Анализ данных (Data analysis)

24 May 2025 18:20

🩺 Google выпустила MedGemma — открытые модели ИИ для медицины

На Hugging Face вышла коллекция MedGemma, созданная Google на базе Gemma 3 специально для медицинских задач. Это мощные модели, способные анализировать как текст, так и медицинские изображения — от рентгена до дерматологии.

📦 В коллекции:
• medgemma-4b-it — мультимодальная модель (текст + изображения)
• medgemma-4b-pt — предварительно обученная версия
• medgemma-27b-text-it — огромная текстовая модель для клинической документации

🔍 Что умеют:
✅ Обнаружение патологий на рентген-снимках
✅ Ответы на медицинские вопросы (VQA)
✅ Генерация медицинских отчётов
✅ Обработка клинических заметок, триажа, историй болезни

📊 Бенчмарки:
• CheXpert F1 (Top‑5): 48.1 vs 31.2 у базовой
• DermMCQA точность: 71.8%
• VQA‑Rad F1: 49.9

🧪 Пример использования:

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-text-to-text", model="google/medgemma-4b-it")

Анализ данных (Data analysis)

24 May 2025 12:01

🧠 GAIA — новый ориентир для General AI Assistants

GAIA — это benchmark, который проверяет, насколько AI-ассистенты могут мыслить, действовать и работать с инструментами в реальных.

📊 Что тестируется

- 466 заданий, требующих:
- логического мышления и планирования
- работы с вебом и мультимодальностью (текст, изображения)
- использования инструментов — браузера, кода, анализа файлов и пр.
- Задания просты для человека, но AI решает их с трудом (люди получают ~92 %, GPT‑4 + плагины — ~15 %)

🔍 Почему это важно

- В отличие от других benchmark-ов, GAIA фокусируется на настоящих задачах, а не узкоспециализированных тестах
- Задания ясны и дают однозначный ответ, что облегчает автоматическую оценку
- Benchmark защищён от «запоминания» — задачи редко встречаются в открытых данных и требуют последовательных действий

🛠️ Как работает

1. Задачи задаются "в ноль" — без примеров
2. AI получает вопрос (текст и/или файл) и должен самостоятельно:
- искать в интернете
- обрабатывать мультимодальные данные
- выполнять код или анализ
3. Ответы оцениваются автоматически — только один правильный вариант

⚡ Перспективы и вызовы

- Пока лишь немногие модели приближаются к человеческому уровню — GPT‑4 с плагинами на ~15 %
- Benchmark рассчитан на долгосрочное развитие AGI — от точности решения до открытости и надёжности оценивания
- GAIA подчёркивает необходимость создания систем, способных последовательно действовать, а не просто «угадывать» ответы.

🔗 Github: https://github.com/Intelligent-Internet/ii-agent
🔗 GAIA Examples: https://ii-agent-gaia.ii.inc

Анализ данных (Data analysis)

23 May 2025 09:25

🚀 Skywork.ai — первый в мире AI-офис с глубоким исследованием (DeepResearch)

Стартап Skywork.ai запустился глобально и представил уникальное решение — интеллектуальную рабочую среду, в которую встроены «суперагенты» на базе AI. Они умеют проводить глубокий анализ данных и создавать документы, таблицы, презентации и даже подкасты — буквально по одному запросу.

🔍 Что такое Skywork.ai:

📄 Docs — пишет отчёты, статьи и обзоры, подкреплённые фактами и источниками
📊 Sheets — строит таблицы, графики и проводит анализ данных
📽️ Slides — делает готовые презентации с дизайном
🌐 Webpages & Podcasts — создаёт веб-контент и аудио на основе анализа
🧠 General — универсальный агент: понимает тексты, изображения, видео и музыку

🧠 Главное отличие — DeepResearch

Это не просто генерация текста. Skywork.ai:
- Понимает контекст
- Уточняет, что вы хотите (с помощью формы Clarification Card)
- Показывает источники информации прямо в тексте
- Делает выводы на основе проверенных данных

🎯 Преимущества:

✅ Создаёт отчёты и презентации за минуты
✅ Все факты подтверждены источниками
✅ Можно экспортировать в PDF, Excel, PowerPoint
✅ Работает с текстом, таблицами, аудио, видео
✅ Подходит для аналитиков, маркетологов, исследователей, авторов

💸 Цена — от $19.99 в месяц. Уже доступно по всему миру, без инвайтов.

