15160
@haarrp - админ Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям @data_analysis_ml - анализ данных @ai_machinelearning_big_data @itchannels_telegram - важное для программиста
✔️ Black Forest Labs презентовала FLUX.1 Kontext.
FLUX.1 Kontext — семейство моделей для генерации и редактирования изображений, которые работают "в контексте". Это значит, что модели умеют не только генерировать картинки по тексту, но и принимать на вход изображения, чтобы модель поняла, что именно вы хотите сохранить или изменить. Возможности: сохранение стиля или персонажа из вашего референса, точечное редактирование без искажения и добавление инструкций шаг за шагом.
Есть 3 версии: FLUX.1 Kontext [pro] — универсальная для генерации и инпейнта, работает в разы быстрее аналогов и сохраняет консистентность при многошаговых правках. FLUX.1 Kontext [max] — экспериментальная модель с улучшенным следованием промптам и типографикой. Обе уже доступны через партнеров: KreaAI, Freepik, LeonardoAI, Replicate и др.
Для исследователей и энтузиастов открыли доступ по запросу к приватной бета-версии FLUX.1 Kontext [dev] с открытыми весами (12B). А чтобы просто потестить возможности, запустили демо - Playground.
bfl.ai
@bigdatai
💡 Исследователи представили тщательно отобранный датасет для общего рассуждения: из более чем миллиона примеров из открытых источников они отобрали около 350 тысяч наиболее ценных с помощью серии абляционных экспериментов.
Модели, обученные на этом наборе данных, показали сопоставимые или даже более высокие результаты, чем дистиллированные модели от DeepSeek — как в задачах по математике и программированию, так и на научных бенчмарках вроде GPQA.
Авторы также подтвердили эффективность "добавочного подхода", предложенного в работе Phi-4-reasoning: датасеты можно оптимизировать отдельно для каждой области рассуждений, а затем объединить в единую итоговую смесь — это действительно даёт сильный прирост качества.
huggingface.co/datasets/open-r1/Mixture-of-Thoughts
❓Хотите овладеть Spark на профессиональном уровне?
Приглашаем дата-инженеров 26 мая в 20:00 на открытый урок «Spark в Kubernetes».
На занятии мы рассмотрим особенности и варианты запуска Spark в Kubernetes.
🔊 Вебинар проведет Вадим Заигрин, Team Lead команд инженеров данных на разных проектах.
Продолжить освоение инструментов дата-инжиниринга вы сможете на онлайн-курсе «Spark Developer» от OTUS. Воспользуйтесь велком скидкой по промокоду Early_Spark_5
➡️ Ссылка для регистрации: https://tglink.io/f2441a94523f?erid=2W5zFHhdh28
#реклама
О рекламодателе
Стань частью масштабного ИТ-события от МТС
True Tech Day 2025 — третья технологическая конференция МТС для профессионалов ИТ‑индустрии. Одна из главных тем в этом году — тренды и практики искусственного интеллекта.
В программе:
— Доклады от ученых и зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Кейсы применения современных ИИ‑решений — от AI‑агентов, тестов LLM и бенчмарков до вопросов регулирования.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
…а еще after-party со звездным лайн-апом.
Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатное, но мест мало. Регистрируйся по ссылке.
🧠 String‑Membrane‑Nets и фрактонные фазы через gauging симметрий
📝 arXiv:2505.13604 (май 2025)
Эта статья предлагает нетривиальный способ построения фрактонных фаз в 3+1D через механизмы gauging 1‑формных симметрий.
🔹 Что предложено?
Вместо традиционной конденсации p‑струн (p‑string condensation), авторы используют калибровку (gauging) 1‑формной симметрии. Это позволяет получить фрактонные фазы с контролируемыми свойствами, без приближений.
🔹 Основные итоги:
• Связь между 2+1D anyon condensation и 3+1D фрактонными фазами
• Построение string‑membrane‑net моделей — обобщение string-net на 3D
• Чёткая связь между field-theoretic и lattice описаниями
• Получение X‑Cube модели через gauging стекинга \(\mathbb{Z}_N\) gauge теорий
🔹 Почему это важно?
• Новый путь для создания устойчивых квантовых кодов и фрактонной материи
• Математически строгий и универсальный подход для генерации фрактонных возбуждений
• Расширение инструментов топологического фазового инжиниринга в 3D
🔬 Для кого это?
