ml
#ml #ai #MCP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📄 ColQwen2: поиск по документам с учётом визуального оформления
ColQwen2 — это модифицированная версия модели ColPali, предназначенная для поиска документов по их визуальным признакам, а не только по тексту.
🔧 Как работает:
• Каждая страница обрабатывается как изображение
• Используется Qwen2-VL для извлечения не только текста, но и таблиц, графиков, макета
• Создаются мультивекторные эмбеддинги
• Поиск основан на сравнении этих векторов (late interaction)
📌 Зачем это нужно:
Такой подход помогает точнее находить нужные документы — особенно если они содержат сложную структуру, таблицы или нестандартный формат.
Подходит для:
– PDF-файлов
– Отсканированных документов
– Презентаций и отчётов с визуальными элементами
https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/colqwen2
@data_analysis_ml
#Qwen
ColQwen2 — это модифицированная версия модели ColPali, предназначенная для поиска документов по их визуальным признакам, а не только по тексту.
🔧 Как работает:
• Каждая страница обрабатывается как изображение
• Используется Qwen2-VL для извлечения не только текста, но и таблиц, графиков, макета
• Создаются мультивекторные эмбеддинги
• Поиск основан на сравнении этих векторов (late interaction)
📌 Зачем это нужно:
Такой подход помогает точнее находить нужные документы — особенно если они содержат сложную структуру, таблицы или нестандартный формат.
Подходит для:
– PDF-файлов
– Отсканированных документов
– Презентаций и отчётов с визуальными элементами
https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/colqwen2
@data_analysis_ml
#Qwen
🎥 Video-XL-2 — модель для понимании длинных видео
Многие модели хорошо справляются с бенчмарками, но начинают "захлёбываться", когда ролики становятся длиннее. Video-XL-2 создана, чтобы работать быстро и эффективно с длинными видео, не теряя в качестве.
🔑 Ключевые особенности:
• ⚡ Высокая скорость + низкое потребление памяти
• 🎯 SOTA-показатели среди open-source моделей с аналогичным размером
• 🔁 Поддержка до 10 000+ кадров на одной GPU
• 🧩 Инновации в архитектуре: chunk-based pre-filling и выборочное KV-декодирование
📊 Результаты на бенчмарках:
• MLVU — 74.9
• VideoMME — 66.4
• LVBench — 48.6
При этом модель использует меньше FLOPs, чем конкуренты, даже на больших входных данных — это говорит об отличной энергоэффективности.
🧪 Хорошо справляется с задачами:
– Понимание длинных видеороликов
– Поиск по видео
– Временная локализация событий (Temporal Grounding)
📎 Подробнее и демо
@data_analysis_ml
#AI #VideoUnderstanding #ML #LLM #Multimodal #BAAI
Многие модели хорошо справляются с бенчмарками, но начинают "захлёбываться", когда ролики становятся длиннее. Video-XL-2 создана, чтобы работать быстро и эффективно с длинными видео, не теряя в качестве.
🔑 Ключевые особенности:
• ⚡ Высокая скорость + низкое потребление памяти
• 🎯 SOTA-показатели среди open-source моделей с аналогичным размером
• 🔁 Поддержка до 10 000+ кадров на одной GPU
• 🧩 Инновации в архитектуре: chunk-based pre-filling и выборочное KV-декодирование
📊 Результаты на бенчмарках:
• MLVU — 74.9
• VideoMME — 66.4
• LVBench — 48.6
При этом модель использует меньше FLOPs, чем конкуренты, даже на больших входных данных — это говорит об отличной энергоэффективности.
🧪 Хорошо справляется с задачами:
– Понимание длинных видеороликов
– Поиск по видео
– Временная локализация событий (Temporal Grounding)
📎 Подробнее и демо
@data_analysis_ml
#AI #VideoUnderstanding #ML #LLM #Multimodal #BAAI
Сейчас каждая компания собирает тонны данных: продажи, клиенты, маркетинг, логистика. Но сырые цифры бесполезны, если их нельзя превратить в понятные отчёты и выводы.
Приглашаем вас на вебинар 3 июня в 18:30 по МСК, где наш новый спикер — Владислав Вареник, Data Engineer в Сравни.ру — расскажет кто такие дата-инженеры и как они ускоряют работу бизнеса.
Что вы узнаете на вебинаре?