📌 Попробовать просто:
1. Зарегистрируйтесь на [skywork.ai](https://skywork.ai)
2. Введите свой запрос (например: «Сделай отчёт по рынку генеративного ИИ»)
3. Уточните цели через форму Clarification Card
4. Получите готовый документ, графики или презентацию

Skywork Super Agents доступен как онлайн сервис (стоимость от $20/мес., есть пробный период), а для разработчиков открыли исходники фреймворка DeepResearch и API для вызова агентов по выбору.
globenewswire.com

#AI #SkyworkAI #DeepResearch #productivity #документы #презентации #таблицы

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 18:58

Хотите заниматься искусственным интеллектом, строить карьеру в топовых IT-компаниях и разрабатывать технологии будущего? Поступайте на AI360!

AI360 — это уникальная бакалаврская программа, разработанная Яндексом, Сбером и 5 ведущими университетами России. Она позволяет получить актуальные знания и практический опыт, чтобы стать востребованным профессионалом в одной из самых динамично развивающихся областей — ИИ.

На AI360 вы будете обучаться у лучших практиков отрасли, погружаться в реальные проекты крупнейших IT-компаний, участвовать в международных конференциях и проходить межвузовские модули в ведущих университетах-партнёрах. А ещё вас ждёт стипендия, которая поможет сосредоточиться на достижении больших целей в IT!

Переходите по ссылке, чтобы узнать подробности и подать документы в один из вузов — НИУ ВШЭ, МФТИ, ИТМО, СПбГУ или Университет Иннополис! Набор открыт до 25 июля: https://bit.ly/43mHJm5

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 13:00

🚀 Project NOVA — Networked Orchestration of Virtual Agents

Что это такое?
Project NOVA — это полностью open-source и self-hosted платформа, позволяющая развернуть экосистему ИИ‑ассистентов. В ядре стоит роутер-агент, который принимает запросы и перенаправляет их к одному из 25+ специализированных агентов, реализованных через n8n и MCP-серверы :contentReference[oaicite:0]{index=0}.

Основные особенности
- Централизованная маршрутизация запросов к нужному агенту
- Агенты для разных задач: управление знаниями, разработка, медиа и автоматизация
- Полностью работает локально: конфигурация через Docker и docker-compose
- Общение между агентами через n8n workflows и протокол MCP (Model Context Protocol)
- Есть примеры системных подсказок, Dockerfile и готовые потоки для быстрого старта :contentReference[oaicite:1]{index=1}

Как это работает
- В репозитории:
- Папка agents/ — системные промты для агентов
- mcp-server-dockerfiles/ — Docker-образы и конфиги для запуска серверов MCP
- n8n-workflows/ — экспорт потоков для n8n
- prompt-templates/ — шаблоны для автоматического создания новых агентов
- reference-guide/ — подробная документация и справочники :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Примеры агентов
- Управление знаниями: TriliumNext, BookStack, SiYuan, Paperless-NGX и др.
- Разработка: CLI Server, Gitea, Forgejo, поиск по файловой системе
- Медиа: Ableton Copilot, OBS Studio, Reaper, YouTube (транскрипция)
- Автоматизация: веб-скрапинг (Puppeteer), RAGFlow, Flowise
- Умный дом: Home Assistant, Prometheus мониторинг :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Начало работы
1. Установи n8n (версия ≥1.88.0) и MCP-клиент
2. Запусти MCP-сервера через Docker (конфиги в репозитории)
3. Импортируй потоки в n8n (через CLI или Web UI)
4. Настрой ключи API и подключи LLM (OpenAI, Claude, Gemini или локальные Ollama)
5. Запусти router workflow — и вводи вопросы в чат: NOVA сама маршрутизирует запросы :contentReference[oaicite:4]{index=4}

Зачем это нужно?
- 📚 Управление знаниями: попросить найти нужные заметки или документы
- 🎙 Медиа‑асистент: управлять Ableton или OBS через чат
- ⚙ Автоматизация рутинных задач: скрипты, API, инфраструктура и умный дом
- 🔐 Локальный контроль и конфиденциальность — всё на своих серверах

Опыт сообщества
На Reddit отмечают:
> "NOVA — self‑hosted AI ecosystem… entirely self‑hostable, open-source, and privacy-focused" :contentReference[oaicite:5]{index=5}

📌GitHub: https://github.com/dujonwalker/project-nova

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 09:45

Прогресс искусственного интеллекта поистине стремителен

#Veo3

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

20 May 2025 12:00

🗣️ TEN VAD — ультраточная система обнаружения речи в реальном времени

Это современная модель Voice Activity Detection (VAD), превосходящая по точности популярные решения вроде WebRTC VAD и Silero VAD.