Физики, изучающие квантовые топологические фазы, исследователи квантовой информации и теоретики, работающие над фрактонными системами и higher-form symmetries.
📖 https://arxiv.org/abs/2505.13604
Data Fest 2025 в гостях у VK — офлайн 24 мая 🤩
Открываем конференцию Data Fest 2025 — в офисе VK. Приходите познакомиться с опытом дата-инженеров и исследователей в направлениях LLM, NLP, MLOps и других. Эксперты VK подготовили секцию докладов о RecSys, Reliable ML и карьере тимлида. Афтепати с розыгрышем призов и нетворкингом прилагается.
📍 Встречаемся 24 мая по адресу: Ленинградский проспект, 39, стр. 79, БЦ Skylight, башня А.
🤗 Регистрация уже открыта.
Количество мест ограничено, поэтому заполняйте анкету внимательно.
✔️ OpenAI запускает HealthBench.
OpenAI представила HealthBench - бенчмарк для тестирования ИИ-систем в сфере здравоохранения. Разработанный при участии 262 врачей из 60 стран, он включает 5000 реалистичных диалогов, имитирующих общение пациентов и медиков. Каждый сценарий оценивается по индивидуальным критериям, созданным экспертами: точность данных или ясность ответов.
Всего в бенчмарке 48 562 параметра оценки, что позволяет глубоко анализировать работу моделей. Особый упор сделан на надежность: даже один ошибочный ответ в медицине критичен. HealthBench включает подборки сложных кейсов (HealthBench Hard), где современные ИИ еще отстают. Все данные и методики уже доступны в GitHub-репозитории OpenAI .
openai.com
✔️ Дорожная карта бесплатных курсов по машинному обучению 2025
В статье собраны 50 лучших бесплатных или условно-бесплатных курсов (сертификат может быть платным), разделённых по уровням:
*Вводный (Beginner) → Промежуточный (Intermediate) → Продвинутый (Advanced).*
После каждого описания приведена полная кликабельная ссылка.
➡️ Курсы
Апскейлим ЮБОЕ видео до 8К (!) и 120 FPS — в редактор KREA завезли мощный апскейлер голливудского уровня от Topaz.
Фича вытянет любой шакал на голливудский уровень качества — дорисует кадры и поднимет разрешение.
Улучшаем свои видосы тут.
🔜 Google запускает новую инициативу в сфере кино и телевидения под названием 100 Zeros — это многолетнее партнёрство с Range Media Partners, направленное на финансирование и производство как художественного, так и документального контента. Цель проекта — использовать силу повествования для продвижения технологий Google, таких как искусственный интеллект и Immersive View, а также для формирования позитивного имиджа компании среди молодёжи.
В рамках 100 Zeros уже поддержан инди-хоррор "Cuckoo", а также запущена программа "AI On Screen" для создания короткометражных фильмов об ИИ, некоторые из которых могут перерасти в полнометражные проекты. Интересно, что Google не планирует использовать YouTube в качестве основной платформы распространения; вместо этого компания намерена продавать проекты традиционным студиям и стриминговым сервисам, таким как Netflix.
Эта стратегия отражает стремление Google интегрировать свои продукты в массовую культуру и укрепить позиции на рынке технологий, конкурируя с такими гигантами, как Apple и OpenAI.
https://www.businessinsider.com/google-tv-movie-hollywood-boost-tech-image-hundred-zeros-2025-5
🖥 500+ промптов для любых задач — собрано в одном месте.
Всего 9 категорий: бизнес, карьера (подходит для создания резюме), креатив, образование, здоровье, маркетинг, технологии, личный помощник и универсальные.
Сохраняйте, чтобы всегда под рукой. Ускоряйте работу и повышайте свою эффективность!
https://www.promptly.fyi/library
🌟 Google представила Global Health Benchmark (GHB) — новый комплексный тест для оценки больших языковых моделей (LLMs) в контексте глобального здравоохранения.
Основная цель: оценить, насколько эффективно LLM могут поддерживать задачи в области глобального здравоохранения, включая диагностику, лечение, коммуникацию с пациентами и принятие решений в условиях ограниченных ресурсов.
https://research.google/blog/benchmarking-llms-for-global-health/
🦾 Berkeley Humanoid Lite — открытый человекоподобный робот
Калифорнийский университет Беркли представил проект Humanoid Lite — результат многолетних исследований и экспериментов по созданию простых в производстве человекоподобных роботов.
Платформа полностью придерживается принципов Open Hardware: в ней используются свободно распространяемое ПО, серийные комплектующие, доступные в розничной продаже, а также детали, напечатанные на 3D-принтере.
🌟 100 % open-source под MIT-лицензией: прошивки, схемы, BOM, STL-модели, RL-контроллеры
✔️ Open Hardware: доступные в рознице электро- и мехкомпоненты, детали печатаются на обычном FDM-принтере
➡️ Итоговая стоимость сборки — примерно 5 000 USD
⭐️ Модульная конструкция: легко превращается в квадропода или «кенавроподобного» робота
➡️ Экосистема: Isaac Lab / Isaac Sim / MuJoCo, телеметрия через SteamVR-контроллеры
⏩ Что доступно:
- Исходный код робота на C++ и Python
- Модели машинного обучения для контроллера движений
- Чертежи пластиковых деталей
- Полный список комплектующих с ссылками на покупку
- Пошаговый сборочный план
- Симуляционные окружения для тренировки и запуска робота
🌟 Что робот умеет уже сейчас
- локомоция: RL-контроллер приводит в заданную точку
- телеприсутствие: человек управляет манипулятором через VR-контроллеры
- навигация: экспериментальные алгоритмы обхода препятствий
- поддержка мелкой моторики
🔥 Как удалось удешевить:
- пластиковые шестерни, напечатанные на 3D-принтере
- циклоидные редукторы, повышающие надёжность пластика
- использование типовых драйверов и контроллеров без кастомных плат
*Clone → Print → Build → Hack!* 🤓
🔜 Проект
🔜 Код
🔜 Схемы
@ai_machinelearning_big_data
#robots #ai #ml #opensource
🎬 FunClip — open-source ИИ для автоматического монтажа видео
Alibaba представила любопытный инструмент для автоматической нарезки видео с помощью ИИ. FunClip использует speech-to-text модели, чтобы преобразовывать речь в текст с таймкодами, а затем вырезать нужные фрагменты.
Система поддерживает кастомизацию: можно задавать ключевые слова для улучшения распознавания или выбирать реплики конкретного человека. В последней версии добавили LLM-фичи — например, GPT и Qwen могут анализировать субтитры и предлагать моменты для монтажа.
🤖 GitHub
@bigdatai
🔥 MiniCPM-o 2.6 — это мощная языковая модель с 8 млрд параметров, разработанная OpenBMB! Она поддерживает текст, изображения, видео и аудио, а также обеспечивает высококачественные ответы на естественном языке. Производительность модели сравнима с GPT-4o-202405, особенно в обработке мультимодального контента.
💡 Особенности MiniCPM-o включают расширенные возможности оптического распознавания символов (OCR), улучшенное понимание видео и поддержку голосовых диалогов в реальном времени на английском и китайском языках. Модель может адаптировать тембр, скорость и эмоции речи, что делает её полезной для голосовых ассистентов и интерактивных приложений.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@bigdatai
🧠 Adaptive Deep Reasoning — умная система от Hunyuan, которая сама выбирает, **как много думать*.
Вместо одного фиксированного способа рассуждать — модель динамически переключается между короткой и длинной цепочкой **рассуждений в зависимости от сложности задачи.
Без потери качества. Без избыточных токенов.
🔧 Как это работает:
1️⃣ Supervised Fine-tuning — обучает модель сразу двум режимам: short и long reasoning
2️⃣ Reinforcement Learning (GRPO) — адаптивная стратегия наград:
• Анализирует сложность запроса
• Подбирает подходящую длину рассуждения
• Оптимизирует выбор reasoning-режима
⚙️ Встроенная logit-based switching loss — с первого токена выбирает нужную траекторию (длинную или короткую).
✅ Что получаем:
• Мгновенное переключение между режимами
• Экономия ресурсов без потери точности
• Повышение эффективности reasoning без усложнения архитектуры
🚀 Adaptive Deep Reasoning — это как если бы модель *думала ровно столько, сколько нужно*. Ни больше, ни меньше.
arxiv.org/pdf/2505.20101
@bigdatai
🖐 Apple решила проблему нехватки данных для имитационного обучения!
📦 Представляем EgoDex — крупнейший в мире датасет ловких действий человека:
• 829 часов видео от первого лица
• Синхронизированные 3D-позы рук
• 194 уникальные задачи манипуляции предметами
🎯 Почему это важно?