Даже если вы далеки от аналитики — покажем, как начать с нуля и быстро получить результат. Не упустите шанс научиться тому, что будет цениться ещё десятки лет! 🚀
🕗 Встречаемся 3 июня в 18:30 по МСК
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 DataTune — простой способ оптимизировать датасеты для ИИ
Это инструмент с открытым исходным кодом, который помогает улучшать качество датасетов для обучения LLM и других моделей.
Что делает DataTune:
▪ Автоматически находит и удаляет дубликаты
▪ Фильтрует нерелевантные, шумные и некачественные примеры
▪ Сортирует данные по «ценности» — оставляя то, что реально важно
▪ Работает с любыми текстовыми коллекциями (JSONL, TXT, HuggingFace Datasets)
🛠 Основан на embedding-моделях — сравнивает смысловую близость и уникальность примеров. Подходит для:
• Fine-tuning LLM
• Подготовки eval-наборов
• Фильтрации перед RAG
📦 Установка:
https://github.com/vitalops/datatune
@data_analysis_ml
Это инструмент с открытым исходным кодом, который помогает улучшать качество датасетов для обучения LLM и других моделей.
Что делает DataTune:
▪ Автоматически находит и удаляет дубликаты
▪ Фильтрует нерелевантные, шумные и некачественные примеры
▪ Сортирует данные по «ценности» — оставляя то, что реально важно
▪ Работает с любыми текстовыми коллекциями (JSONL, TXT, HuggingFace Datasets)
🛠 Основан на embedding-моделях — сравнивает смысловую близость и уникальность примеров. Подходит для:
• Fine-tuning LLM
• Подготовки eval-наборов
• Фильтрации перед RAG
📦 Установка:
pip install datatune
https://github.com/vitalops/datatune
@data_analysis_ml
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Cua — лёгкий open-source агентный фреймворк на Python
Cua — это минималистичный Python-фреймворк для создания LLM-агентов, ориентированный на простоту, прозрачность и модульность. Название «Cua» расшифровывается как Composable Universal Agents.
📦 Особенности:
• Всего ~1,000 строк кода — легко читать, расширять и встраивать
• Поддержка OpenAI, Anthropic, Mistral и других LLM-провайдеров
• Нативные компоненты: агент, память, инструменты, цепочки
• Интерфейс совместим с
🚀 Что можно делать:
• Создавать собственных агентов и наделять их инструментами
• Интегрировать внешние API и базы данных
• Вести диалоги, обрабатывать документы, выполнять цепочки задач
• Быстро запускать эксперименты с собственными LLM-пайплайнами
🛠 Примеры в репозитории:
- Агент с памятью и функцией поиска
- Диалоговый бот с цепочкой инструкций
- Генерация кода на основе естественного языка
- Интеграция с HuggingFace и другими API
📚 Для кого подойдёт:
• Тем, кто ищет простой аналог LangChain
• Исследователям, которым нужно прозрачное поведение без «магии»
• Разработчикам, экспериментирующим с LLM-агентами
🔗 GitHub
Cua — это минималистичный Python-фреймворк для создания LLM-агентов, ориентированный на простоту, прозрачность и модульность. Название «Cua» расшифровывается как Composable Universal Agents.
📦 Особенности:
• Всего ~1,000 строк кода — легко читать, расширять и встраивать
• Поддержка OpenAI, Anthropic, Mistral и других LLM-провайдеров
• Нативные компоненты: агент, память, инструменты, цепочки
• Интерфейс совместим с
langchain и autogen, но гораздо проще🚀 Что можно делать:
• Создавать собственных агентов и наделять их инструментами
• Интегрировать внешние API и базы данных
• Вести диалоги, обрабатывать документы, выполнять цепочки задач
• Быстро запускать эксперименты с собственными LLM-пайплайнами
🛠 Примеры в репозитории:
- Агент с памятью и функцией поиска
- Диалоговый бот с цепочкой инструкций
- Генерация кода на основе естественного языка
- Интеграция с HuggingFace и другими API
📚 Для кого подойдёт:
• Тем, кто ищет простой аналог LangChain
• Исследователям, которым нужно прозрачное поведение без «магии»
• Разработчикам, экспериментирующим с LLM-агентами
🔗 GitHub
Цена доставки изменилась за 3 минуты? Это не магия. Это Switcher
⏳ Как платформы влияют на нашу готовность платить?
