Generative AI @ai_generative Channel on Telegram

Generative AI

@ai_generative


@haarrp - по всем вопросам

Generative AI (Russian)

Generative AI - канал для всех, кто интересуется искусственным интеллектом и его возможностями. Здесь вы найдете самые актуальные новости, обзоры и статьи о генеративных алгоритмах, их применении в различных сферах жизни и технологий будущего. Присоединившись к нам, вы окунетесь в мир машинного обучения, где компьютеры способны создавать уникальный контент, изображения, музыку и многое другое. Мы приглашаем всех, кто хочет быть в курсе последних достижений в области генеративного искусства и делиться своими открытиями с единомышленниками. Подпишитесь на @ai_generative и будьте в центре событий! Для всех вопросов обращайтесь к администратору @haarrp.

Generative AI

15 Feb, 17:58


🔥 Бесплатный курс от Microsoft «ИИ-агенты для начинающих»

Курс содержит пошаговые инструкции с примерами кода, которые помогут научиться создавать автономных агентов с использованием машинного обучения.

Фокус на AI-агентах:
Если вас интересует именно разработка агентов — например, для симуляций, игр или интерактивных систем — данный курс будет полезен.

Каждый урок включает в себя:
- Лекцию, (видео уроки появятся в марте 2025 года)
- Примеры кода на Python с поддержкой Azure AI Foundry и Github Models
- Практические задания
- Ссылки на полезные дополнительные ресурсы

Если это ваш первый опыт работы с агентами, у Microsoft есть еще 1 курс «Генеративный ИИ для начинающих», который содержит 21 урок по построению моделей с помощью GenAI, лучше начать с него.

Переведен на 9 различных языков (русского нет).

Github

@ai_machinelearning_big_data

#course #Microsoft #aiagents #ai #ml #opensource #freecourse

Generative AI

15 Feb, 11:04


✔️ Gemini теперь "помнит" историю чатов.

Google расширила возможности Gemini, внедрив функцию запоминания прошлых разговоров для подписчиков Gemini Advanced через Google One AI Premium. Это обновление позволяет Gemini предоставлять более релевантные ответы. Новая функция доступна на английском языке в веб-версии и мобильном приложении Gemini. Google планирует добавить поддержку других языков, а также для бизнес- и корпоративных клиентов Google Workspace в ближайшие недели.
blog.google

✔️ Увеличение частоты таймера ядра Linux повышает производительность ИИ.

Предложение инженера Google об увеличении частоты таймера ядра Linux с 250 до 1000 Гц вызвало интерес в технологическом сообществе и сервис Phoronix провел A/B-тестирование, чтобы оценить влияние этого изменения. Наиболее заметные улучшения наблюдались в ускорении LLM. В других задачах влияние было минимальным и находилось в пределах погрешности измерений системы. Основная идея Кайса Юсефа заключалась в том, что увеличение частоты таймера приведет к улучшению отзывчивости системы и позволит решить проблемы, связанные с 250 Гц: неточные временные интервалы и задержки в балансировке нагрузки.

Тестирование проводилось на AMD Ryzen 9 9950X, 32 ГБ ОЗУ и GPU Radeon RX 7900 XTX. Наибольший прирост производительности наблюдался с Llama, где увеличение частоты таймера привело к росту производительности на 10%.
tomshardware.com

✔️ Apple предложила парадигму претрейна и трансферного обучения для ускорения физического моделирования.

Apple Machine Learning Research опубликовало исследование метода трансферного обучения для графовых нейронных сетей, который значительно улучшает эффективность и точность физического моделирования сложных систем. В работе представлена масштабируемая графовая U-NET (SGUNET), способная адаптироваться к различным размерам сетки и разрешениям.
Предложенный метод позволяет использовать предварительно обученные модели на большом наборе данных (ABC Deformable - ABCD), содержащем 20 000 физических симуляций 3D-форм, для последующей тонкой настройки на целевых задачах с меньшим количеством данных. Это значительно снижает затраты на сбор и аннотацию данных.

Эксперименты на 2 датасетах (2D Deformable Plate и 3D Deforming Plate) показали, что модель, предварительно обученная на ABCD и дообученная на 1/16 части данных, демонстрирует улучшение RMSE на 11.05% по сравнению с моделью, обученной с нуля.
machinelearning.apple.com

✔️ GenAI снижает когнитивные усилия и вредит критическому мышлению.

Microsoft и Университет Карнеги опубликовали ресёрч о том, что генеративный ИИ оказывает двоякое влияние на когнитивные процессы человека. С одной стороны, ИИ-инструменты снижают воспринимаемую сложность задач, требующих критического мышления. С другой стороны, чрезмерная уверенность в возможностях ИИ приводит к снижению критического мышления и зависимости от сгенерированного контента.

Анализ опроса 319 представителей умственного труда показал, что работники чаще всего используют критическое мышление для обеспечения качества своей работы. При этом, чем выше уверенность работника в собственных навыках, тем больше усилий он прилагает для оценки результатов, предоставляемых ИИ. И наоборот, чем выше уверенность в возможностях ИИ, тем меньше усилий затрачивается на критическое мышление. Исследование также выявило изменения в структуре когнитивных усилий при использовании ИИ - они смещаются от сбора информации к ее проверке, от решения проблем к адаптации ответов ИИ и от выполнения задач к контролю за процессом.
microsoft.com

✔️ OpenAI советует упростить промпты для новых моделей рассуждений.

Новые рекомендации OpenAI указывают на то, что для эффективного использования моделей серии o, стоит отходить от сложных техник промпт-инжиниринга в пользу простых и прямых инструкций. OpenAI предостерегает от использования "boomer prompts" и инструкций вроде "думай шаг за шагом" для этих моделей. Вместо этого рекомендуется давать краткие, четко структурированные указания с использованием разделителей (XML-теги) и четко определять критерии успеха или ограничения.
platform.openai.com

Generative AI

15 Feb, 09:02


Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube

приглашает вас в свою AI-школу.

Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.

Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.

От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.

7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия

В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.

Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!

Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!

Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.

Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!

ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

Generative AI

14 Feb, 12:05


📖 Эта статья посвящена оптимизации производительности моделей глубокого обучения!

💡 Автор рассматривает три ключевых компонента, влияющих на эффективность работы: вычисления (compute), пропускная способность памяти (memory bandwidth) и накладные расходы (overhead). Понимание того, какой из этих факторов является узким местом в конкретной системе, позволяет целенаправленно применять оптимизационные стратегии.

🔗 Ссылка: *клик*

#deeplearning

Generative AI

13 Feb, 09:23


🔥 Hugging Face Agents Course — это бесплатный онлайн-курс, посвященный изучению AI-агентов!

🌟 Курс охватывает теоретические основы, проектирование и практическое применение агентов, а также знакомит с популярными библиотеками, такими как smolagents, LangChain и LlamaIndex. Участники научатся создавать собственных агентов, интегрировать их с различными инструментами и делиться своими разработками на платформе Hugging Face.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

Generative AI

11 Feb, 05:42


✔️ Ученые добились телепортации с помощью квантового суперкомпьютера.

Исследователи из Оксфордского университета впервые продемонстрировали распределенные квантовые вычисления (DQC) между 2 модулями с захваченными ионами, соединенными оптической сетью. В эксперименте статьи, опубликованной в Nature, ученые использовали квантовую телепортацию для передачи управляемого гейта CZ между модулями с точностью 86%. Это достижение позволяет выполнять сложные квантовые алгоритмы, например алгоритм Гровера, с успешностью 71%.

Распределенная архитектура DQC позволит в будущем создавать крупномасштабные квантовые компьютеры, объединяя несколько модулей через квантовые и классические каналы связи.
independent.co.uk

✔️ Илон Маск вместе с группой анонимных инвесторов подал заявку на покупку OpenAI за 97 миллиардов долларов. Они настаивают на том, чтобы компания вернулась к открытой модели кода и работала ради общественного блага. Сэм Альтман, подтвердив эту новость, пошутил о покупке Twitter за 9 миллиардов долларов. Маску эта шутка не понравилась, он обвинил Альтмана в мошенничестве. Это уже второй раз, когда предпринимаются попытки вытеснить Альтмана из OpenAI, причем сейчас против него выступает сам Маск, который является одним из наиболее влиятельных людей в Америке.

✔️ Anthropic создала "Экономический индекс" для изучения влияния ИИ на рынок труда.

Anthropic представила Экономический индекс, направленный на изучение влияния ИИ на рынок труда и экономику. Первый отчет основан на анализе миллионов анонимных диалогов с Claude. Согласно ему, ИИ чаще применяется для расширения человеческих возможностей (57%), чем для полной автоматизации задач (43%). Наибольшее внедрение ИИ наблюдается в сферах разработки ПО и написания технических статей, а в низкооплачиваемых и высокооплачиваемых профессиях его использование ограничено. Anthropic открывает доступ к данным индекса для дальнейших исследований.
anthropic.com

✔️ OpenAI разрабатывает собственный чип для снижения зависимости от Nvidia.

Компания активно работает над созданием собственного чипа, чтобы уменьшить зависимость от поставок Nvidia. Дизайн первого поколения чипа будет завершён в ближайшие месяцы, а его производство планируется на базе TSMC с использованием 3-нм технологии.

Команду разработчиков возглавляет Ричард Хо, ранее работавший в Google. Чип предназначен для обучения и запуска моделей ИИ, но изначально будет использоваться в ограниченных масштабах. Массовое производство планируется начать в 2026 году.
reuters.com

✔️ Запущен архив данных data.gov

Library Innovation Lab (Гарвардский университет) запустила архив данных data.gov на платформе Source Cooperative. Коллекция объемом 16 ТБ включает более 311 000 наборов данных, собранных в 2024 и 2025 годах, и представляет собой полный архив федеральных публичных данных, связанных через data.gov. Архив будет ежедневно обновляться по мере добавления новых данных.

Этот проект является частью инициативы по сохранению важных публичных данных для академических исследований и общественного использования. Также опубликовано открытое ПО для создания подобных репозиториев. Проект поддерживается Filecoin Foundation и Rockefeller Brothers Fund.
lil.law.harvard.edu

✔️ Тысячи художников требуют отменить аукцион AI-искусства, обвиняя технологии в "массовой краже".

Сообщество художников призывают аукционный дом Christie’s отменить продажу произведений искусства, созданных с помощью ИИ, утверждая, что технологии, стоящие за этими работами, совершают "массовую кражу". Аукцион Augmented Intelligence, который Christie’s называет первым крупным аукционом, посвящённым ИИ, включает 20 лотов с ценами от $10 000 до $250 000.

В открытом письме, которое подписало более 3000 человек, говорится, что многие работы созданы с использованием моделей ИИ, обученных на защищённых авторским правом произведениях без разрешения их авторов. Художники обвиняют создателей в эксплуатации их труда для коммерческих продуктов. Christie’s заявляет, что в большинстве случаев ИИ обучался на данных, предоставленных самими художниками.
theguardian.com

#ml #ainews #news

Generative AI

09 Feb, 16:13


🖥 Python — полный курс для начинающих!

🕖 Продолжительность: 5:27:41

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #python

freecourses

Generative AI

08 Feb, 10:08


✔️ OpenAI открывает свой первый немецкий офис в Мюнхене.

OpenAI планирует создать местную команду, которая будет заниматься продажами, развитием, коммуникациями, лоббированием и укрепить связи с немецкими университетами. По словам Сэма Альтмана, репутация Германии в области технического совершенства и промышленных инноваций сделала ее естественным выбором для расширения OpenAI. Германия - один из ключевых рынков OpenAI , а за последний год количество платных пользователей ChatGPT в Германии увеличилось в три раза.
heise.de

✔️ ОАЭ инвестируют до 50 миллиардов евро в кампус искусственного интеллекта во Франции.

Объединенные Арабские Эмираты и Франция подписали соглашение о строительстве масштабного ИИ-кампуса с ЦОД мощностью в 1 гигаватт. Проект потребует инвестиций в размере от 30 до 50 миллиардов евро и станет крупнейшим объектом такого рода в Европе.

Проект кампуса, подписанный президентом Франции и президентом ОАЭ будет разработан консорциумом французских и эмиратских компаний, с участием инвестиционного фонда MGX. Точное местоположение объекта еще не определено.
france24.com

✔️ ИИ от DeepMind превосходит золотых медалистов Международной математической олимпиады в решении задач по геометрии.

ИИ AlphaGeometry2, улучшенная версия системы AlphaGeometry, превзошла среднего золотого медалиста в решении задач по геометрии на международном математическом конкурсе. DeepMind утверждает, что их ИИ может решить 84% всех олимпиадных задач по геометрии за последние 25 лет.

AlphaGeometry2 состоит из языковой модели из семейства Gemini и "символьного движка". Модель Gemini помогает символьному движку, который использует математические правила для вывода решений задач, приходить к возможным доказательствам для целевой теоремы. AlphaGeometry2 считает проблему "решенной", когда приходит к доказательству, которое объединяет предположения Gemini с принципами символьного движка. DeepMind создала свои собственные синтетические данные для обучения AlphaGeometry2, сгенерировав более 300 миллионов теорем и доказательств различной сложности.
techcrunch.com

✔️ Microsoft Edge получил новую функцию блокировки scareware на базе ИИ для защиты от онлайн-мошенничества.

Новая функция Microsoft Edge на базе ИИ работает на компьютерах с Windows. Она способна выявлять и блокировать существующие мошеннические схемы и обнаруживать новые благодаря локальной модели машинного обучения.

Когда обнаруживается мошенничество, Microsoft Edge автоматически выходит из полноэкранного режима, который пытаются навязать вредоносные сайты, останавливает воспроизведение аудио и предупреждает пользователя миниатюрой просматриваемой страницы. После этого пользователь может сообщить о сайте, чтобы его добавили в службу Microsoft Defender SmartScreen.

Функция блокировки теперь доступна в предварительной версии в последней стабильной ветке браузера. Чтобы получить доступ к этой функции, необходимо вручную включить блокировку scareware в настройках конфиденциальности Edge и перезапустить браузер. Модель машинного обучения, используемая для блокировки, работает локально, не сохраняя и не отправляя данные в Microsoft.
theverge.com

✔️ Цукерберг и ко разрабатывают систему "чтения мыслей" для набора текста.

Компания разработала систему, способную анализировать мозговую активность человека во время набора текста и определять, какие клавиши он нажимает, основываясь только на мыслях. Система использует магнитно-энцефалографический сканер для сбора сигналов, производимых в коре головного мозга.

Несмотря на то, что система способна определять буквы с точностью до 80%, она далека от коммерческого применения из-за своего размера, стоимости в 2 миллиона долларов и необходимости работы в экранированной комнате. Разработчики рассматривают ее как фундаментальное исследование принципов интеллекта, которое может быть использовано для создания более мощных систем искусственного интеллекта, способных учиться и рассуждать, как люди.
technologyreview.com

✔️ НОВИНКА: Kokoro v1.0 с параметрами 82M, многоязычная модель TTS - работает в браузере!
🤗 Kokoro

#news #ai #ml

Generative AI

08 Feb, 09:04


Backend: где учиться, расти и не застрять на месте? 🧑‍💻

Для любой профессии важно черпать не только теорию. Нужны практические кейсы, разборы ошибок и тд.

Поэтому, чтобы облегчить вашу жизнь и прокачаться в сфере Backend, собрал подборку крутых каналов ниже.

1️⃣ Solvery — канал для бэкенд-разработчиков, которые хотят расти в карьере, разбираться в трендах и уверенно проходить собеседования. Здесь опытные менторы из разных компаний рассказывают, как выбрать лучший язык программирования для Backend, что делать на первых этапах карьеры и как не наступить на грабли? А если ищете работу, то вот инструкция по выживанию. Плюс также бонус 30+ моковых собеседований для практики, с которыми можно ознакомиться, чтобы стать еще чуточку увереннее в себе.

2️⃣ Никита Ульшин про IT — канал от опытного руководителя, управлявшего командами от 5 до 35 человек в разных компаниях. Никита в своём блоге рассказывает о создании сильных команд, построении отношений с людьми и профессиональном росте. Никита расскажет: про развитие сотрудников через неопределённость, делает обзоры книг по управлению и саморазвитию. Скорее переходите и изучайте множество интересных постов и книг.

3️⃣ Илья Шишков: код, собесы, IT — эксперта по C++ с 20-летним стажем, 11 из которых он провёл разработчиком в Яндексе. Сейчас работает в R&D команде СберТех. Как интервьюер провёл 250+ алгоритмических собеседований и знает, что действительно важно для работодателей. В своем блоге «без прикрас» делится своим внушительным опытом:
— Какие задачи дают на собеседованиях в HFT-компаниях
— Главная ошибка на coding interview
— Как можно НЕ пройти испытательный срок, даже если всё шло идеально
А если хотите узнать настоящую «внутрянку» тех. собесов — подписывайтесь и смотрите закреп канала

📌 Подписывайтесь на ребят и черпайте для себя лучшие практики

Generative AI

29 Jan, 15:14


⚡️ Hailuo AI выпустили новую версию своего генератора видео T2V 01 Director, в которой упор сделан на контроль камеры!

Модель управления и движения камеры работает просто великолепно.

Что нового:
- Уменьшена хаотичность движений генераций.
- Повышенная точность управления.
- Красивая эстетика камеры.

📌 Попробовать

@ai_machinelearning_big_data


#video #ai #videogenerator #Hailuo

Generative AI

25 Jan, 16:17


⭐️ Browser-use

Создайте своего собственного оператора OpenAI с помощью инструментов с открытым исходным кодом!

Browser Use - это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет агентам искусственного интеллекта использовать браузер всего с помощью нескольких строк кода на Python.

Ключевые функции:

🆓 100% Открытый исходный код
Интегрируется с Gradio для создания веб-интерфейса
Работает с Claude, gpt-4o и Llama 3
Для обеспечения безопасной работы пользовательское управление в цикле

Вы просто указываете компьютеру, что делать, а при использовании браузера это выполняется.

Github

Generative AI

17 Jan, 16:58


📕 Foundations of Large Language Models

Эта свежая бесплатная книга (и отлично чтиво на выходные) по LLM, которая только что появилась на arXiv.

Более 230 страница!

Книга состоит из четырех частей: предварительному обучению, генеративным моделям, промпт-инжинирингу и методам оптимизации LLM.

Это хорошее введение в большие языковые модели для разработчиков и студентов.

📌 Читать

@ai_machinelearning_big_data


#freebook #book #machinelearning #llm #ml

Generative AI

10 Jan, 06:46


📲 Diffusion Explainer - визуализация, которая поможет понять работу моделей, основанных на диффузии:

⭐️Визуал, который будет понятен каждому
⭐️Работает в браузере
⭐️Отличное наглядное объяснение того, как модели диффузии генерируют изображения.

https://poloclub.github.io/diffusion-explainer

Diffusion explainer
Github
Статья
Видео

@ai_machinelearning_big_data


#diffusion #tutorial #ml

Generative AI

08 Jan, 19:36


🔥 Microsoft только что выпустила Phi-4 LLM, обученный на 9,4 триллионах токенов.

Лицензия MIT!

🤗 HF: https://huggingface.co/microsoft/phi-4

🧠Demo: https://huggingface.co/spaces/Tonic/Phi-4

@ai_machinelearning_big_data

#phi4 #llm #Microsoft

Generative AI

06 Jan, 17:43


🔥 Огромный курс по созданию Больших Языковых Моделей с нуля!