Имитационное обучение требует масштабных и реалистичных данных. EgoDex даёт ИИ возможность учиться у человека — видеть, как двигаются руки, и точно повторять действия.
🔬 Подходит для:
— Робототехники
— AR/VR интерфейсов
— Исследований моторики
Apple делает шаг к более ловкому ИИ 🤖
arxiv.org/abs/2505.11709 (
📊 Free LLM API Resources — бесплатные облачные модели для разработчиков. Для тех, кто хочет экспериментировать с LLM без затрат на API, появился исчерпывающий гайд по бесплатным ресурсам. В списке — десятки провайдеров с лимитами от 50 запросов в день до 1 млн токенов.
Из них можно выделить:
— Google AI Studio с Gemini 1.5 Flash (500 запросов/день)
— Mistral La Plateforme — доступ к Codestral и другим фирменным моделям
— Cloudflare Workers AI — 10k нейронов ежедневно для Llama 3 и Qwen
Есть и временные кредиты: $30 у Baseten, $10 у AI21 для Jamba. Главное правило не злоупотреблять, иначе бесплатные лимиты могут исчезнуть.
🤖 GitHub
@bigdatai
Прогресс искусственного интеллекта поистине стремителен
#Veo3
@data_analysis_ml
✈️ Apache Avro — универсальная система сериализации данных. Этот проект с открытым исходным кодом позволяет компактно упаковывать данные с сохранением схемы, что особенно ценно при работе с Kafka, Hadoop и другими системами потоковой обработки.
Инструмент выделяется кросс-языковой поддержкой и эффективным бинарным форматом, который минимизирует накладные расходы по сравнению с JSON или XML. Сейчас проект активно развивается: в CI-пайплайнах появилась поддержка ARM-серверов, а для разработчиков — devcontainers, ускоряющие старт работы с кодом.
🤖 GitHub
@bigdatai
⚡ SageAttention — революция в скорости работы трансформеров
Исследователи из THU-ML представили инновационный метод ускорения attention-слоёв, который не требует изменения архитектуры моделей. Проект использует интеллектуальное 8-битное квантование матриц внимания, сохраняя при этом точность оригинальных моделей.
На новых GPU RTX 5090 решение показывает впечатляющие 2.7x ускорение по сравнению с FlashAttention-2. Технология уже интегрируется в популярные фреймворки, для тестирования достаточно заменить одну строку кода.
🤖 GitHub
@bigdatai
⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch
Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели.
Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei.
Что будет на вебинаре?
🟠Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU;
🟠Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей;
🟠Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения;
🟠Научимся использовать DataLoader для эффективной загрузки данных;
🟠Пошагово соберём облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN);
🟠Обучим и протестируем модель.
🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта.
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
🔍 Vespa — поисковая платформа для работы с векторами и ML-моделями в реальном времени.
Проект предлагает нестандартный подход к обработке данных: он объединяет полнотекстовый поиск, векторные операции и ML-инференс в едином конвейере.
🤖 GitHub
@bigdatai
🌟 NVIDIA Parakeet-tdt-0.6b-v2: ASR-модель с поддержкой временных меток.
NVIDIA представила новую модель автоматического распознавания речи (ASR) — Parakeet-tdt-0.6b-v2 c 600 млн. параметров для английского языка. Она не просто транскрибирует аудио в текст, но и распознает пунктуацию, капитализацию и временные метки с точностью до слова.
Модель устойчива к шумам и справляется даже с расшифровкой песен или чисел. Это достигнуто за счет обучения на данных, в которые включили «шумные» источники (YouTube, записи телефонных разговоров и уличные диалоги). Как отмечают авторы, RTFx-показатель равен 3380 (при батче 128), что позволяет использовать Parakeet для масштабных промышленных задач.
В основе Parakeet - гибридная архитектура. Она комбинирует скоростной кодировщик FastConformer с декодером TDT, который оптимизирован для транскрипции.
TDT - декодер, который предсказывает слова, звуки и их длительность. Вместо того чтобы проверять каждый кусочек аудиозаписи по порядку, TDT «перепрыгивает» через лишние сегменты, опираясь на прогноз времени, которое занимает текущий токен. Это сокращает вычисления, экономит время и при этом не теряется точность.