📦 Что происходит «под капотом» Авито-доставки?
🧩 И как собрать ценообразование, когда пользователей — миллионы?
В кресле — Даша Пучкова, старший аналитик команды ценообразования доставки.
В фокусе — логика, данные и неожиданные эффекты от алгоритмов.
В голове — баланс между оптимизацией и пользовательским доверием.
Смотреть второй выпуск → по ссылке.
⏳ Как платформы влияют на нашу готовность платить?
📦 Что происходит «под капотом» Авито-доставки?
🧩 И как собрать ценообразование, когда пользователей — миллионы?
В кресле — Даша Пучкова, старший аналитик команды ценообразования доставки.
В фокусе — логика, данные и неожиданные эффекты от алгоритмов.
В голове — баланс между оптимизацией и пользовательским доверием.
Смотреть второй выпуск → по ссылке.
🤖 Eso-LMs — новая архитектура языковых моделей, объединяющая лучшее из autoregressive и diffusion-подходов
Исследователи представили Eso-LMs (Esoteric Language Models) — модель, которая совмещает два разных способа генерации текста:
🔹 Autoregressive (AR) — как GPT: генерирует токен за токеном
🔹 MDM (Masked Diffusion Models) — как диффузионные модели, восстанавливающие текст пошагово
Обычно эти подходы несовместимы, но Eso-LMs объединяет их с помощью:
- нового attention-механизма, который работает и для AR, и для MDM
- гибридной функции потерь, позволяющей переключаться между стилями генерации
💡 Что делает Eso-LMs уникальной:
⚡ В 65 раз быстрее, чем обычные diffusion-модели
⚡ В 4 раза быстрее, чем гибридные модели с KV-кэшем
📈 Генерирует качественный текст с низкой perplexity
💬 Умеет работать параллельно и быстро, без потерь в смысле
📦 Что внутри репозитория:
• Два варианта модели: Eso-LM (A) и Eso-LM (B)
• Поддержка разных архитектур: DiT, AR-трансформеры и др.
• Скрипты для обучения, оценки и генерации текстов
• Настройки, логи, загрузка данных и прочая инфраструктура
🛠 Это не просто ещё одна LLM — это попытка соединить два мира генерации текста и ускорить inference без потери качества.
🔗 Подробнее
Исследователи представили Eso-LMs (Esoteric Language Models) — модель, которая совмещает два разных способа генерации текста:
🔹 Autoregressive (AR) — как GPT: генерирует токен за токеном
🔹 MDM (Masked Diffusion Models) — как диффузионные модели, восстанавливающие текст пошагово
Обычно эти подходы несовместимы, но Eso-LMs объединяет их с помощью:
- нового attention-механизма, который работает и для AR, и для MDM
- гибридной функции потерь, позволяющей переключаться между стилями генерации
💡 Что делает Eso-LMs уникальной:
⚡ В 65 раз быстрее, чем обычные diffusion-модели
⚡ В 4 раза быстрее, чем гибридные модели с KV-кэшем
📈 Генерирует качественный текст с низкой perplexity
💬 Умеет работать параллельно и быстро, без потерь в смысле
📦 Что внутри репозитория:
• Два варианта модели: Eso-LM (A) и Eso-LM (B)
• Поддержка разных архитектур: DiT, AR-трансформеры и др.
• Скрипты для обучения, оценки и генерации текстов
• Настройки, логи, загрузка данных и прочая инфраструктура
🛠 Это не просто ещё одна LLM — это попытка соединить два мира генерации текста и ускорить inference без потери качества.
🔗 Подробнее
Хотите попасть в аналитику, но теряетесь в море информации и не понимаете, какие навыки действительно важны? Боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу? И да, ещё один популярный вопрос — а что, если мне 30/40/50+ лет?
Андрон Алексанян — эксперт по аналитике с 8-летним опытом и по совместительству CEO Simulative — покажет рабочие схемы и чёткий план, как устроиться в аналитику быстрее, даже если у вас нет опыта
Что будет на вебинаре?