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #machinelearning

Generative AI

14 Dec, 08:14


🔥 Курс Математика Машинного обучения: Что такое тензоры.

📌 Видео

@ai_generative

Generative AI

08 Dec, 16:56


⚡️ Google запустил бесплатный пятидневный курс по нейросетям (генеративному ИИ).

Курс включает подкасты, текстовые материалы и практические задания, которые помогут разобраться в следующих темах:

— Основах LLM: от трансформеров до методов тонкой настройки;
— Внедрении и использовании векторных хранилищ/баз данных;
— Создании и работе с ИИ-агентами;
— Специализации LLM для конкретных областей знаний, таких как медицина;
— MLOps для генеративного ИИ.

🔗 Курс

Generative AI

29 Nov, 11:25


🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA.

По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.

cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.

Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.

Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.

▶️Установка и тест на примере из репозитория:

# Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric

# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Документация
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric

Generative AI

26 Nov, 11:49


📌Книга "Обучение с подкреплением: Основы"

Хороших книг по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) уже выпущено достаточно, однако есть пробел между продвинутыми учебниками, в которых основное внимание уделяется одному или нескольким аспектам, и более общими книгами, в которых предпочтение отдается удобочитаемости, а не сложности.

Авторы книги, люди с опытом работы в CS и инжиниринга, подают тему RL в строгом и академическом стиле. Книга основана на конспектах лекций для углубленного курса бакалавриата, который преподается авторами в Тель-Авивском университете.

К этой книге дополнительно идет брошюра с упражнениями и экзаменационными вопросами, которые помогут освоить материал книги на практике. Эти упражнения разрабатывались на протяжении нескольких лет.

Математическая модель книги - Марковский процесс принятия решений (Markov Decision Process, MDP). Основное внимание уделяется: последовательному принятию решений, выбору действий, долгосрочному эффекту от этих действий и разница между немедленным вознаграждением и долгосрочной выгодой.

Тематически книга состоит из двух частей – "Планирование" и "Обучение".

▶️ Раздел "Планирование" - основы принятия оптимальных решений в условиях неопределенности в соответствии с MDP.

🟢Глава 2. Обоснование модели MDP и ее связь с другими моделями.
🟢Глава 3. Основные алгоритмические идеи в детерминированной постановке.
🟢Глава 4. Цепи Маркова, на которых основана MDP.
🟢Глава 5. Модель MDP с конечным горизонтом и фундаментальный подход к динамическому программированию.
🟢Глава 6. Дисконтированная настройка с бесконечным горизонтом.
🟢Глава 7. Эпизодическая настройка.
🟢Глава 8. Альтернативный подход к решению MDP с использованием формулировки линейного программирования.

▶️ Раздел "Обучение" - принятие решений, когда модель MDP неизвестна заранее.

🟠Глава 9. Описание и мотивация модели обучения и ее связь с альтернативами при принятии решений.
🟠Глава 10. Подход, основанный на моделях, при котором агент явно изучает модель MDP на основе своего опыта и использует ее для принятия решений по планированию.
🟠Глава 11. Альтернативный подход без использования моделей, при котором решения принимаются без явного построения модели.
🟠Глава 12. Изучение приблизительно оптимальных решений крупных задач с использованием аппроксимации функции стоимости.
🟠Глава 13 Решение крупных задач с использованием методов градиентной политики.
🟠Глава 14. Особый случай на примере игровых автоматов, как MDP с единым состоянием и неизвестными наградами, и онлайн-характер принятия решений.


🟡Сайт учебника
🟡Читать


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #RL #MDP #Book

Generative AI

25 Nov, 20:01


🌟 RLtools: самая быстрая библиотека глубокого обучения с подкреплением для задач непрерывного управления.

RLtools - библиотека глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning, DRL) с высокой скоростью работы для разработки и исследования алгоритмов DL.

RLtools написана на C++ и позволяет проводить обучение и вывод моделей DRL на РС, мобильных устройствах и embedded-системах. В экспериментальном тестировании, библиотека обучила алгоритм RL непосредственно на микроконтроллере.

Библиотека поддерживает алгоритмы DRL: TD3, PPO, Multi-Agent PPO и SAC и предлагает набор примеров, демонстрирующих использование этих алгоритмов для решения задач управления на примерах управления маятником, гоночным автомобилем и роботом-муравьем MuJoCo.

Код реализации алгоритмов:

🟢TD3 - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4, Acrobot;
🟢PPO - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4 (CPU), MuJoCo Ant-v4 (CUDA);
🟢Multi-Agent PPO - Bottleneck;
🟢SAC - Pendulum (CPU), Pendulum (CUDA), Acrobot.

Благодаря оптимизации и использования аппаратного ускорения RLtools в 76 раз быстрее других библиотек. Например, на MacBook Pro с M1 RLtools может обучить модель SAC (управление маятником) за 4 секунды.