Она стала частью фреймворка TEN Framework — платформы для создания мультимодальных голосовых агентов.

🔹 Что делает TEN VAD особенной:

• 📈 Точность на SOTA-уровне — протестирована на LibriSpeech, GigaSpeech, DNS Challenge
• 🕒 Минимальная задержка — точное определение начала и конца речи в реальном времени
• 🧩 Низкие требования к ресурсам — подходит даже для мобильных устройств
• ⚙️ Гибкая интеграция — поддержка C и Python, работает на Linux, Windows, macOS, Android и iOS
• 🔊 Оптимизирована для 16 кГц аудио, с шагами 10/16 мс

https://huggingface.co/TEN-framework/ten-vad

Анализ данных (Data analysis)

19 May 2025 16:01

Современные роботы для надёжной и устойчивой работы должны помнить, что происходило ранее.
Но как только в диффузионные политики добавляют историю действий — производительность падает, а обучение становится дорогим и нестабильным.

📌 Исследователи представили новый метод — PTP (Past Trajectory Prediction), который помогает роботам эффективно использовать прошлый опыт.

Что делает PTP:

✅ Учит робота находить связь между прошлым и будущим
✅ Позволяет использовать быстрые кэшированные контексты вместо длинной истории
✅ Ускоряет обучение и повышает качество поведения в 3 раза
✅ Уменьшает вычислительные затраты более чем в 10 раз
✅ Добавляет трюк на этапе запуска, который проверяет, следит ли робот за собственной историей

📈 Обучение роботов с учётом долгосрочного контекста стало реально применимым.
Если мы хотим создавать умных, автономных и надёжных машин — это большой шаг вперёд.

🔗 Подробнее:
- Статья
- Проект
- Код

/channel/data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

16 May 2025 15:00

⚡️ NNCF — фреймворк для сжатия нейросетей без потерь точности. Проект поддерживает квантование, сжатие весов и другие методы как после обучения, так и непосредственно во время тренировки моделей.

Инструмент работает с PyTorch, TensorFlow, ONNX и OpenVINO, предлагая единый API для разных фреймворков. Например, для 8-битного квантования после обучения достаточно 300 примеров калибровочных данных, никаких сложных настроек. Проект имеет интеграцию с HuggingFace Optimum и OpenVINO Training Extensions, а также готовые примеры для классификации изображений, детекции объектов и даже NLP.

🤖 GitHub

@data_analytics_ml

Анализ данных (Data analysis)

15 May 2025 19:02

II-Medical-8B — компактная, но мощная модель , специально разработанная для медицинских задач.

Несмотря на размер, она превосходит более крупные модели, такие как GPT-4.5, по точности и эффективности в клинических тестах.

🔍 Почему это важно
Точность и прозрачность: II-Medical-8B обеспечивает пошаговое клиническое рассуждение, что критично для медицинских приложений.

- Доступность: Модель достаточно компактна, чтобы запускаться локально, обеспечиваяет быстрый и приватный доступ без необходимости в дорогой облачной инфраструктуре.

📍 С лицензией MIT.

Для запуска не требуется GPU

https://huggingface.co/Intelligent-Internet/II-Medical-8B

Анализ данных (Data analysis)

15 May 2025 15:35

Подборка сервисов для быстрой оценки и сравнения LLM

Открытых моделей становится всё больше, а универсального ответа, какую ставить в продукт — нет. Одним важна точность, другим — стоимость, масштабируемость или устойчивость на длинных запросах.

Сравнительные сервисы упрощают этот выбор: они фиксируют поведение в реальных сценариях, агрегируют пользовательские оценки и показывают, какие решения уже в продакшене. Собрали подборку таких платформ.

1️⃣ OpenRouter: рейтинг LLM по реальному использованию

OpenRouter публикует открытый рейтинг моделей, основанный на частоте их использования в реальных продуктах. Это не лабораторные тесты, а фактические данные из прикладных сценариев: кодинг, маркетинг, финтех, технологии. 