Fast Conformer — это переработанная архитектура Conformer, которая ускоряет распознавание речи за счет увеличения downsampling до 8x с помощью более легких сверток и упрощенных блоков, и замены стандартного внимания на комбинацию локального контекста и одного глобального токена.
.wav и .flac с частотой 16 кГц и требует всего 2 ГБ оперативной памяти. Для интеграции разработчикам понадобится фреймворк NeMo от NVIDIA, он упрощает настройку под конкретные задачи.
🔥 Burn — Rust-фреймворк для глубокого обучения с акцентом на производительность. В отличие от монолитных решений вроде PyTorch, Burn изначально заточен под кросс-платформенное выполнение: одна и та же модель может работать на NVIDIA/AMD GPU через CUDA/ROCm, на Apple-чипах через Metal и даже в браузере через WebGPU.
Главная фишка проекта в модульной архитектуре с подключаемым бэкендом и автоматической оптимизацией вычислений. Например, система умеет объединять операции ядер без ручного вмешательства. Для исследователей есть встроенный дашборд для мониторинга обучения, а для продакшна простая конвертация в ONNX.
🤖 GitHub
@bigdatai
✔️ Ideogram 3.0: больше реализма и новые инструменты для разработчиков.
Ideogram представил масштабное обновление своей нейросети для генерации изображений. Версия 3.0 создаёт более фотореалистичные картинки, точнее понимает запросы и предлагает вдвое больше стилей. Теперь можно загрузить до 3-х референсов, чтобы задать стиль генерации, или выбрать готовый из библиотеки.
Новые инструменты: Magic Fill и Extend. Первый позволяет менять или добавлять элементы в готовом изображении, а второй — расширять его за рамки исходного кадра. Для разработчиков открыли API с текстовой генерацией, редактированием, заменой фона и другими функциями. Интегрировать Ideogram 3.0 можно через партнерские платформы: Picsart, Freepik, Replicate и другие.
Ideogram в X (ex-Twitter)
✔️ Midjourney анонсировала функцию Omni-Reference.
Midjourney тестирует новую функцию, Omni-Reference, которая позволяет тонко настраивать визуальные элементы в создаваемых изображениях. В отличие от старого Character Reference (v6), система теперь поддерживает не только персонажей, но и отдельные объекты — например, можно указать: «Добавь именно этот меч в сцену».
Omni-Reference доступен в веб-интерфейсе сервиса (перетаскивание изображения в зону «omni-reference») или в Discord через параметр --oref с URL. Силу влияния reference регулирует параметр --ow (0–1000): низкие значения подходят для стилизации, а высокие — для сохранения деталей вроде лица или одежды.
Midjourney в Discord
✔️ Apple и Anthropic планируют добавить вайб-кодинг в Xcode.
Apple совместно с Anthropic готовит обновление Xcode с интеграцией Claude Sonnet. По данным Bloomberg, внутренняя версия уже тестируется сотрудниками: разработчики могут запрашивать код через чат, инспектировать интерфейсы и исправлять ошибки с помощью ИИ. Это ускорит процессы разработки, но пока неясно, когда инструмент станет доступен публично.
Ранее Apple анонсировала Swift Assist, однако проект застопорился из-за частых галлюцинаций ИИ. Сотрудничество с Anthropic должно решить эти проблемы.
macrumors.com
✔️ FutureHouse представила ИИ-агентов для научных исследований.
Некоммерческая организация FutureHouse, поддержанная Эриком Шмидтом, запустила платформу с четырьмя ИИ-агентами: Crow, Falcon, Owl и Phoenix. Они помогают анализировать научную литературу, планировать эксперименты и искать данные в специализированных базах. По словам разработчиков, их система использует открытые научные работы и многоэтапный анализ с «прозрачной логикой».
FutureHouse предупреждает, что Phoenix, отвечающий за химические эксперименты, может выдавать некорректные результаты и призывает пользователей делиться обратной связью для доработки.
futurehouse.org
✔️ Инженеры создали первый фотонный чип для обучения ИИ.
Специалисты из Пенсильванского университета представили революционный фотонный чип, способный обучать нейросети с помощью света. Технология не только ускоряет процесс в разы, но и резко снижает энергозатраты, открывая путь к полностью оптическим вычислениям. В отличие от традиционных электронных чипов, здесь данные обрабатываются световыми импульсами, а не электричеством — это позволяет выполнять сложные нелинейные операции, критичные для глубокого обучения.
