⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

C#: t.me/csharp_ci
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Хакинг: t.me/linuxkalii
Linux: t.me/linuxacademiya
Базы данных: t.me/sqlhub
C++ t.me/cpluspluc
Golang: t.me/Golang_google
Java: t.me/javatg
React: t.me/react_tg
Javascript: t.me/javascriptv
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math

💼 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
C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6
C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

⚡️ 100 вопросов c собесов в Data Science и ML

Представляю вашему вниманию чек-лист из 100 вопросов по Data Science. Вопросы покрывают 5 областей: SQL, Python, Machine Learning, статистику и собственно саму DS.

Кому это вообще может быть полезно:

- желающему получить оффер в сфере DS
- тому, кто уже давно дата-сайнтист, но хочется освежить какие-то алгоритмы/темы
- кто хочет поменять стек на что-то в области анализа и - присматривается к DS

▪Читать
▪Видео

@machinelearning_ru

🔥 Руководство по разработке модели Responsible Foundation: обзор инструментов и ресурсов

Представляет собой постоянно растущую коллекцию из более чем 250 инструментов и ресурсов, охватывающих текстовые, визуальные и речевые аспекты

проект: https://fmcheatsheet.org
abs: https://arxiv.org/abs/2406.16746

@machinelearning_ru

⚡️ Почитать о том, как файн-тюниный Mistral-7B + RAG может превзойти Claude 3 Opus и GPT-4o в некоторых популярных бенчмарках для генерации кода!

Повышение точности до 19%, увелеченеи скоросиь в 3,7 раза и снижаем затраты в 150 раз.

https://together.ai/blog/rag-fine-tuning

@machinelearning_ru

⚡️ Nvidia представляет L4 GM!

Масштабную 4D-модель реконструкции, которая может превратить видео с одного просмотра в анимированный 3D-объект.

https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/l4gm

@machinelearning_ru

⚡️ Как переводить экран любого приложения на русский двойным тапом

Читаем короткую статью на Хабре и настраиваем перевод.

▪️ Читать

@machinelearning_ru

🔥 AuraSR- это модлеь с открытым исходным
кодом для апскейлинга, с помощью GigaGAN от Adobe.

🤏 Параметры 600 М
⭐️ Отлично подходит для придания резкости и мелких деталей изображениям

▶️ https://huggingface.co/spaces/gokaygokay/AuraSR

@machinelearning_ru

⚡️ Nvidia учит модели diffusion считать!

Count Gen может генерировать правильное количество объектов, указанное в подсказке ввода, сохраaняя при этом естественный формат, соответствующий подсказке.

• GIthub: https://github.com/Litalby1/make-it-count
• Project: https://make-it-count-paper.github.io/

@machinelearning_ru

⚡️ Гайд в которой показано, как создать чат-бота с помощью Gemma 2 9B

Здесь используется Keras 3, работает на любом сервере - JAX, PyTorch, TensorFlow. Лично рекомендую JAX для обеспечения лучшей производительности.

https://colab.research.google.com/github/google-gemini/gemma-cookbook/blob/main/Gemma/Keras_Gemma_2_Quickstart_Chat.ipynb

@machinelearning_ru

erid: LjN8KWxB8

Проверь свой модный уровень! Разгадай все фэшн-термины и получи подарок 🎁

Кофта с капюшоном или худи? Ботинки с дырками или броги? Если вы ищете вещи на Lamoda, необязательно знать все модные названия. Нейропоиск на платформе сделает все за вас: поймет контекст и предложит максимальное число вариантов. Даже если бренды называют вещь не так, как вы привыкли.

Но задумывались ли вы над тем, как правильно называются вещи на фэшн-языке?

Предлагаем проверить знания и выяснить, получится ли из вас модный инфлюенсер! Пройдите тест и угадайте все названия. А после участвуйте в розыгрыше сертификата от Lamoda Tech.

Для этого нужно подписаться на наш канал и поделиться результатом теста под постом с розыгрышем.

8 июля мы рандомно выберем трех счастливчиков и подарим им по сертификату на 10 000 рублей, чтобы лето стало еще более стильным 💃

➡️ Вперед за подарком!

Storm-7B🌪️

Эта модель обеспечивает выигрыш в 50,5% по сравнению с GPT-4 Preview, что делает ее первой моделью с открытым исходным кодом, которая соответствует GPT-4 Preview в AlpacaEval 2.0.

📄https://arxiv.org/pdf/2406.11817
🤗https://huggingface.co/jieliu/Storm-7B

@machinelearning_ru

Лучший локальный LLM до 10B

Семейство InternLM-2.5 7B только что появилось на

https://huggingface.co/collections/internlm/internlm25-66853f32717072d17581bc13

⚡️ Как устроена одна из крупнейших рекомендательных систем

При каждом запросе “баннерная крутилка” просматривает базу из миллиардов документов, чтобы выдать наиболее подходящие для пользователя. Но сделать это нужно, не только хорошо, но и быстро — всего за 0,2 секунды, ведь никто не хочет ждать, когда загрузится сайт. Как нейросети помогают в ранжировании, Яндекс рассказывает на Хабре.

habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/816205/

@machinelearning_ru