Рейтинг можно фильтровать по задачам и периоду: за день, неделю, месяц или по росту популярности. Это рыночный барометр: если модель стабильно удерживает лидерство в вашей категории — её используют в продакшене.

2️⃣ Chatbot Arena (LMSYS): парные сравнения моделей 

Платформа предлагает формат арены: пользователь задаёт вопрос, а две модели отвечают параллельно. После этого выбирается лучший ответ. По итогам сравнений формируется рейтинг по системе Elo — как в шахматах, только для LLM.

Для моделей на русском языке есть аналог — LLM Arena. Сервис также поддерживает сравнения, голосование за лучший ответ и динамический рейтинг. Включены YandexGPT, GigaChat, MTS AI и другие модели.

3️⃣ Hugging Face: рейтинг по независимым бенчмаркам

В отличие от рейтингов популярности или пользовательских голосов, Hugging Face оценивает модели по результатам стандартных тестов: MMLU (общие знания),  BBH (логика), IFEval (следование инструкциям), кодингу, математике и другим. Каждая модель получает баллы по ряду метрик, по которым можно отсортировать модели.

4️⃣ MERA: открытый бенчмарк для русскоязычных LLM

Лидерборд ранжирует модели по результатам фиксированного набора задач: логика, код, знания, этика. Оценка проходит в равных условиях: стандартизированные промпты, единые параметры, открытая методика.

Подходит, если вы работаете с русскоязычными моделями, и вам важна применимость и эффективность в конкретной области.

Какие выводы? 
Выбор LLM — это управленческое решение с последствиями для качества, стоимости и скорости продукта. Сравнительные платформы не заменяют пилоты, но позволяют действовать быстрее и точнее:

📍 Отсекать слабые решения до интеграции
📍 Фокусироваться на моделях, которые уже работают в продакшене
📍 Оценивать зрелость open-source вариантов без риска потерь в качестве

Если вы внедряете LLM в продукт, рейтинги помогают действовать не по наитию, а по обоснованным критериям. Но важно не полагаться на один источник — первичную кросс-оценку стоит строить на данных из разных сервисов. 

#AI_moment

@Redmadnews

Анализ данных (Data analysis)

15 May 2025 10:04

Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные

7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics. До 3 июня оставьте заявку на участие, 7 июня пройдите два технические собеседования, а 8 июня познакомьтесь с командами и получите офер.

В мероприятии участвует 12 команд: Алиса и Умные устройства, Игры, R&D, Рекламные технологии, Поиск и Суперапп, Безопасность, Коммерческий департамент, Автономный транспорт, Ecom-сценарии Поиска, Качество Поиска, Международный Поиск, Карты. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.

Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.

Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

Анализ данных (Data analysis)

14 May 2025 16:00

🎨 Step1X-3D — Генерация текстурированных 3D-объектов нового поколения

Step1X-3D — это открытая исследовательская платформа для высокоточной, воспроизводимой и управляемой генерации текстурированных 3D-ассетов. Проект разработан командой [StepFun](https://github.com/stepfun-ai) и доступен на Hugging Face.

🔧 Основные компоненты

- 📦 Очистка и подготовка данных
Обработано более 5 миллионов 3D-моделей. Отобраны 2 миллиона высококачественных ассетов с нормализованной геометрией и текстурами. Более 800 тысяч объектов доступны открыто.

- 🧠 Двухэтапная генеративная архитектура
1. Генерация геометрии
Используется гибрид VAE + Denoising Diffusion Transformer (DiT) для создания TSDF-представлений. Применяется латентное кодирование и выборка по краевым признакам для детализации.
2. Синтез текстур
Диффузионная модель с геометрическим кондиционированием и согласованием в латентном пространстве для кросс-вью согласованности.

- 🧪 Open Source
Полностью открыт: доступны обученные модели, код, примеры и pipeline для адаптации.

🌟 Особенности

- 🔄 Интеграция 2D → 3D
Поддерживает использование техник управления, таких как LoRA, из 2D генерации — теперь и для 3D-объектов.

- 🥇 SOTA-качество
По ряду метрик превосходит существующие open-source решения и приближается к проприетарным системам.

Step1X-3D задаёт новый стандарт в открытых 3D-исследованиях, объединяя качество, гибкость и открытость для исследователей, разработчиков и креаторов.