— покажут реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание;
— обсудите, какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину;
— изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора
🕗 Важно досмотреть вебинар до конца, чтобы получить бонус от Simulative, который поможет бустануть карьеру
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
⚡️Релиз Qwen3-Embedding и Qwen3-Reranker
✨ Главное:
✅ Модели на 0.6B, 4B и 8B параметров
✅ Поддержка 119 языков
✅ Sota на MMTEB, MTEB и MTEB-Code
✅ Открытый код на Hugging Face, GitHub и ModelScope
✅ Доступ через API на Alibaba Cloud
🔍 Применение:
Поиск документов, RAG, классификация, поиск кода и др.
🟡 Qwen3-Embedding: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-embedding-6841b2055b99c44d9a4c371f
🟡 Qwen3-Reranker: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-reranker-6841b22d0192d7ade9cdefea
🟡 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding
🟡 Modelscope: https://modelscope.cn/organization/qwen
@ai_machinelearning_big_data
#qwen
✨ Главное:
✅ Модели на 0.6B, 4B и 8B параметров
✅ Поддержка 119 языков
✅ Sota на MMTEB, MTEB и MTEB-Code
✅ Открытый код на Hugging Face, GitHub и ModelScope
✅ Доступ через API на Alibaba Cloud
🔍 Применение:
Поиск документов, RAG, классификация, поиск кода и др.
@ai_machinelearning_big_data
#qwen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Figure 02 уже сегодня сортирует, перемещает и анализирует десятки товаров одновременно
Наблюдая за такими роботами, сложно представить, что через год в логистике и на складах будут работать люди.
Скорость, с которой они развиваются, — просто ошеломляющая.
То, что ещё недавно казалось фантастикой, уже становится реальностью.
И происходит это быстрее, чем мы успеваем привыкнуть.
@data_analysis_ml
Наблюдая за такими роботами, сложно представить, что через год в логистике и на складах будут работать люди.
Скорость, с которой они развиваются, — просто ошеломляющая.
То, что ещё недавно казалось фантастикой, уже становится реальностью.
И происходит это быстрее, чем мы успеваем привыкнуть.
@data_analysis_ml
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎬 Tencent выложила в открытый доступ код и веса модели **HunyuanCustom** — инструмента для кастомизации видео, управляемого аудио или другим видео.
🔊 Модель может на лету изменять видео на основе звуковой дорожки
🎥 Или адаптировать ролик под другое видео-вход
🧠 Подходит для синхронизации движений губ, мимики, анимации по голосу и многого другого
В репозитории доступны:
• Инференс-код
• Весы модели
• Примеры и документация
📂 GitHub
Теперь кастомизация видео — это всего несколько строчек кода.
@data_analysis_ml
#Tencent #Hunyuan
🔊 Модель может на лету изменять видео на основе звуковой дорожки
🎥 Или адаптировать ролик под другое видео-вход
🧠 Подходит для синхронизации движений губ, мимики, анимации по голосу и многого другого
В репозитории доступны:
• Инференс-код
• Весы модели
• Примеры и документация
📂 GitHub
Теперь кастомизация видео — это всего несколько строчек кода.
@data_analysis_ml
#Tencent #Hunyuan
Forwarded from Machine learning Interview
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Теперь можно запускать модели Hugging Face прямо в Google Colab — бесплатно!
Больше не нужно настраивать окружение вручную. Просто заходишь на страницу модели — и нажимаешь "Open in Colab". Всё готово для запуска за секунды.
✅ Отлично подходит для:
- Быстрого теста модели
- Прототипирования и экспериментов
- Обучения и демонстраций
💡 Бонус для разработчиков:
Добавь файл
Пользователи смогут запускать твой пример сразу, без копирования кода!
🔥 Работает с Google Colab — бесплатно, быстро, удобно.
#HuggingFace #Colab #ML #AI #OpenSource #DeepLearning
✔️ Подробнее
@machinelearning_interview
Больше не нужно настраивать окружение вручную. Просто заходишь на страницу модели — и нажимаешь "Open in Colab". Всё готово для запуска за секунды.
✅ Отлично подходит для:
- Быстрого теста модели
- Прототипирования и экспериментов
- Обучения и демонстраций
💡 Бонус для разработчиков:
Добавь файл
notebook.ipynb в свой репозиторий модели — и Hugging Face автоматически подхватит его. Пользователи смогут запускать твой пример сразу, без копирования кода!
🔥 Работает с Google Colab — бесплатно, быстро, удобно.
#HuggingFace #Colab #ML #AI #OpenSource #DeepLearning
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM