Как сэкономить до 44% на профессиональных GPU? 💰

Профессиональные GPU стоят дорого и покупать их не всегда выгодно. Например, если вам нужно протестировать сервис или выполнить краткосрочную задачу.

Оптимальное решение — арендовать видеокарту в облаке. Тем более сейчас в Selectel вы можете сделать это с большой выгодой. Скидка на аренду GPU NVIDIA A100 (40 ГБ) — 29%, а на NVIDIA A30 (24 ГБ) доходит до 44%.

Кроме скидки, при аренде GPU в облаке Selectel вы получаете:

🔹Отсутствие переплат и тарификацию только за используемые ресурсы
🔹Экономию на инфраструктуре благодаря прерываемым облачным серверам и возможности заморозки ресурсов
🔹Широкий выбор готовых конфигураций серверов под любые задачи и возможность индивидуальной настройки

Арендуйте GPU со скидкой до 44% в облаке Selectel: https://slc.tl/k7249

Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqwNnQBh

🔥 Arch — это интеллектуальный распределенный прокси-сервер уровня 7 , предназначенный для защиты, наблюдения и персонализации ваших ИИ агентов!

🌟 Созданный с использованием специально разработанных LLM, Arch решает критически важные, но недифференцированные задачи, связанные с обработкой и запросами, включая обнаружение и отклонение попыток взлома, интеллектуальный вызов «бэкэнда» API для выполнения запроса пользователя, представленного в запросе, маршрутизацию к вышестоящим LLM и предложение аварийного восстановления между ними, а также централизованное управление наблюдаемостью запросов и взаимодействиями LLM.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@machinelearning_ru

🔥 nano-graphrag — библиотека для работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG), упрощающая интеграцию графовых баз данных, таких как Neo4j, для поиска и обработки контекстных данных!

🌟 Она используется для построения эффективных систем поиска и извлечения информации с помощью графов, что актуально в задачах, связанных с естественным языком и большими языковыми моделями.

🌟 Библиотека позволяет загружать данные в графовые базы, выполнять разбиение текста на фрагменты, а также поддерживает модули для обработки запросов и работы с графами. Она интегрируется с Neo4j, используя их Graph Data Science (GDS) плагины для вычислений, что делает её подходящей для анализа сложных сетевых структур.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@machinelearning_ru

👀 Я просто оставлю этот вывод Copilot здесь...

@machinelearning_ru

🔍 veRL — это гибкая, эффективная и промышленная среда обучения с подкреплением (RL), разработанная для больших языковых моделей (LLM)!

💡 Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, в котором агент обучается принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой, чтобы максимизировать награду. Агент выбирает действия, исходя из текущего состояния среды, и получает обратную связь в виде награды или штрафа. Основной задачей является улучшение стратегии (политики), чтобы в будущем принимать более эффективные решения. Это используется в таких областях, как игры (например, AlphaGo), робототехника, автономные системы и оптимизация процессов.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@machinelearning_ru

📖 Человек и LLM: как построить метрики для оценки моделей

💡 Оценка качества ответов языковой модели требует сложного комплексного подхода и является такой же сложной задачей, как и разработка LLM. Авторы статьи объясняют ограничения академических бенчмарков, включая проблему протечек данных и ограниченность их проверки, а также рассказывают про систему AI-тренеров в Яндексе — специально отобранных экспертов для глубокой оценки ответов модели.

🌟 Как оказалось, универсального решения для оценки LLM нет, необходимо постоянно комбинировать различные методы и регулярно проверять, насколько модель действительно полезна в реальных сценариях использования. В статье подробнее раскрывается, как это делают в Яндексе.

📖 Читать: *клик*

@machinelearning_ru

🖥 01-preview достигла точности более 95% на тестах безопасности CompTIA!

🌟 Очень тесная кластеризация показателей среди ведущих моделей (95,72% против 92,40 %) предполагает снижение доходности после определенных размеров моделей.

@machinelearning_ru

📖 Руководство: Как установить NVIDIA CUDA Toolkit в Ubuntu!

💡 Набор инструментов NVIDIA Compute Unified Device Architecture (CUDA) — это программная платформа, которая позволяет разработчикам использовать вычислительную мощность обработки NVIDIA и приложений с ускорением на GPU.

🌟 Используя CUDA Toolkit, вы можете улучшить производительность, масштабируемость и эффективность в ряде приложений. К ним относятся вычисления, глубокое обучение, компьютерное зрение, игры и многое другое.

🔗 Ссылка: *клик*

@machinelearning_ru

🔍 Qwen-Agent — инструмент для построения retrieval-augmented generation (RAG) систем и работы с большими языковыми моделями (LLM)!

🌟 Он разработан для выполнения сложных задач, таких как извлечение релевантной информации из больших объемов текста, многозадачное рассуждение и пошаговая дедукция.

🌟 Qwen-Agent применяется в системах, где важно объединить модель с механизмами поиска, чтобы обрабатывать длинные контексты и решать задачи, требующие комбинированного анализа данных. Среди особенностей: обработка запросов с использованием методов BM25, векторного поиска, и распределение задач на несколько уровней агентов, каждый из которых специализируется на своих задачах. Это делает Qwen-Agent полезным для обработки длинных текстов, таких как документы, требующих понимания контекста и взаимосвязей между частями текста.

