🖥 Бесплатный курс от Nvidia: Создание агентов RAG с LLM!

🌟 Агенты, работающие на основе больших языковых моделей (LLM), продемонстрировали хорошую способность к поиску для использования инструментов, просмотра документов и планирования своих подходов.

Этот курс покажет вам, как развернуть агентскую систему на практике для масштабирования ваших приложений в соответствии с требованиями пользователей и клиентов!

🔗 Ссылка: *клик*

@machinelearning_ru

🚗 ParkingE2E: Комплексный инструмент для настройки авто парковщика для автомобиля на базе камер, от получения изображений до планирования движения автомобиля.

▪ Видео
▪ Github

@machinelearning_ru

🖥 client-researcher — инструмент для автоматизации исследований и создания отчетов на основе профилей клиентов. Он включает несколько агентов: для генерации профилей, поиска информации и составления отчета

⭐️ Скрипты можно запускать отдельно или как часть общего процесса. Проект основан на использовании ИИ для персонализированного контент-ресерча и предназначен для создания удобных отчётов в формате Markdown, используя API, такие как OpenAI.

🖥 GitHub

@machinelearning_ru

🔥 Вышел релиз 3.0.0 библиотеки transformers.js от HuggingFace!

🔍 Основные нововведения:

🌟 Поддержка WebGPU (до 100 раз быстрее, чем WASM!). WebGPU — это новый веб-стандарт для ускоренной графики и вычислений. API позволяет веб-разработчикам использовать GPU базовой системы для выполнения высокопроизводительных вычислений непосредственно в браузере. WebGPU является преемником WebGL и обеспечивает значительно лучшую производительность

🌟 Этот релиз увеличивает общее количество поддерживаемых архитектур до 120, охватывая широкий спектр модальностей ввода и задач. Среди известных новых имен: Phi-3, Gemma & Gemma 2, LLaVa, Moondream, Florence-2, MusicGen, Sapiens, Depth Pro, PyAnnote и RT-DETR

🌟 25 новых примеров проектов и шаблонов в репозитории проекта!

🌟 Transformers.js теперь совместим с Node.js (ESM + CJS), Deno и Bun!

🖥 Читать подробнее

@machinelearning_ru

✔️ Релиз библиотеки Transformers.js v3.

Hugging Face выпустила Transformers.js v3, с улучшенной поддержкой WebGPU, новых форматов квантования и 120 поддерживаемых архитектур.

WebGPU обеспечивает вычисления на GPU непосредственно в браузере, что делает Transformers.js v3 до 100 раз быстрее по сравнению с WASM.

Новые форматы квантования позволяют выбирать уровень точности модели: fp32, fp16, q8 и q4. Среди поддерживаемых архитектур - Phi-3, Gemma, LLaVa, Florence-2 и MusicGen.

Transformers.js v3 совместима с Node.js, Deno и Bun, а также доступна на NPM - @huggingface/transformers.
huggingface.co

✔️ Британский регулятор начал расследование партнерства Alphabet и Anthropic.

Британское управление по конкуренции и рынкам (CMA) начало расследование партнерства Alphabet, материнской компании Google, с Anthropic.

Alphabet инвестировала 500 миллионов долларов в Anthropic в 2023 году с обещанием дополнительных 1,5 миллиарда долларов в будущем.

CMA изучает, не приведет ли партнерство к ограничению конкуренции на рынке. Регулятор должен принять решение о дальнейших действиях к 19 декабря 2024 года. Alphabet и Anthropic пока не прокомментировали ситуацию.
cityam.com

✔️ Fujitsu представила динамический распределитель ресурсов для ИИ-серверов и HPC-систем.

Fujitsu разработала программное обеспечение, для оптимизации использования GPU -"Сomputing broker".

Computing broker способен перераспределять процессы даже во время их работы, отдавая приоритет задачам с более высокой эффективностью выполнения. В ходе предварительного тестирования Fujitsu удалось достичь увеличения производительности обработки GPU до 2,25 раз.

Технология также эффективно управляет памятью, обрабатывая рабочие нагрузки ИИ объемом до 150 ГБ, что примерно в пять раз превышает физическую емкость протестированных GPU. Fujitsu планирует расширить возможности технологии для поддержки нескольких GPU, установленных на нескольких серверах.
techspot.com

✔️ CEO OpenAI опроверг сообщение о GPT-5 Orion.

В статье The Verge утверждалось, что Orion будет ориентирован на корпоративных клиентов и будет доступен через API. В публикации также говорилось о планах Microsoft разместить Orion в Azure уже в ноябре.

Сэм Альтман назвал эту информацию "фейковыми новостями", не уточнив, какие именно детали публикации не соответствуют действительности. OpenAI недавно выпустила модели o1 и o1-mini, но их восприятие было сдержанным из-за высокой стоимости эксплуатации и ограниченных возможностей по сравнению с GPT.
venturebeat.com

✔️ В Китае построили дорогу длиной 157 километров без участия людей.

10 беспилотных машин распределяли смесь из утрамбованных камней и песка, а затем нанесли битумное связующее для формирования дорожного полотна. Автономные катки выравнивали поверхность и обеспечивали необходимую твердость. Дроны контролировали ход строительства и проводили топографические измерения, гарантируя соблюдение заданных параметров. Несколько сотрудников удаленно контролировали работу техники.

Новая технология позволила выполнить укладку дороги за один проход, исключив необходимость в дополнительных работах. Разработчики алгоритмов проекта отмечают, что роботизированная укладка дороги обеспечивает миллиметровую точность и более высокую скорость по сравнению с традиционными методами.

Проект является продолжением скоростной автомагистрали Пекин-Гонконг, общая протяженность которой составляет 664 километра. Построенный участок соединяет Пекин с Хэбэем.
xatakaon.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔥 Awesome-LLM-Strawberry — коллекция материалов, посвящённых большим языковым моделям (LLM) и методам рассуждения. В него входят статьи, блоги и проекты, связанные с работами OpenAI, такими как "Chain-of-Thought Prompting" и другими техниками, направленными на улучшение reasoning (логических рассуждений) у LLM

🌟 Репозиторий предназначен для исследователей и разработчиков, заинтересованных в прогрессе языковых моделей и их применении для сложных задач, таких как решение математических проблем и автоматическое доказательство теорем

🔐 Лицензия: Apache-2.0

▪️Github

@machinelearning_ru

🔥 Эта статья исследует свойства нейросетевых трансформеров при многократном использовании обучающих примеров, особенно на задачах математики, таких как вычисление НОД, умножение по модулю и нахождение собственных значений матриц

🌟 В работе показано, что модели, обученные на ограниченном наборе повторяющихся примеров, часто превосходят те, что используют более разнообразные данные. Статья подчеркивает важность повторов для улучшения производительности, несмотря на меньшую вариативность данных, что помогает лучше понять баланс между запоминанием и обобщением в глубоких нейросетях

📖 Читать: *клик*

@machinelearning_ru

🔥 Создание ИИ для распознавания изображений: от концепции до кода!

🌟 Научитесь строить визуальную языковую модель с нуля. В этом руководстве рассматриваются кодирование, механизмы внимания и многое другое, что поможет вам создать ИИ, который может описывать изображения!

🕞 Продолжительность: 5:46:05

🔗 Ссылка: *клик*

@machinelearning_ru

✔️ Google разрабатывает ИИ-инструмент, способный управлять браузером для выполнения задач.

Google работает над технологией ИИ под рабочим названием Project Jarvis, которая позволит ИИ автономно управлять веб-браузером для выполнения задач поиска информации и совершения покупок.

Google планирует представить Project Jarvis в декабре, одновременно с выпуском новой большой языковой модели Gemini. Разработка Google направлена на то, чтобы ИИ мог напрямую взаимодействовать с компьютером или браузером пользователя.

Примечательно, что конкурент Google по технологиям поиска, Microsoft, тоже работает над аналогичной технологией.

📌 finance.yahoo.com

@machinelearning_ru

👩‍💻 DocETL — это инструмент на Python для создания и выполнения конвейеров обработки данных, особенно подходящий для сложных задач обработки документов. Он применяет подходы с минимальным кодом и YAML для упрощенного управления потоками данных, обеспечивая модульность и возможность повторных попыток обработки данных при сбоях

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@machinelearning_ru

🔥 agent.exe — бесплатное приложение с открытым исходным кодом для Mac/Windows/Linux, позволяющее использовать Claude 3.5 Sonnet для управления компьютером!

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@machinelearning_ru

✔️ GitHub представил Spark: создание веб-приложений с помощью естественного языка.

Spark, продукт лаборатории GitHub Next, позволяет создавать прототипы приложений с помощью чат-подобного интерфейса. В основе Spark лежат репозиторий GitHub, GitHub Actions и база данных Microsoft Azure CosmosDB.

Spark может использовать любые веб-API, а пользователи могут выбирать между моделями Anthropic’s Claude Sonnet и OpenAI’s GPT. Также заявлена функция шэринга Spark-проектов с настраиваемыми правами доступа.

Открыта запись в waitlist. Подать заявку можно по ссылке.
githubnext.com

@machinelearning_ru

📖 Эта статья излагает методы улучшения Retrieval Augmented Generation (RAG) в промышленных приложениях с использованием мультимодальных данных

🌟 Исследования показывают, что добавление изображений вместе с текстом может улучшить точность RAG в специфичных для индустрии задачах. Статья также рассматривает два подхода обработки изображений и их интеграцию с крупными языковыми моделями, такими как GPT-4 Vision и LLaVA, выявляя сложности и преимущества мультимодального подхода в сравнении с текстовым

📖 Читать: *клик*

@machinelearning_ru