Telegram Web Link
Forwarded from Machinelearning
✔️ Deus in machina: Швейцарская церковь установила Jesus-AI.

В старейшей церкви швейцарского города Люцерн, часовне Святого Петра, появился AI Jesus, способный общаться на 100 языках. Проект под названием Deus in Machina, был запущен в августе 2024 года в рамках многолетнего сотрудничества с местной университетской исследовательской лабораторией по виртуальной реальности.

AI Jesus был установлен в исповедальне, где посетители могли задавать ему вопросы через решетчатый экран, получая ответы в режиме реального времени. Программа ИИ была обучена на богословских текстах. За двухмесячный период эксперимента более 1000 человек пообщались с аватаром. Две трети пользователей оценили этот опыт как "духовный". Однако, некоторые люди критиковали эксперимент, находя невозможным разговор с машиной, а ответы ИИ - банальными и поверхностными.
theguardian.com

✔️ Samsung Electronics и LG Uplus совместно разрабатывают смартфон ixi-O AI.

Samsung Electronics и мобильный оператор LG Uplus объединили усилия для создания смартфона с искусственным интеллектом, оснащенного цифровым помощником. Компании планируют выпустить "настоящий AI-телефон", который выйдет за рамки простой интеграции сервисов AI-помощника в смартфон.

В рамках этого партнерства Samsung и LG Uplus будут совместно разрабатывать смартфоны Galaxy, интегрируя возможности AI от LG уже на этапе разработки. Основное внимание будет уделено объединению AI-помощника LG Uplus ixi-O с сервисом Samsung Galaxy AI.

Новый AI-смартфон, предварительно названный Galaxy ixi-O, будет ориентирован в первую очередь на пользователей LG Uplus. Ожидается, что смартфон появится в следующем году.
kedglobal.com

✔️ OpenAI запускает бесплатный учебный курс по искусственному интеллекту для учителей.

OpenAI совместно с некоммерческой организацией Common Sense Media запустила бесплатный обучающий курс для учителей, посвященный ИИ и промпт-инжинирингу. Курс должен помочь учителям разобраться в возможностях чат-бота ChatGPT.

Обучение демонстрирует, как использовать ChatGPT для создания учебных материалов и оптимизации рабочих процессов. Курс доступен на сайте Common Sense Media. OpenAI создала специальную команду под руководством бывшего руководителя Coursera Лии Белски, чтобы поддержать ответственное использование ИИ в образовании.

Белски отметила высокий уровень использования ChatGPT среди учеников и поддержку со стороны родителей, которые считают навыки работы с ИИ необходимыми для будущей карьеры.
reuters.com

✔️ Nvidia представляет новый гибрид на базе CPU и GPU - GB200 Grace Blackwell NVL4 Superchip.

Nvidia анонсировала GB200 NVL4, модуль с 4 графическими процессорами B200 и 2 процессорами Grace на одной материнской плате. Решение предназначено для высокопроизводительных вычислений и гибридных рабочих нагрузок ИИ, предлагая 1,3 ТБ когерентной памяти.

По заявлению Nvidia, GB200 NVL4 эффективней в 2,2 раза в задачах моделирования, в 1,8 раза - в обучении ИИ и в 1,8 раза в инференсе по сравнению с Nvidia GH200 NVL4 Grace Hopper Superchip.

GB200 NVL4 будет доступен до конца 2024 года от различных производителей: MSI, Asus, Gigabyte, Wistron, Pegatron, ASRock Rack, Lenovo, HP Enterprise и другие.
tomshardware.com

✔️ Немецкий стартап Gemesys привлек 8,6 млн евро на разработку ИИ-чипов, имитирующих работу человеческого мозга.

Gemesys разрабатывает ИИ-чипы нового поколения с использованием мемристоров — электронных компонентов, которые взаимодействуют с нейронными сетями в автономном режиме и с минимальным использованием пропускной способности. Компания Gemesys была основана в 2021 году как спин-офф Рурского университета в Бохуме, Германия.