- 📄 Hugging Face
- 💻 GitHub
- 🚀 Демо
- ▶️ YouTube

Анализ данных (Data analysis)

14 May 2025 08:42

✔️ NVIDIA поставит в Саудовскую Аравию 18 000 топовых чипов для ИИ.

NVIDIA отправит более 18 000 флагманских Blackwell GB300 в саудовскую компанию-стартап Humain, заявил CEO Джeнсeн Хуанг на инвестиционном форуме в Эр-Рияде. Эти чипы, одни из самых мощных в мире, будут работать в дата-центрах суммарной мощностью 500 мегаватт, помогая строить ИИ-инфраструктуру страны.

Humain, принадлежащая местному суверенному фонду, позже задействует «сотни тысяч» GPU. AMD тоже участвует в проекте, и тоже поставит свои чипы для аналогичной инфраструктуры на $10 млрд.
cnbc.com

✔️ Audible внедряет ИИ для создания аудиокниг.

Audible объявил о внедрении полного цикла производства аудиокниг на основе ИИ — от перевода до озвучки. В ближайшие месяцы сервис предложит более 100 синтезированных голосов на английском, испанском, французском и итальянском языках с акцентами и диалектами.

Технология поддерживает два варианта перевода: текст-текст (с последующей озвучкой) и речь-речь, сохраняющую стиль оригинального чтеца. Для точности перевода доступна проверка профессиональными лингвистами. Первые тесты перевода стартуют этой осенью.
thebookseller.com

✔️ Tencent CodeBuddy: ИИ-ассистент для программистов.

Tencent запустил CodeBuddy, инструмент, который может стать конкурентом Cursor. Он поддерживает автодополнение кода, диагностику ошибок, рефакторинг, написание тестов и ревью, а также работает с экосистемой WeChat.

Особенность сервиса - режим Craft: ИИ понимает задачи на естественном языке и генерирует проекты из нескольких файлов. CodeBuddy поддерживает MCP-протокол, позволяя интегрировать сторонние инструменты без лишних телодвижений. В основе — модели DeepSeek V3 и HunYuan Turbo S, доступные бесплатно. Инструмент совместим с VSCode, Jetbrains и другими IDE.
copilot.tencent.com

✔️ Intel Arc B580 может получить уникальную версию с двумя GPU и 48 ГБ памяти.

Портал videocardz поделился слухами о том, что один из партнеров Intel разрабатывает двухчиповую версию видеокарты Arc B580 с суммарными 48 ГБ видеопамяти. По данным неназванного источника, устройство получит нестандартный дизайн, а его анонс запланирован на ближайшую неделю. Хотя точный бренд пока не называется, известно, что проект не является официальной разработкой Intel и находится под NDA.

При этом, обычная версия B580 с 24 ГБ задерживается на несколько месяцев и есть вероятность, что это связано с "мистической" 48 ГБ-версией. Если информация подтвердится, это станет редким случаем десктопного двухчипового решения в эпоху монопольных GPU. Ждем подробностей на Computex.
videocardz.com

✔️ Утечка системного промпта Claude взбудоражила ИИ-сообщество.

Системный промпт Claude, описывающий поведение модели и ее инструменты, слили в сеть — 16,7 тыс. слов и 24 тыс. токенов. Документ раскрывает детали от формата ответов до методов решения задач, например, как считать буквы в слове «strawberry». В сравнении с 2,2 тыс. словами у OpenAI он гигантский. Большая часть текста посвящена интеграции с MCP-сервером, поисковыми правилами и «горячими исправлениями» для данных после 2024 года.

Andrej Karpathy назвал утечку поводом обсудить новую парадигму обучения ИИ: вместо тонкой настройки весов модели он предложил редактировать промпты вручную, как человек использует заметки. Это должно помочь ИИ запоминать стратегии и адаптироваться к контексту. Однако критики возражают: автономные подсказки могут запутать модель, а без постоянного обучения эффект будет краткосрочным.
news.ycombinator.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Анализ данных (Data analysis)

13 May 2025 10:44

Сэм Альтман:
2025 — год ИИ-агентов
2026 — год научных исследований и прорывов
2027 — год, когда ИИ и робототехника действительно начнут взаимодействовать с физическим миром
Погнали!

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

24 May 2025 15:16

💥 Ищете возможности в Data Science и ML? На курсе «Специализация Machine Learning» мы научим вас не просто работать с данными, а использовать мощные алгоритмы для бизнес-прогнозирования.

Программа подходит как новичкам, так и профессионалам: от системных аналитиков до инженеров, которые хотят научиться ML с нуля. Мы дадим вам практические знания и опыт, используя актуальные инструменты.

На курсе вы освоите Python, библиотеки pandas, sklearn, глубокое обучение и анализ временных рядов. Пройдете обучение по самым современным фреймворкам и научитесь решать реальные задачи.

➡️ Записывайтесь в группу прямо сейчас: https://tglink.io/ea7310572073?erid=2W5zFGxY1BN

Чтобы успеть воспользоваться 🏷15% скидкой на курс «Специализация Machine Learning» + 🎁 промокодом ML_5 и учиться весь год по ценам мая. Скидка на курс действует по 26.05 включительно!

#реклама
О рекламодателе

Анализ данных (Data analysis)

23 May 2025 11:32

😢 Нет, я не плачу, это просто слёзы...

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 21:03

🌟 Илон Маск говорит, что Grok 3.5 будет рассуждать, исходя из первых принципов, используя физически обоснованные методы для направления мышления.

Модель разбирает сложные задачи до фундаментальных истин, а затем выстраивает логику «снизу вверх», проверяя выводы на соответствие базовым законам.

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 18:53

⚡️ Anthropic представила Claude 4 Opus и Sonnet 4

На мероприятии Code /w Claude CEO Anthropic презентовал Claude 4 Opus и Claude Sonnet 4.

✔️ Opus 4 Anthropic называет лучшей моделью для кодинга, она справляется с многошаговыми задачами, работая часами без потери эффективности — например, сохраняет контекст игры в Pokémon, записывая ключевые данные в локальные файлы.

✔️Sonnet 4, доступная даже бесплатным пользователям, стал серьезным апгрейдом предыдущей версии: точнее выполняет инструкции и сократил ошибки в навигации по коду с 20% до нуля.

Обе модели поддерживают расширенное мышление: чередуют анализ и использование инструментов веб-поиска, а также выполняют задачи параллельно.

Для разработчиков появилась интеграция с VS Code, JetBrains и GitHub Actions — правки от Claude теперь отображаются прямо в редакторе. В бета-режиме можно подключать SDK для создания собственных агентов.

По словам партнеров: GitHub и Replit, Opus 4 понимает сложные кодбазы, а Sonnet 4 идеален для повседневных задач. Например, в GitHub Copilot его уже тестируют как основу для нового агента.

В тарифные планы Pro, Max, Team и Enterprise Claude включены обе модели и расширенное мышление, а Sonnet 4 также доступен для бесплатных пользователей.

Обе модели доступны в Anthropic API, Amazon Bedrock и Google Cloud's Vertex AI. Ценообразование остается неизменным по сравнению с предыдущими моделями Opus и Sonnet: Opus 4 - $15/$75 за миллион токенов (ввод/вывод), Sonnet 4 - $3/$15.

Анализ данных (Data analysis)

22 May 2025 11:03

Аналитика без хард скиллов, как дашборд без данных: выглядит солидно, а пользы мало.

Если хотите уверенно работать с данными и строить эффективные модели, вам на курс «Hard Аналитика данных» от karpovꓸcourses.

Вас ждут 6 месяцев продвинутой теории и мощной практики — чтобы повысить грейд и стать тем, к кому идут за сложными решениями. Вы научитесь:
🔹 Создавать дашборды, которые решают задачи бизнеса.
🔹 Работать с большими данными с помощью Spark, S3, Clickhouse.
🔹 Строить пайплайны данных, даже если в компании нет команды DWH.
🔹 Проводить сложные эксперименты, чтобы избежать дорогостоящих ошибок.
🔹 Строить и обучать модели.
🔹 Эффективно работать с ML-инженерами и командой DWH.

С 12 по 31 мая курс можно взять в комплекте с симулятором Data Science на 3 месяца — и получить скидку 10%. Прокачаете и аналитику, и работу с ML-инструментами на практике. На симуляторе решите 80+ бизнес-задач из разных индустрий.