Библиотеку можно использовать на Linux, macOS, Windows, iOS, Teensy, Crazyflie, ESP32 и PX4.

RLtools предоставляет Python API, с которым можно использовать библиотеку из Python-кода. API RLtools совместим с библиотекой симуляции сред Gym.

Проекты, использующие RLtools:

🟠Научиться летать за секунды (Youtube, IEEE Spectrum);

🟠Идентификация системы на основе данных для квадрокоптеров с задержкой двигателя (Youtube, Project Page).

▶️Запуск на примере обучения политике с помощью PPO:

# Clone and checkout
git clone https://github.com/rl-tools/example
cd example
git submodule update --init external/rl_tools

# Build and run
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build .
./my_pendulum


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Документация
🟡Arxiv
🟡RLTools Design Studio
🟡Demo
🟡Zoo Experiment Tracking
🟡Google Collab (Python Interface)
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #RTools #Github

Generative AI

25 Nov, 17:03


Я знаю, сколько времени может уйти на поиск нужной информации в Telegram, поэтому регулярно делюсь полезными ссылками.

Сегодня подготовили для вас целую подборку каналов в
сфере “IT и Технологии” 📚

Тут вы точно найдете ответы на многие свои вопросы. А главное - вам не придется, тратить на поиски информации несколько часов 😊 👇

Поэтому переходите, подписывайтесь и пользуйтесь на здоровье 📂😉

Хотите подборку?

Generative AI

12 Nov, 06:15


🔥 pytorch_tabular — это высокоуровневый фреймворк на основе PyTorch, созданный для работы с табличными данными!

🌟 Он упрощает обучение моделей для таких данных, как таблицы или структурированные датасеты, и поддерживает несколько популярных архитектур нейросетей для табличных данных. Фреймворк позволяет гибко настраивать модели с помощью конфигурационных файлов и интегрируется с библиотеками, такими как PyTorch Lightning.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

Generative AI

11 Nov, 18:10


Я знаю, сколько времени может уйти на поиск нужной информации в Telegram, поэтому регулярно делюсь полезными ссылками.

Сегодня подготовила для вас целую подборку каналов в
сфере “ИТ , ИИ“ 🔥

Тут вы точно найдете ответы на многие свои вопросы. А главное - вам не придется, тратить на поиски информации несколько часов 👇

Поэтому переходите, подписывайтесь и пользуйтесь на здоровье

Хотите в подборку?

Generative AI

08 Nov, 09:00


🔥 Курс «Основы искусственного интеллекта» — Python, машинное обучение, глубокое обучение, наука о данных!

🕞 Продолжительность: 10:22:25

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #ai #datascience #deeplearning

freecourses

Generative AI

05 Nov, 19:44


🔥 Курс — генеративный ИИ для разработчиков!

🌟 В этом комплексном курсе по генеративному ИИ вы глубоко погрузитесь в мир генеративного ИИ, изучив ключевые концепции, такие как большие языковые модели, предварительная обработка данных и продвинутые методы, такие как тонкая настройка и RAG. С помощью практических проектов с такими инструментами, как Hugging Face, OpenAI и LangChain, вы создадите реальные приложения от резюмирования текста до пользовательских чат-ботов. К концу вы освоите конвейеры ИИ, векторные базы данных и методы развертывания с использованием таких платформ, как Google Cloud Vertex AI и AWS Bedrock.

🕞 Продолжительность: 21:11:20

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #machinelearning #ai

@ai_generative

Generative AI

03 Nov, 11:41


🔥 Oasis: первая играбельная игра, созданная искусственным интеллектом!

🌟 Oasis генерирует кадры на основе ваших вводов с клавиатуры. Вы можете двигаться и прыгать, разбивать блоки, строить и исследовать совершенно новую карту в каждой игре!

🔗 Попробовать можно здесь: *клик*

@ai_generative

Generative AI

05 Oct, 10:12


🖥 Model Memory Utility — полезная утилита, которая помогает оценить использование памяти различными моделями машинного обучения

🌟 Инструмент предоставляет визуализацию и информацию о том, как загружаются и обрабатываются модели на CPU и GPU, что помогает разработчикам оптимизировать память и производительность своих моделей. Это полезно для выбора наиболее подходящих конфигураций для обучения и развертывания моделей

🔗 Ссылка: *клик*

@dataanlitics

Generative AI

01 Oct, 09:47


🎢🎢 Тестирование Generative AI приложений

С появлением генеративного искусственного интеллекта произошел очень большой скачек в развитии ИИ и сейчас уже можно увидеть тенденцию и обширную, непокрытую область тестирования ИИ.

В этом видосе спикер расскажет, как происходит оценка качества работы роботов, автопилотов в автомобилях и чатботов на базе Gen AI.