🖥 Github

@machinelearning_ru

✔️ Эксперта Стэнфорда по дезинформации обвиняют в использовании ИИ для фальсификации заявления в суде.

В ноябре Джефф Хэнкок, основатель Лаборатории социальных сетей Стэнфорда и эксперт по технологиям и дезинформации, представил заявление по делу в суде Миннесоты, оспаривающему закон штата 2023 года, криминализирующий использование дипфейков для влияния на выборы. В 12-страничном документе профессора в защиту закона содержалось 15 ссылок, 2 из которых не удалось найти: «Дипфейки и иллюзия подлинности: когнитивные процессы, лежащие в основе восприятия дезинформации» и «Влияние дипфейковых видео на политические взгляды и поведение» – ни по указанному цифровому идентификатору объекта, ни в архивах указанных журналов. Адвокат истцов назвал ссылки "галлюцинацией искусственного интеллекта" и потребовал исключить заявление Хэнкока из материалов дела.
stanforddaily.com

✔️ World Labs анонсировал ИИ, способный генерировать интерактивные 3D-сцены по одной фотографии.

Стартап World Labs, основанный профессором в области ИИ Фэй-Фэй Ли, представил свою первую разработку: систему ИИ, которая может создавать интерактивные 3D-сцены на основе одной фотографии. В отличие от многих других систем, преобразующих фото в 3D, сцены World Labs интерактивны и модифицируемы и позволяют «войти в любое изображение и исследовать его в 3D».

Система визуализирует сцены в режиме реального времени и поддерживает управление камерой и настройку глубины резкости. Она также позволяет применять к сценам интерактивные эффекты и анимацию, например, изменять цвет объектов и динамически освещать фон. World Labs планирует выпустить свой первый продукт в 2025 году и ориентируется на разработчиков видеоигр и киностудии.
techcrunch.com

✔️ The Browser Company анонсировала Dia - браузер с ИИ.

Компания The Browser Company, разработчик браузера Arc, представила Dia - новый веб-браузер, основанный на искусственном интеллекте. Dia будет запущен в начале 2025 года и предложит пользователям ИИ-функции: "напиши следующую строку", "дай мне идею" и "резюмируй вкладку".

Dia понимает контекст всего окна браузера, может копировать ссылки из открытых вкладок и вставлять их в электронное письмо по команде пользователя. В промо-видеоролике разработчики показали, как Dia находит документ по описанию и отправляет его по электронной почте. Разработчики уверяют, что Arc продолжит свое существование, несмотря на запуск нового продукта.
theverge.com

✔️ Гибридная модель рекомендаций для интернет-пользователей на основе DL.

Гибридная модель рекомендаций HRS-IU-DL сочетает в себе методы коллаборативной фильтрации, контентной фильтрации и нейроколлаборативной фильтрации. Модель использует RNN для выявления последовательных паттернов в поведении пользователей и TF-IDF для анализа атрибутов товаров.

HRS-IU-DL справляется с проблемами традиционных рекомендательных систем - разреженность данных и холодный старт, предоставляя точные и релевантные рекомендации. Для обучения и тестирования модели использовался датасет Movielens 100k. Результаты тестов показали, что HRS-IU-DL превосходит базовые модели по метрикам RMSE, MAE, точности и полноте.
nature.com

✔️ Hugging Face опубликовал руководство для разработчиков по соблюдению Закона ЕС об ИИ.

Закон ЕС об ИИ, вступивший в силу 2 декабря 2024 года, классифицирует системы ИИ по уровням риска: неприемлемый, высокий, ограниченный и минимальный.

В большинстве случаев разработчикам систем ИИ ограниченного риска (например, чат-ботов) потребуется обеспечить прозрачность взаимодействия с пользователем и маркировать контент, созданный ИИ. Разработчикам моделей ИИ общего назначения (GPAI) необходимо предоставить подробное описание данных, использованных для обучения модели, и соблюдать законы ЕС об авторском праве, включая механизмы отказа от использования защищенных авторским правом материалов.

Hugging Face предлагает инструменты, помогающие подготовиться к соблюдению требований: Model Cards, Dataset Cards, Gradio watermarking и поддержку механизмов отказа.
huggingface.co

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚽Universal Soccer Understanding⚽

👉Универсальное понимание футбольных видео : SoccerReplay-1988 - крупнейший мультимодальный датасетов.

✅Статья https://arxiv.org/pdf/2412.01820
✅Проект https://jyrao.github.io/UniSoccer/
✅Репо https://github.com/jyrao/UniSoccer

@machinelearning_ru

🔥 headshots-starter — шаблон для настройки веб-приложения, которое позволяет пользователям создавать профессиональные портретные фотографии с использованием искусственного интеллекта!

🌟 Оно работает на базе Astria AI, используя модели генеративного ИИ, и включает интеграцию с такими сервисами, как Vercel и Supabase, для развертывания и управления процессами.

🌟 Проект нацелен на генерацию изображений по загруженным фотографиям пользователей, а также имеет функционал настройки вебхуков для обработки событий, связанных с обучением модели и генерацией результатов.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@machinelearning_ru