⚡️ Цены на профессиональную линейку Nvidia RTX Pro Blackwell.

Американский ритейлер Connections опубликовал цены на серию RTX Pro Blackwell от Nvidia.

Флагманская модель RTX Pro 6000 стоит 8565 долларов, это на 26% дороже предыдущего поколения RTX 6000 Ada. В прайсе также перечислены еще невыпущенные модели RTX Pro 4000/4500/5000:

🟢RTX Pro 5000 — 4569 долларов;
🟢RTX Pro 4500 — 2623 доллара;
🟢RTX Pro 4000 — 1546 долларов.

Цены, традиционно для американского ритейла, указаны до налогов, которые в каждом штате разные.

#news #ai #ml

🔥 ​Hugging Face выпустила версию 0.30.0 библиотеки huggingface_hub - это самое крупное обновление за два года!

Представлены значительные улучшения, особенно в области хранения и обработки больших моделей и датасетов.​

✔️ Основные нововведения:

Интеграция с Xet: Внедрена поддержка Xet — передового протокола для хранения крупных объектов в Git-репозиториях, призванного заменить Git LFS.

В отличие от LFS, который выполняет дедупликацию на уровне файлов, Xet работает на уровне фрагментов данных, что особенно полезно для специалистов, работающих с массивными моделями и датасетами.

Для интеграции с Python используется пакет xet-core, написанный на Rust, который обрабатывает все низкоуровневые детали.​

Чтобы начать использовать Xet, установите дополнительную зависимость:​
pip install -U huggingface_hub[hf_xet]

После установки вы сможете загружать файлы из репозиториев, поддерживающих Xet.​

Доплнительно:
😶 Расширен InferenceClient:
😶 Добавлена поддержка новых провайдеров для инференса: Cerebras и Cohere.
😶 Внедрены асинхронные вызовы для задач инференса (например, text-to-video), что повышает стабильность и удобство работы.
😶 Улучшен CLI
😶 Команда huggingface-cli upload теперь поддерживает wildcards (шаблоны) прямо в пути к файлам (например, huggingface-cli upload my-model *.safetensors вместо опции --include).
😶 Команда huggingface-cli delete-cache получила опцию --sort для сортировки кэшированных репозиториев (например, по размеру: --sort=size).

✔️ Полный список обновлений
✔️Блог
✔️Документация по Xet

@ai_machinelearning_big_data


#huggingface #release #xet

🖥 ​Physics Simulations — это проект, который предоставляет интерактивные физические симуляции, сгенерированные с помощью Gemini 2.5 Pro . ​

👉 Cимуляции в проекте:

🟡Earth's Magnetic Field: Моделирует магнитное поле Земли как диполь, наклоненный на 11 градусов относительно оси вращения планеты. ​

🟡EM Solenoid: Классическая демонстрация в области электричества и магнетизма, показывающая создание магнитного поля заряженным соленоидом. ​

🟡General Relativity: Иллюстрирует теорию общей относительности Эйнштейна через визуализацию кривизны пространства-времени. ​
GitHub

🟡Planetary Orbit: Демонстрирует орбитальное движение планет и маневр Хоумана для перехода между орбитами. ​

Выглядит очень завораживающее и залипательно.

🟡Симуляции
🟡Github

@ai_machinelearning_big_data

#Gemini #threejs #Physics

🥹 Pokemon Gym — среда для обучения агентов игре Pokémon Red/Blue.

Интерфейс, похожна стандартные среды RL (например, OpenAI Gym/Gymnasium), но адаптированный для игры Pokémon Red/Blue.

Если хотите позалипать на выходных и попробовать различные RL-алгоритмы для обучения Ai игре в покемонов.

В основе лежит эмулятор Game Boy, реализованный на Python — библиотека pyboy.

Основная цель — создать и обучить ИИ-агентов, способных самостоятельно играть в Pokémon: исследовать мир, ловить покемонов, тренировать их, сражаться с другими тренерами и проходить игру.

Игроку любителю потребуется ~400 шагов, чтобы поймать первого покемона, Клоду 3.7 понадобилось ~450 🤗

🔗 Github

@ai_machinelearning_big_data


#AIagents #ml #ai #opengym

🥹 Pokemon Gym — среда для обучения агентов игре Pokémon Red/Blue.

Интерфейс, похожна стандартные среды RL (например, OpenAI Gym/Gymnasium), но адаптированный для игры Pokémon Red/Blue.

Если хотите позалипать на выходных и попробовать различные RL-алгоритмы для обучения Ai игре в покемонов.

В основе лежит эмулятор Game Boy, реализованный на Python — библиотека pyboy.

Основная цель — создать и обучить ИИ-агентов, способных самостоятельно играть в Pokémon: исследовать мир, ловить покемонов, тренировать их, сражаться с другими тренерами и проходить игру.

Игроку любителю потребуется ~400 шагов, чтобы поймать первого покемона, Клоду 3.7 понадобилось ~450 🤗

🔗 Github

@ai_machinelearning_big_data


#AIagents #ml #ai #opengym

🥹 Pokemon Gym — среда для обучения агентов игре Pokémon Red/Blue.

Интерфейс, похожна стандартные среды RL (например, OpenAI Gym/Gymnasium), но адаптированный для игры Pokémon Red/Blue.

Если хотите позалипать на выходных и попробовать различные RL-алгоритмы для обучения Ai игре в покемонов.

В основе лежит эмулятор Game Boy, реализованный на Python — библиотека pyboy.

Основная цель — создать и обучить ИИ-агентов, способных самостоятельно играть в Pokémon: исследовать мир, ловить покемонов, тренировать их, сражаться с другими тренерами и проходить игру.

Игроку любителю потребуется ~400 шагов, чтобы поймать первого покемона, Клоду 3.7 понадобилось ~450 🤗

🔗 Github