Финансирование Gemesys возглавил фонд Amadeus APEX Technology Fund совместно с Atlantic Labs при участии NRW.BANK, Sony Innovation Fund и калифорнийского Plug and Play Tech Center.
techfundingnews.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🔥2👍1
Alibaba только что выпустила Marco-o1

Marco-o1 основан на тонкой настройке цепочки (CoT), поиске по дереву Монте-Карло (MCTS), механизмах рефлексии и инновационных стратегиях рассуждения, оптимизированных для решения сложных задач в реальном мире.

Благодаря файнтюнингу Qwen2-7B-Instruct с использованием комбинации отфильтрованного набора данных Open-O1 CoT, набора данных Marco-o1 CoT и набора данных инструкций Marco-o1, Marco-o1 улучшил обработку сложных задач.

MCTS позволяет исследовать множество путей рассуждения, используя показатели достоверности, полученные на основе логарифмических вероятностей, применяемых softmax для топ-k альтернативных токенов, что приводит модель к оптимальным решениям.

Более того, такая стратегия обоснованных действий предполагает изменение степени детализации действий в рамках шагов и мини-шагов для оптимизации эффективности и точности поиска.

HF: https://huggingface.co/AIDC-AI/Marco-o1
Github: https://github.com/AIDC-AI/Marco-o1
Paper: https://arxiv.org/abs/2411.14405
Data: https://github.com/AIDC-AI/Marco-o1/tree/main/data

@machinelearning_ru
5👍2🤬2🔥1
Forwarded from Machinelearning
🌟 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ StableV2V - это новая опенсорс модель с открытым исходным кодом, которая может для редактирования генерации видео

Вы можете использовать текстовые проптмы или изображения для редактирования видеоклипов.

И да, код и модель уже доступны.

Проект: https://alonzoleeeooo.github.io/StableV2V
Код: https://github.com/AlonzoLeeeooo/StableV2V
Модель: https://huggingface.co/AlonzoLeeeooo/StableV2V
👍21👎1🔥1🤬1
👩‍💻 nilearn — это библиотека на Python, ориентированная на нейровизуализацию и анализ данных с использованием машинного обучения!

🌟 Nilearn предоставляет инструменты для работы с данными функциональной и структурной МРТ, а также упрощает загрузку, визуализацию и анализ нейровизуальных данных. Основные функции библиотеки включают предобработку данных, извлечение временных рядов и обучение моделям машинного обучения для нейронаучных исследований.

🖥 Github

@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1🤔1
📝 PDF-Extract-Kit — библиотека для извлечения данных из PDF-файлов с поддержкой сложных документов с помощью моделей компьютерного зрения!

🔍 Основные особенности:

🌟 Точное извлечение текста и таблиц из структурированных и неструктурированных PDF, включая многостраничные таблицы и иерархические блоки!

🌟 OCR-интеграция, позволяющая обрабатывать PDF-документы с отсканированными изображениями!

🌟 Гибкий API на Python, что делает его удобным для анализа и интеграции в приложения!

🔐 Лицензия: AGPL-3.0

🖥 Github

@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7🔥4👍3🥰1🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Material Anything

Новая модель диффузии , которая может генерировать фотореалистичные PBR-материалы для любых 3D-сеток (сгенерированный или реальных).
Проект: https://xhuangcv.github.io/MaterialAnything/
Обсуждение: https://huggingface.co/papers/2411.15138

@machinelearning_ru
👎2
🔥 codecompanion.nvim — это плагин для Neovim, предназначенный для интеграции с LLM!

🌟 Он предоставляет возможности взаимодействия с LLM прямо из редактора, позволяя выполнять различные задачи, такие как автодополнение кода, рефакторинг, генерация документации и многое другое.

🔍 Ключевые возможности плагина:

🌟 Использование интерфейса чата для взаимодействия с языковой моделью.

🌟 Выполнение задач через специальные инструменты (Tools), которые могут работать либо как команды, исполняющиеся в фоновом режиме, либо как функции, запускаемые прямо в процессе Neovim.

🌟 Настраиваемые подсказки и сценарии, упрощающие разработку, тестирование и управление кодом.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3👍3🤯2🔥1
2025/07/14 20:58:40
Back to Top
HTML Embed Code: