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
✔️ 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
🧪 Ragas — инструмент для объективной оценки LLM-приложений.
Платформа предлагает data-driven подход к тестированию языковых моделей, заменяя субъективные оценки точными метриками. С помощью Ragas можно не только анализировать качество ответов, но и автоматически генерировать тестовые датасеты, приближенные к реальным сценариям использования.
Проект выделяется глубокой интеграцией с популярными фреймворками — от LangChain до инструментов мониторинга. Особенно полезен при построении RAG-систем, где важен постоянный контроль качества на основе production-данных.
🤖 GitHub
@bigdatai
👾 Griptape — фреймворк для создания AI-приложений без головной боли. В отличие от популярных решений вроде LangChain, акцент сделан на модульность: можно легко менять провайдеров LLM, векторных БД или инструментов поиска, не переписывая бизнес-логику.
В инструменте есть встроенные механизмы для работы с памятью и готовые движки для частых задач: суммаризации, извлечения структурированных данных и даже оценки качества ответов моделей.
🤖 GitHub
@bigdata_ai
📌 Kor — прототип для извлечения структуры из текста через LLM
Проект имеет интеграцию с LangChain, но предлагает свой подход: вместо JSON-режима или function calling он полагается на шаблонизацию промптов. Это позволяет работать даже с моделями, не поддерживающими новые режимы вроде GPT-4-turbo.
Новая версия 1.0.0 принесла совместимость с Pydantic v2, хотя разработчики предупреждают, что работа может заметно замедлиться
🤖 GitHub
@bigdatai
📦 ML Crate — структурированная песочница для ML-экспериментов. Проект предлагает начинающим чёткий шаблон для своих работ: от датасетов и Jupyter-ноутбуков до готовых веб-приложений на Flask/Streamlit.
Проект предлагает начинающим чёткий шаблон для своих работ: от датасетов и Jupyter-ноутбуков до готовых веб-приложений на Flask/Streamlit.
Важно, что репозиторий не просто хранит код, а учит правильному workflow:
▪️отдельные папки для данных, визуализаций и моделей
◾️обязательные requirements.txt и README-файлы
🔗 GitHub
@bigdatai
✔️ Google представила новые геопространственные модели для анализа данных.
Google анонсировала запуск тестовой программы новых геопространственных и Population Dynamics моделей.
Эти инструменты объединяют генеративный ИИ (под капотом - Gemini), с данными спутниковых снимков и социальными индексами, чтобы ускорить анализ в сферах урбанистики, экологии и кризисного управления.
Модели позволяют находить объекты по описанию («дороги с заторами»), сегментировать ландшафты и предсказывать динамику населения. Интеграция с Google Cloud и Earth Engine дает разработчикам возможность для создания собственных решений — от медиапланирования до мониторинга сельхозугодий.
Первыми тестерами стали Airbus, Maxar и Planet Labs: они используют модели для анализа спутниковых данных в реальном времени. Сейчас доступ к моделям открыт через программу Trusted Tester, а детали Google обещает раскрыть в ближайшие месяцы.
🔗 research.google
@ai_machinelearning_big_data
#google #geospatialreasoning
📒 TabNet — революционный подход к работе с табличными данными. Этот проект предлагает уникальную реализацию нейросетевой архитектуры TabNet на PyTorch, специально разработанной для эффективного анализа табличных данных.
Проект поддерживает все основные типы ML-задач: от бинарной классификации до мультитаргетной регрессии, а его интеграция с scikit-learn делает работу интуитивно понятной даже для новичков.
📌 GitHub
@bigdatai
🌟 Deep Cogito представила серию языковых моделей с открытым исходным кодом.
Deep Cogito выпустила семейство языковых моделей размером 3B, 8B, 14B, 32B и 70B параметров, которые уже доступны для загрузки.