Учиться на выгодных условиях

Реклама. ООО «Карпов Курсы», ИНН: 7811764627, erid: 2VtzqxCDgiQ

Анализ данных (Data analysis)

21 May 2025 11:56

🧠 BAGEL‑7B‑MoT от ByteDance — открытая мультимодальная модель нового поколения

ByteDance представили BAGEL‑7B‑MoT — мощную мультимодальную модель с 7 млрд активных параметров (14B total), которая уверенно конкурирует с лидерами в генерации, понимании и редактировании изображений.

🔹 Ключевые особенности:
• Архитектура Mixture‑of‑Transformer‑Experts (MoT)
• Два энкодера: один для пикселей (VAE+ViT), второй для семантики
• Обучение на interleaved текст+изображение+видео+web токенах
• Поддержка генерации, редактирования, мультиязычного понимания

🔹 Что умеет BAGEL:
• Понимает изображения на уровне лучших open моделей (Qwen2.5‑VL‑7B)
• Генерирует изображения лучше SD3‑Medium (GenEval score: 0.88)
• Делает интеллектуальное редактирование (CoT score: 55.3)
• Навигация по сценам и предсказание будущих кадров

🔹 Бенчмарки:

| Тест | Qwen2.5‑VL‑7B | BAGEL |
|-------------|---------------|--------|
| MME | 2347 | 2388 |
| MMBench | 83.5 | 85.0 |
| MathVista | 68.2 | 73.1 |
| GenEval | 0.80 | 0.88 |

🔹 Под капотом:
• SigLIP + FLUX.1 + Flash Attention 2
• Параметры: 7B активных, 14B полных
• Весовые файлы доступны на Hugging Face (~29 GB)
• Лицензия: Apache 2.0

📎 Репозиторий и модель:
https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT

Анализ данных (Data analysis)

19 May 2025 19:40

Владельцы Mac, вам подарок подъехал: MLX LM теперь интегрирован непосредственно в Hugging Face 🤯

⬇️ Вы можете запустить более 4400 LLM локально на Apple Silicon.

Нужно только включить MLX LM в настройках локальных приложений:

https://huggingface.co/settings/local-apps

И выбрать модель: https://huggingface.co/models?library=mlx

#apple #mlx

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

19 May 2025 11:30

🔜 soarXiv — и это очень красивый способ исследовать человеческие знания.

Вам нужно заменить «arxiv» на «soarxiv» в URL статьи, и вы попадёте на её визуализацию во Вселенной.

Поддерживается примерно 2,8 миллиона научных работ.

soarxiv.org

Анализ данных (Data analysis)

16 May 2025 12:04

❓Зачем Data Scientist изучать ML?

Машинное обучение — это не просто модное словосочетание. Это основа Data Science, без которой успешная карьера в этой области невозможна. Вы не сможете работать с большими данными и обучать ИИ, если не освоите методы ML.

На открытом вебинаре 19 мая в 18:00 мск вы узнаете, зачем вам ML, и научитесь решать реальную задачу: классифицировать изображения с помощью машинного обучения.

📣 Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель в одном из крупнейших университетов России.

➡️ Записывайтесь на открытый вебинар и получите скидку на большое обучение «Специализация Machine Learning»: https://otus.pw/vtKQC/?erid=2W5zFJXRnBi 

#реклама
О рекламодателе

Анализ данных (Data analysis)

15 May 2025 17:00

Если вы размышляете, как усилить своё резюме, наш совет — освойте SQL. Это язык, который помогает извлекать ценную информацию из массивов данных.

Познакомиться с инструментом можно на бесплатном курсе «Введение в SQL и работу с базой данных». За 5 занятий вы научитесь создавать, редактировать и обновлять базы данных, сделаете свои первые запросы и отчёты.

Курс будет полезен даже тем, кто пока не собирается становиться аналитиком. Научитесь применять SQL в своих задачах — с ним вы сможете больше – https://netolo.gy

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5xbuDWY

Анализ данных (Data analysis)

15 May 2025 12:00

🤖 Создание легковесного персонального ассистента на базе Qwen

Хочешь создать собственного ИИ-ассистента, работающего локально? В статье на Machine Learning Mastery показано, как это сделать с помощью модели Qwen1.5-7B-Chat от Alibaba.