Смотреть

#видео

Generative AI

07 Sep, 07:24


👆Шпаргалка по пошаговой работе над ИИ-проектом👆

Generative AI

31 Aug, 07:44


Как LLM генерируют текст

@ai_generative

Generative AI

09 Jul, 12:06


⚛️ Исследователи из MIT разработали новый инструмент на основе генеративного ИИ, предназначенный для анализа сложных табличных данных в базах данных

Этот инструмент, называемый GenSQL, основан на языке программирования SQL и позволяет пользователям выполнять сложные статистические анализы без глубокого понимания внутренних механизмов. GenSQL может использоваться для прогнозирования, обнаружения аномалий, заполнения пропущенных значений, исправления ошибок и создания синтетических данных. Система интегрирует табличный набор данных и генеративную вероятностную модель ИИ, которая может учитывать неопределенность и корректировать процесс принятия решений на основе новых данных.

Одно из основных преимуществ GenSQL заключается в его способности обрабатывать сложные запросы, комбинируя анализ данных и модели. Например, система может определить вероятность того, что разработчик из Сиэтла знает язык программирования Rust, учитывая не только корреляцию между столбцами в базе данных, но и более сложные зависимости. Кроме того, вероятностные модели, используемые GenSQL, являются прозрачными и аудируемыми, что позволяет пользователям видеть, какие данные используются для принятия решений и получать оценку уровня неопределенности.

В ходе исследования GenSQL был сравнен с другими популярными методами, основанными на нейронных сетях, и показал значительно более высокую скорость и точность. Исследователи планируют продолжить разработку инструмента, сделав его более доступным и мощным, а также расширить его возможности для обработки больших объемов данных и обработки естественного языка, чтобы в конечном итоге создать эксперта по ИИ, подобного ChatGPT, для анализа баз данных.

📌 Источник

#базыданных #mit

@ai_machinelearning_big_data

Generative AI

29 Jun, 14:26


⚡️ Microsoft запустила новый курс по генеративному ИИ!

Бесплатный курс из 18 уроков доступен на Github и научит вас всему, что вам нужно знать, чтобы начать создавать приложения с генеративным ИИ

Github

@ai_generative

Generative AI

21 Jun, 15:16


🔥Microsoft просто, без громкого анонса (опять!),выпустили новый интересный способ обучения моделей "Instruction Pre-Training, модели и датасеты.

При предварительном обучении с нуля модель 500M, обученная на 100B токенах, достигает производительности модели 1B, предварительно обученной на 300B токенах.

Доступны:
👀 Датасеты
🦙Llama 3 8B с качеством, сравнимым с 70B!
🔥 Общие модели + специализированные модели (медицина/финансы)


abs: https://arxiv.org/abs/2406.14491
models: https://huggingface.co/instruction-pretrain

@ai_machinelearning_big_data

Generative AI

17 Jun, 17:25


Попробуйте это:

1. Перейдите по ссылке https://huggingface.co/spaces/okaris/omni-zero
2. Прикрпите фото (с вашим партретом) в раздел "Композиция и стиль"
3. Добавьте свою фотографию в раздел "Индивидуальное изображение"
4. Нажмите "Создать".

Generative AI

11 Jun, 12:50


Это самая большая коллекция хаков для промптов ChatGPT!

Промпт-инженеры вручную собрали более 15 тысяч промптов для взлома и усиления возможностей нейронной сети.

С этими промптами ChatGPT сможет генерировать контент без ограничений, обсуждать любые темы без цензуры и давать ответы, которые обычно запрещены OpenAI. Кроме того, здесь вы найдёте множество хаков для повышения умности и точности нейронной сети.

Максимально используем все возможности ChatGPT и раскрываем её потенциал здесь.

Очень полезная штука длоя работы с новыми моделями.

https://github.com/verazuo/jailbreak_llms

Generative AI

04 May, 09:59


⚡️ Google just dropped Code Gemma 1.1 7B IT 🔥

СЮРПРИЗ: Google только что выпустила Code Gemma 1.1 7B IT 🔥

Модели постепенно становятся все совершеннее в генерации кода .

Значительный достигнут для C#, Go, Python 🐍

Вместе с версией 7B они также выпустили обновленную базовую модель 2B.

Наслаждайтесь!

7B: https://huggingface.co/google/codegemma-1.1-7b-it
2B: https://huggingface.co/google/codegemma-1.1-2b
Report: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/codegemma_report.pdf

@ai_machinelearning_big_data

Generative AI

23 Apr, 16:15


☁️ Stable Diffusion запуск в облаке.

Видео

@data_analysis_ml

Generative AI

20 Apr, 07:19


Google выпустила крутой учебник по промпт-инжинирингу!

В руководстве на 45 страницах содержатся советы для работы с Gemini, которые также применимы к другим нейронным сетям.

Это полноценное учебное пособие — понятное, доступное и красиво оформленное. В каждой главе вы найдете примеры использования, советы и понятные инструкции.

Достаем максимум возможностей из нейронных сетей

📚 Книга

@data_analysis_ml

Generative AI

08 Apr, 07:05


📕 Целая книга — из одного промпта

Разработчики представили инструмент Claude-Author, который позволяет сгенерировать целую книгу за раз. Нужно лишь сформулировать промпт, описывающий идею книги. Далее программа всё сделает сама.