По заявлению разработчиков, их модели превосходят аналогичные открытые решения от LLaMA, DeepSeek и Qwen в большинстве стандартных бенчмарков. Например, 70B-версия обходит новую 109B MoE-модель Llama 4, несмотря на меньший размер.
Все модели обучены с помощью метода Iterated Distillation and Amplification (IDA) — стратегии, которая сочетает итеративное самоулучшение и «сжатие» интеллекта для преодоления ограничений, накладываемых человеческим контролем.
Суть IDA проста: сначала модель «усиливает» свои способности, тратя больше вычислительных ресурсов на поиск решений через CoT, а затем «дистиллирует» эти улучшения в свои параметры. Такой цикл повторяется, создавая петлю обратной связи — каждая итерация делает модель умнее, а её мышление эффективнее. По словам команды, этот подход не только масштабируем, но и быстрее, чем RLHF.
Семейство поддерживает 2 режима работы: стандартный (прямой ответ) и «рефлексивный», где система сначала обдумывает запрос, как это реализовано в Claude 3.7. Они оптимизированы для программирования, вызова функций и агентских сценариев, но без акцента на CoT — разработчики считают, что короткие шаги эффективнее в реальных задачах.
Уже в ближайшие месяцы ожидаются версии на 109B, 400B и 671B параметров и вариации с MoE-архитектурой.
Модели доступны на Hugging Face, Ollama и через API Fireworks AI/Together AI.
@ai_machinelearning_big_data
✔️ Google добавила мультимодальный поиск в AI Mode.
Свежее обновление AI Mode в Google Поиске добавило мультимодальные функции — система анализирует изображения, понимая контекст и связи между объектами. Загрузите фото или сделайте снимок через Lens, задайте вопрос — нейросеть на основе Gemini выдаст развёрнутый ответ с рекомендациями и ссылками.
Раньше эта функция была доступна подписчикам Google One AI Premium, но теперь она доступна через Google Labs.
blog.google
✔️ Samsung представила обновление Gemini Live для Galaxy S25 с визуальным ИИ в реальном времени.
С 7 апреля владельцы Galaxy S25 получат бесплатное обновление Gemini Live. Теперь можно обсуждать увиденное через камеру или экран, удерживая боковую кнопку. Например, ИИ подскажет, как организовать шкаф или выбрать одежду, анализируя изображение в реальном времени. Функция доступна бесплатно, но требует подключения к интернету и активации в поддерживаемых странах.
news.samsung.com
✔️ Cloudflare упрощает создание AI-агентов с MCP и бесплатным доступом к Durable Objects.
Cloudflare представила серию обновлений, ускоряющих разработку AI-агентов. Теперь в Agents SDK добавлена поддержка MCP, позволяющая агентам подключаться к внешним сервисам с автоматической аутентификацией и управлением соединениями. Для безопасного доступа интегрированы провайдеры Stytch, Auth0 и WorkOS — это упрощает настройку прав доступа через OAuth 2.1 и гибкие сценарии разрешений.
Новинка в SDK — гибернация для MСРAgent: серверы автоматически «засыпают» при простое, экономя ресурсы, и мгновенно активируются при новых запросах. Для хранения состояния агентов теперь доступны Durable Objects даже на бесплатном тарифе — с поддержкой SQLite и 5 ГБ памяти.
Обновления дополнены примерами готовых MCP-серверов — от управления задачами до анализа кода. Разработчики могут развернуть их через кнопку Deploy и настроить под свои нужды.
blog.cloudflare.com
✔️ Google Sec-Gemini v1: ИИ для кибербезопасности.
Google анонсировал экспериментальную модель Sec-Gemini v1, которая создана для помощи специалистам по кибербезопасности через интеграцию ИИ и актуальных данных об угрозах.