🔧 Что понадобится:
- Python
- Библиотеки: transformers, accelerate, bitsandbytes, einops, ipywidgets
- Модель Qwen1.5-7B-Chat с поддержкой 4-битной квантизации для экономии памяти

🛠️ Основные шаги:
1. Установка необходимых библиотек и проверка совместимости
2. Загрузка модели и токенизатора с использованием Hugging Face Transformers
3. Настройка квантизации (4-битной или 8-битной) для оптимизации использования памяти
4. Создание функции генерации ответов с учетом истории чата
5. Реализация пользовательского интерфейса с помощью ipywidgets или командной строки

📈 Преимущества:
- Работа на локальной машине без необходимости подключения к интернету
- Быстрая генерация ответов благодаря квантизации и использованию GPU
- Гибкость в настройке и расширении функциональности ассистента

🔗 Подробнее о процессе создания ассистента читайте в оригинальной статье

Анализ данных (Data analysis)

14 May 2025 18:38

📢 Hugging Face теперь интегрирован с Kaggle Notebooks

С сегодняшнего дня пользователи Kaggle могут напрямую использовать любые модели с Hugging Face в своих ноутбуках — без ручной загрузки, настройки токенов и дополнительных библиотек.

🤝 Платформы Hugging Face и Kaggle объявили о партнёрстве, которое позволит участникам соревнований и исследователям работать с новейшими SOTA-моделями буквально "из коробки".

🔥 Это лишь первый шаг: команды уже работают над дальнейшей интеграцией, чтобы сделать работу с HF-моделями ещё удобнее внутри экосистемы Kaggle.

🔗 Попробовать можно прямо сейчас — поддержка уже включена в среду Kaggle Notebooks.

https://huggingface.co/blog/kaggle-integration

Анализ данных (Data analysis)

14 May 2025 11:05

Anthropic проводит испытания безопасности новой модели под названием «Клод-Нептун».

Не удивлюсь, если мы скоро увидим Claude 4.

Дарио Амодей в своём последнем интервью говорил, что Claude 4 будет готов через шесть месяцев. Похоже, это время уже подходит.

#Claude

@data_analysis_ml - подписаться

Анализ данных (Data analysis)

13 May 2025 12:34

🔍 Что такое AssetGen 2.0?

AssetGen 2.0 — это новый фреймворк-от способный создавать высококачественные 3D-модели и текстуры на основе текстовых или визуальных запросов. Она объединяет два компонента:

- 3D-меши: создаются с использованием одностадийной диффузионной модели, обеспечивающей высокую детализацию и геометрическую точность.

Текстуры: генерируются с помощью модели TextureGen, которая обеспечивает высокое качество и согласованность текстур.


🆚 Улучшения по сравнению с AssetGen 1.0
Одностадийная генерация: AssetGen 2.0 использует одностадийную диффузионную модель, что позволяет напрямую создавать 3D-объекты из текстовых или визуальных запросов, улучшая качество и сокращая время генерации.

Повышенная детализация: новая архитектура обеспечивает более высокую детализацию и точность геометрии по сравнению с предыдущей версией.

Улучшенные текстуры: TextureGen обеспечивает более высокое качество текстур с улучшенной согласованностью между различными видами объекта.

🌍AssetGen 2.0 уже используется внутри компании для создания 3D-миров и будет доступна для разработчиков Horizon позже в этом году. Планируется также расширение возможностей модели для генерации целых 3D-сцен на основе текстовых или визуальных запросов.

🔗 Подробнее

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

12 May 2025 20:03

🩺 HealthBench — новый бенчмарк от OpenAI для оценки ИИ в медицине

OpenAI представила HealthBench — масштабный бенчмарк, разработанный для оценки возможностей языковых моделей в медицинских сценариях. Он создан в сотрудничестве с 262 врачами из 60 стран и включает 5 000 реалистичных медицинских диалогов.

🔍 Основные особенности HealthBench:

- Реалистичные кейсы: Диалоги отражают реальные взаимодействия между пациентами и врачами, охватывая различные медицинские специальности и контексты.

- Многоязычность: Бенчмарк поддерживает несколько языков, что позволяет оценивать модели в глобальном масштабе.

- Оценка по рубрикам: Каждый ответ модели оценивается по набору критериев, разработанных врачами, с учетом полноты, точности и уместности.

Открытый доступ: Код и данные доступны на GitHub, что способствует прозрачности и сотрудничеству в исследовательском сообществе.

HealthBench устанавливает новый стандарт для оценки ИИ в здравоохранении, обеспечивая более надежные и безопасные инструменты для пациентов и врачей.

🔗 Подробнее: https://openai.com/index/healthbench/