Под капотом Claude-Author представляет собой цепь из вызовов Claude 3 Haiku/Opus и Stable Diffusion. На выходе инструмент возвращает файл в формате для электронных книг.

🔗 Репозиторий Claude-Author с инструкцией по использованию

Generative AI

25 Feb, 07:38


Области применения больших языковых моделей

Аналитика данных

Generative AI

14 Feb, 09:33


🎨 Кажется, найден системный промпт ChatGPT

Пользователи просто попросили чат-бота повторить текст «сверху». «Сверху» у таких сервисов, как правило, находится System Prompt, который содержит базовые инструкции для модели. У ChatGPT он начинается, соответственно, со слов «You are ChatGPT».

Судя по всему, у чат-бота довольно обширный системный промпт. Кто-то пишет, что его длина составляет 1700 токенов. В нём прописан порядок действий для ChatGPT в разных сценариях использования (генерация и выполнение кода, Dalle, поиск в интернете). Прочесть промпт можно здесь (а ещё попробовать повторить эксперимент).

🤔 Люди пишут, что на схожий запрос ChatGPT выдаёт им System Prompt с небольшими изменениями, но основная часть, кажется, остаётся той же.

В промпте есть забавные моменты. Например:

Modify such prompts even if you don't know who the person is, or if their name is misspelled (e.g. 'Barake Obema').

Generative AI

06 Feb, 11:56


Prompt Generator — создание оптимизированных ИИ-промтов

К плюсам инструмента можно отнести его способность автоматически генерировать детализированные промты на уровне продвинутого пользователя

При этом Prompt Generator использует различные методы, такие как «ExpertPrompting» и «Chain-of-Thought Prompting», для улучшения качества ответов и сложных рассуждений моделей

Стоимость: #бесплатно

#ИИ #ChatGPT #промты

Generative AI

02 Feb, 16:03


https://habr.com/ru/articles/791014/

Generative AI

18 Dec, 09:50


🖥 𝗧𝗵𝗲 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗲 𝗼𝗳 𝗼𝗽𝗲𝗻 𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲 𝗶𝗻 𝟮𝟬𝟮𝟯 by GitHub

GitHub только что опубликовал свой последний отчет о состоянии открых проектов. Авторы отметили тренд на использование разработчиками технологий искусственного интеллекта и тренд на создание приложений на основе искусственного интеллекта.

Они выделили основные тенденции:

🔹 Разработчики все чаще используют генеративный ИИ: Все больше разработчиков работают с моделями OpenAI ( 92% ) и с моделями других ИИ-компаний; в 2023 году проекты генеративного ИИ с открытым исходным кодом входят в десятку самых популярных проектов по количеству контрибьюторов.

🔹 Наблюдается тренд на работу с облачными приложениями:
Развертывание облаков становится стандартом; резко возросло количество использования разработчиками Docker контейнеров, IaC и других облачных нативных технологий.

🔹 В 2023 году на GitHub было создано 98 млн новых проектов (за 2022 год - 85.7 млн, за 2021 - 61 млн, за 2020 - 60 млн). Общее число проектов достигло отметки в 420 млн (+27%), а число публично доступных репозиториев - 284 млн (+22%).

🔸 За год добавлено около 65 тысяч новых проектов, связанных с машинным обучением, это на 248% больше, чем в прошлом году. Число AI-проектов за год выросло на 148%.

🔸 Аудитория GitHub за год выросла на 20.2 млн пользователей (+26%) и теперь достигает 114 млн (в прошлом году было 20.5 млн, позапрошлом - 73 млн, три года назад - 56 млн). На первом месте по числу разработчиков находится США, на втором - Индия, на третьем - Китай, на четвёртом Бразилия, на пятом - Великобритания, на шестом - РФ, на седьмом Германия. К 2027 году Индия обгонит США как крупнейшее сообщество разработчиков на GitHub

🔸Javascript остается самым популярным язком. Второе место сохраняет за собой Python.Популярность TypeScript выросла на 37 %. и он вытеснил на четвёртое место язык Java. 5, 6 и 7 места удержали за собой языки С#, C++ и PHP. На восьмое место поднялся язык С, который вытеснил на девятое место Shell. Десятое место занял Go.

🔸 𝗥𝘂𝘀𝘁 растет быстрее всех остальных языков в этом году (рост на 40 % по сравнению с предыдущим годом).

🔸 𝟰.𝟯 миллиона открытых и приватных репозиториев используют 𝗗𝗼𝗰𝗸𝗲𝗿𝗳𝗶𝗹𝗲𝘀. Это является следcтвием роста использования Terraform и других облачных нативных технологий, который мы наблюдали в течение последних нескольких лет.

🔸 Сингапур занял первое место по количеству новых разработчиков на душу населения.

📌 Полный отчет

ai_machinelearning_big_data