Система объединяет OSV, Mandiant Threat Intelligence и Google Threat Intelligence, обеспечивая анализ в реальном времени. По внутренним тестам Google, модель на 11% эффективнее аналогов в CTI-MCQ (оценка знаний об угрозах) и на 10,5% — в CTI-RCM (поиск первопричин инцидентов). Она ускоряет обнаружение атак, оценку уязвимостей и даже идентификацию хакерских групп.
Sec-Gemini v1 уже доступна бесплатно для НКО, исследователей и компаний — это часть стратегии Google по совместной борьбе с угрозами. Модель не только предупреждает о рисках, но и объясняет контекст уязвимостей, помогая командам быстрее реагировать.
cybermagazine.com
✔️ LLM в биомедицине: GPT-4 лидирует, но тонкая настройка все еще важна.
Исследование, опубликованное в Nature, показало, что LLM дают неоднозначные результаты в биомедицинских задачах. Закрытые модели (GPT-4) превзошли конкурентов в задачх, требующих логики — например, отвечая на медицинские тесты с точностью до 75%. Однако в извлечении данных (распознавание болезней, связей между белками) лидируют традиционные подходы с файнтюном BERT-моделей, опережая LLM на 30–40%.
Открытые решения без дообучения справляются хуже: в 22% случаев генерируют недостоверную информацию. Эксперты отмечают, что даже добавление одного примера в промпт снижает число ошибок. Все данные и выводы исследования доступны в репозитории для независимой проверки.
nature.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🧮 Модели решают математику… но не совсем
Исследователи предложили новый бенчмарк — MATH-Perturb, чтобы проверить: языковые модели действительно "умеют" решать задачи по математике или просто запоминают шаблоны?
📌 Что сделали: Они взяли 279 самых сложных задач из датасета MATH (уровень 5) и создали две версии для каждой:
MATH-P-Simple — простая пертурбация (вопрос формулируется иначе, но суть и метод решения не меняется).
MATH-P-Hard — сложная пертурбация (незаметное изменение, которое требует другого метода решения и более глубокого понимания).
🧠 Что показали тесты: Модели легко решают оригинальные и "простые" пертурбированные задачи — даже если используют "шорткат-решения" (по сути, угадывают по шаблону).
Но на сложных пертурбациях они резко проваливаются. Шорткат больше не работает, и модель теряется.
📊 Вывод: Многие языковые модели, включая самые продвинутые, не понимают математику в глубоком смысле. Они подбирают шаблон, а не рассуждают.
MATH-Perturb — отличный способ отделить память от мышления.
🔗 Подробнее: https://arxiv.org/abs/2404.01649
🔗 Бенчмарк: https://math-perturb.github.io/
🖥 DeepGit: Repo Discovery — это открытый AI-инструмент, который помогает находить полезные репозитории на GitHub с помощью семантического поиска.
Он основан на системе LangGraph, использует анализ кода, документации и сигналов из сообщества, чтобы отфильтровывать малоизвестные, но перспективные проекты.
Ключевые возможности:
▪ Семантическая проверка: ищет не просто по ключевым словам, а «понимает» содержание.
▪ Многогранный анализ: учитывает не только код, но и документацию, активность и отзывы сообщества.
▪ GitHub-интеграция: фокусируется на данном экосистемном источнике, упрощая отбор качественных проектов.
🖥 GitHub
@pythonl
🌟 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
📂 Dot — локальный чат с документами на базе Phi-3.5. Этот проект выделяется на фоне корпоративных решений вроде Chat with RTX от Nvidia своей простотой и доступностью.
Разработанный студентом как side-проект, Dot предлагает минималистичный интерфейс для не-программистов, но при этом сохраняет всю мощь современных RAG-технологий под капотом.
Особенности:
▪️Готовые сборки для Windows и macOS
▪️Поддержка мультидокументных запросов
▪️Режим обычного чата без привязки к файлам
🔗 GitHub
@bigdatai
✔️ Википедия выпустила датасет для обучения ИИ.
Википедия представила структурированный датасет на платформе Kaggle, чтобы облегчить разработчикам ИИ доступ к данным и снизить нагрузку на свою инфраструктуру. Вместо парсинга сырого текста ботамы, теперь доступны JSON-файлы на английском и французском языках с разделами статей, краткими описаниями, инфобоксами и ссылками на изображения.
Датасет оптимизирован для ML-задач: файнтюна моделей, анализа и тестирования. Это часть стратегии Викимедии, которая не только экономит ресурсы Википедии, но и упрощает работу с контентом — вместо борьбы с ботами разработчики получают готовый инструмент.
enterprise.wikimedia.com
⚡️Строим рекомендательную систему фильмов на Kaggle
Вы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬
Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом эфире покажет как построить рекомендательную систему фильмов на Kaggle.
Что будем делать на вебинаре:
🟠Разберем имеющиеся данные фильмов с их оценками
🟠Проведем предобработку данных
🟠Построим рекомендательную систему на основе машинного обучения
🟠Проведем расчет и анализ метрик на основе результатов работы модели
Вебинар будет интересен как новичкам, так и уже опытным специалистам
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
🌟 HunyuanPortrait: высокое качество анимации портретов
Новая технология от Hunyuan, превращающая статичные изображения в реалистичную анимацию с беспрецедентной чёткостью и стабильностью!
🆕 Что нового?
1⃣ Статичное изображение превращается → живое видео
2⃣ Невероятная реалистичность: Implicit Control + Stable Video Diffusion
3⃣ Плавность и сверхчёткая детализация в анимации лица и головы
Легко адаптируется под любые стили изображений.
Анимация создается по одному фото, нужен только видео-референс в качестве шаблона для генерации.
✅ Работает в один клик
✅ Синхронные мимика и движения головы
✅ Сохраняется черте даже при смене стиля
🟡 Проект
🟡 ArXiv
🟡Github (Коммент от разработчиков - проходим внутреннюю проверку перед открытым исходным релизом и загрузим код и веса сразу после её завершения.)
#Hunyuan
Присоединяйтесь к дискуссии — задавайте свои вопросы в комментариях к постуРекламодатель БАНК ВТБ (ПАО), ИНН 7702070139, Генеральная лицензия банка России №1000. Реклама, erid: 2SDnjeSPqYY. 0+
/channel/Data_fusion/152
ИИ-помощники и гибридное облако с ИИ: главные анонсы конференции GoCloud от провайдера Cloud.ru
1. Cloud.ru Evolution AI Factory, цифровая платформа для создания AI-приложений и агентов в облаке. Платформа ускоряет разработку AI-агентов, упрощает их внедрение, снижает инфраструктурные затраты и помогает быстрее выводить продукты на рынок.
2. Cloud.ru Evolution Stack AI-bundle, первое в России гибридное облако с поддержкой искусственного интеллекта. Платформа ускорит внедрение решений на основе ИИ, поможет решать AI-задачи в гибридном сценарии: например, обучать модели в публичном облаке, а инференс выполнять в частном контуре клиента.
По словам СЕО Cloud.ru Евгения Колбина, скоро в облачной платформе Cloud.ru Evolution появится бесплатный AI-помощник.
«Мы планируем, что к 2026 году AI-помощники будут выполнять большинство задач в частотных сценариях работы в облаке. Это кардинально изменит опыт пользователей при работе с облачными продуктами. С момента запуска AI-помощники будут доступны в публичных, гибридных и частных облаках Cloud.ru», — добавил Евгений Колбин.
Три трека по AI на хакатоне от МТС и 500 000 рублей за первое место. Для тех, кто готов воплотить идею в прототип
Приглашаем на хакатон МТС True Tech Hack 2025. Протестируй свои идеи и внеси вклад в продукты, которые приносят пользу разработчикам по всей России.
На хакатоне ты сможешь:
— Выбрать один из пяти треков и создать решение на базе ИТ-платформ МТС.