Основа инновации — управление светом через специальный полупроводниковый материал. Два луча («signal» и «pump») взаимодействуют, меняя свойства материала в реальном времени. Это дает возможность перепрограммировать чип без изменения его структуры, достаточно настроить параметры «pump»-луча. В тестах система показала 97% точности на задачах с нелинейными границами решений, обойдя цифровые аналоги по эффективности.
Уже сейчас 4 оптических соединения на чипе заменяют 20 электронных, а в будущем технология может масштабироваться для обучения LLM.
scitechdaily.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🌟 MiMo-7B: Набор компактных ризонинг-моделей от Xiaomi.
Xiaomi выпустила в опенсорсный релиз MiMo-7B — набор языковых моделей, созданных для решения сложных задач, от математики до генерации кода.
Несмотря на скромные 7 млрд. параметров, модель демонстрирует результаты, превосходящие 32B-конкурентов, разрушая стереотипы о зависимости качества от размера.
Создание MiMo началось с предтрейна на 25 трлн. токенов, где акцент был на повышении плотности логических паттернов.
Для этого разработчики пересмотрели обработку данных: улучшили извлечение математических формул и блоков кода из веб-страниц, добавили синтетические данные, сгенерированные топовыми ризонинг-моделями, и все это обработали уникальной стратегией смешивания.
На первых этапах доля STEM-контента достигала 70%, а на финальном — добавили синтетику и расширили контекст до 32K токенов.
Обучение с подкреплением на стадии посттренинга проводили на массиве из 130 тыс. задач, где каждая проверялась автоматически. Чтобы избежать reward hacking, использовали только rule-based награды.
Для сложных задач по программированию ввели систему частичных баллов (как на олимпиадах по информатике) - даже если решение не идеально, модель получает feedback за пройденные тесты. А чтобы RL не застревал на простых примерах, добавили ресэмплинг: 10% данных брали из пула уже решенных задач, балансируя эффективность и стабильность обучения.
Результаты бенчмарков: на LiveCodeBench v6 MiMo-7B-RL набрала 49.3%, обойдя QwQ-32B на 10 пунктов, а на AIME 2025 — 55.4%, оставив позади OpenAI o1-mini. При этом базовая версия модели уже показывала 75.2% на BBH, что выше аналогов своего класса.
▶️ Состав набора:
🟠MiMo-7B-Base - базовая модель с потенциалом рассуждений;
🟠MiMo-7B-RL-Zero - RL-модель, обученная на основе базовой;
🟠MiMo-7B-SFT - модель SFT, обученная на основе MiMo-7B-Base;
🟢MiMo-7B-RL - RL-модель, обученная на основе SFT-модели, та, которая в бенчмарках обошла OpenAI o1-mini.
⚠️ Разработчики рекомендуют использовать для локального инференса их форк vLLM , он поддерживает MTP (Multiple-Token Prediction), но и на HF Transformers инференс тоже работает.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Набор моделей
🟡Техотчет
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #RL #Xiaomi #MiMo
🚀 Transformer Lab — персональная лаборатория для работы с LLM прямо на ноутбуке или сервере!
▪️ Один бинарник — скачивай, запускай, дообучай и сравнивай модели (Llama 3, Mistral, Gemma, Qwen, Phi 4 и сотни других) в пару кликов.
▪️ Поддержка движков Transformers, vLLM, Llama CPP и MLX для Apple Silicon.
▪️ Fine-tune, RLHF (DPO / ORPO / SIMPO), встроенный RAG-конструктор и галерея датасетов Hugging Face.
▪️ Быстрые бенчмарки, чат-UI и REST API для прототипов.
▪️ Работает на Windows, macOS (M-чипы full power!) и Linux; можно разделять UI и backend.
▪️ Полностью open-source (AGPL-3.0) — подключай плагины или пиши свои.
💻 Проверь репозиторий: github.com/transformerlab/transformerlab-app
Собери свою LLM-песочницу и ускорь эксперименты сегодня!
https://github.com/transformerlab/transformerlab-app
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
Нерйросети t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
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
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
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 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: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
🔥 GhidrAssist — это плагин для Ghidra, предназначенный для интеграции локальных больших языковых моделей с целью облегчения процесса исследования бинарных файлов и реверс-инжиниринга!
🌟 Он поддерживает любые модели на основе LLaMA, такие как llama3.1:8b, а также другие модели, включая DeepSeek и ChatGPT.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@bigdatai