— Побороться за призовой фонд — 1 500 000 рублей.
— Расширить свои профессиональные связи через нетворкинг с участниками хакатона и экспертами МТС.
— Повысить шансы на прохождение стажировки в МТС.
— Узнать больше о продуктах и технологиях МТС от экспертов компании.
Хакатон будет проходить с 17 по 25 апреля.
Регистрация открыта до 16 апреля. https://truetechhack.ru/
🐙 TruLens - Инструмент для глубокого анализа LLM-приложений. Проект предлагает целую экосистему для отслеживания работы всех компонентов LLM-стека — от промптов до ретриверов.
Недавно в систему добавили концепцию RAG Triad, позволяющая оценивать релевантность, groundedness и полезность ответов. В отличие от поверхностных проверок, TruLens даёт возможность выявлять системные проблемы: например, когда модель генерирует правдоподобные, но оторванные от контекста ответы.
🤖 GitHub
@bigdatai
Растите сильную команду. Топ-5 курсов Яндекс Практикума для IT
👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом.
Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы.
Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме.
👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году:
— SQL для работы с данными и аналитики
— DevOps для эксплуатации и разработки
— Python-разработчик
— Архитектура программного обеспечения
— Управление командой разработки
— Навыки аргументации
👉Подобрать курс
Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqubEfu3
🔍 Пользователи недовольны LLaMA-4 Maverick — и сомневаются в честности рейтингов на LMSYS Arena
Оценки модели Maverick вызвали бурную реакцию: многие посчитали, что она незаслуженно получает высокие места. Подозрения оказались настолько массовыми, что организаторам LMSYS Arena пришлось опубликовать более 2000 реальных баттлов с участием Maverick.
В каждом баттле — текст запроса, два ответа от разных моделей (включая Maverick) и выбор пользователя. Все можно проверить по ссылке: https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/Llama-4-Maverick-03-26-Experimental_battles
На первый взгляд — всё прозрачно. Но возникают вопросы. Например: в одном из примеров Maverick отвечает менее точно, зато эмоционально и со смайликами — и пользователь отдает голос ей.
И это ещё не всё: на арене используется кастомизированная версия Maverick, оптимизированная под предпочтения людей. Она отличается от той, что лежит на HuggingFace и других открытых платформах — там загружена лишь базовая версия Instruct.
Организаторы заявили, что не знали о различиях, и пообещали в ближайшее время загрузить на арену оригинальный чекпоинт.
@bigdatai
Неутомимый ИИ, который 24/7 помогает принимать решения, предугадывает действия и мониторит состояние процессов. Это – не фантастика, а реальный результат, которого можно достичь с помощью AI-ассистентов и AI-агентов.
В новой статье детально разбираемся, в чем сходство и отличие этих двух технологий. Вы узнаете:
🔤 Почему AI-агенты так хороши в задачах, не требующих участия человека.
🔤 Какие существуют типы агентов и на что они способны.
🔤 Как с помощью AI-ассистентов очеловечить технологию и сделать ее доступной всем пользователям.
Советы пригодятся для разработки решений на ML-соревнованиях. Читать статью: https://cnrlink.com/aiitonecupmlbigdata
Хочешь проверить рекомендации на практике? Приглашаем тебя на IT_ONE Cup. ML Challenge. Создай AI-ассистента, который будет помогать в работе дизайнерам, системным и бизнес-аналитикам.
Почему стоит участвовать:
✅ Три трека и девять победителей, которые разделят призовой фонд в 1 500 000 рублей.
✅ Возможность работать соло или в команде до 5 человек.
✅ Прокачка навыков работы с LLM и генеративными моделями на практике.
✅ Знакомство с экспертами Sk FinTech Hub и IT_ONE, а также проектами компании.
Готов создать своего неутомимого ИИ-помощника? Регистрируйся до 13 апреля: https://cnrlink.com/itonecupmlbigdataai