Forwarded from Machinelearning
Вот все, что вам нужно знать.
- Мулльтимодальная модель, превосходит GPT 4.5 в нескольких бенчмарках всего за 1% от цены GPT 4.5
- OpenAI GPT 4.5 - Input: $75 / 1M токенов, Output: $150 / 1M токенов;
- ERNIE 4.5 - Input: $0.55 / 1M токенов, Output: $2,20 / 1M токенов
- Ризонинг модель с мультимодальными возможностями, спроизводительностью на уровне с DeepSeek R1, но в два раза дешевле.
Чатбот с искусственным интеллектом ERNIE Bot доступен бесплатно для всех пользователей.
Обе модели доступны в свободном доступе ERNIE Bot на его официальном сайте: https://yiyan.baidu.com.
#ernie #ai #llm #Baidu
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Архитектура YOLO (You Only Look Once) получила своё название благодаря подходу, при котором нейронная сеть анализирует всё изображение целиком за один проход, чтобы определить присутствие и расположение объектов. Это отличается от других методов, которые сначала выделяют потенциальные области с объектами, а затем отдельно классифицируют их, что требует нескольких обработок одного изображения
YOLOE сохраняет принцип однократного взгляда на изображение для детекции объектов, но вносит архитектурные улучшения, направленные на повышение точности и эффективности модели.
▪ Ключевые отличия от классического YOLO:
- Оптимизированная архитектура: В YOLOE внедрены новые подходы для более эффективной обработки признаков, что позволяет улучшить качество детекции без значительного увеличения вычислительных затрат.
- Повышенная точность: Улучшенные модули и методы, такие как ре-параметризация отдельных блоков, способствуют более точному обнаружению объектов, включая мелкие и сложно различимые элементы.
- Скорость и эффективность: YOLOE сохраняет высокую скорость инференса, делая его пригодным для задач в реальном времени, при этом обеспечивая конкурентоспособное соотношение производительности и точности.
YOLOE представляет собой современное и улучшенное решение для задач детекции объектов, совмещающее лучшие стороны классического YOLO с новыми архитектурными подходами.
#yoloe #opensource #ml #ai #yolo #objectdetection
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
OpenAI планирует запустить новую функцию «Коннекторы ChatGPT», которая позволит подписчикам плана "Team" подключать учетные записи Google Диска и Slack к ChatGPT, позволяя отвечать на вопросы на основе файлов, презентаций, электронных таблиц на этих ресурсах. В будущем коннекторы ChatGPT планируется расширить на Microsoft SharePoint и Box.
"Коннекторы" разрабатываются, чтобы дать возможность корпоративным пользователям получать доступ к внутренней информации так же легко, как при поиске в Интернете. Компаниям, участвующим в тестировании "коннекторов", необходимо предоставить OpenAI минимум 100 документов, таблиц, презентаций или диалогов в канале Slack.
techcrunch.com
Аналитик TF International Securities Минг-Чи Куо предположил, что новый чип B300 станет ключевым моментом пресс-конференции GTC 2025. HBM был значительно модернизирован с 192 ГБ до 288 ГБ, а вычислительная производительность была улучшена на 50% (FP4) по сравнению с B200. Ожидается, что B300 будет запущен в опытное производство во 2 квартале 2025 г., а массовое производство — в 3-м квартале 2025 г.
jiemian.com
Гарвардский университет объявил о расширении правил стипендий. Для студентов бакалавриата, чей доход семьи не превышает 200 000 долл. в год, плата за обучение будет отменена, а для студентов, чей доход семьи не превышает 100 000 долл. в год, обучение будет полностью бесплатным.
Пенсильванский университет и Массачусетский технологический институт приняли аналогичные решения. В то время, когда плата за обучение во многих ведущих ВУЗах США превышает 90 000 долл. в год, эта политика сделают их более доступными.
wsj.com
Марк Цукерберг написал в своем аккаунте на платформе Threads, что «открытое» семейство моделей Llama было загружено более 1 миллиарда раз. По сравнению с 650 миллионами загрузок в начале декабря 2024 года рост скачиваний составил примерно 53% всего за 3 месяца.
Mark Zukerberg в Threads
Три ИТ-гиганта объявили о новом этапе давнего партнерства, направленном на продвижение ИИ, расширение доступа к ИИ-инструментам, ускорение разработки физического ИИ и трансформацию здравоохранения, производства и энергетики. Инженеры Alphabet тесно сотрудничают с техническими командами NVIDIA, используя AI и симуляцию для создания роботов с навыками захвата, переосмысления открытия лекарств и оптимизации энергосетей. Для поддержки этих исследований Google Cloud станет одним из первых, кто внедрит NVIDIA GB300 NVL72 и GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition.
Совместно с Disney Research разрабатывается Newton, опенсорсный физический движок, ускоренный NVIDIA Warp, который значительно повысит скорость машинного обучения в робототехнике.
nvidianews.nvidia.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1 — это крупная языковая модель (LLM) от NVIDIA, созданная на базе архитектуры Llama 3 и усовершенствованная с использованием технологий NVIDIA.
Модель на 49 миллиардов параметров, которая оптимизирована для работы на GPU и предназначена для выполнения сложных NLP задач.
Интеграция с экосистемой NVIDIA: Использует фреймворки вроде NeMo и TensorRT для ускорения вычислений на GPU.
Оптимизация под железо NVIDIA: Заточена для работы на серверах с GPU серий A100, H100 и др.
Совместимость с Llama 3: Сохраняет
🛠 Для кого полезен?
Корпоративные разработчики: Внедрение в продукты, требующие высокоточной генерации текста (чат-боты, аналитика).
🚀 Преимущества перед аналогами
Скорость и эффективность:
Благодаря оптимизации под CUDA и TensorRT, модель работает в 1.5–2x быстрее, чем базовые версии Llama 3 на аналогичном железе.
Поддержка квантования и динамического батчинга для снижения затрат на инференс.
Масштабируемость:
Готовность к интеграции в распределенные системы (NVIDIA DGX, Kubernetes).
Совместимость с NVIDIA Triton Inference Server для промышленного развертывания.
Кастомизация:
Возможность дообучения на доменных данных (медицина, юриспруденция, финансы) с использованием NeMo Framework.
https://huggingface.co/nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1
Модель на 49 миллиардов параметров, которая оптимизирована для работы на GPU и предназначена для выполнения сложных NLP задач.
Интеграция с экосистемой NVIDIA: Использует фреймворки вроде NeMo и TensorRT для ускорения вычислений на GPU.
Оптимизация под железо NVIDIA: Заточена для работы на серверах с GPU серий A100, H100 и др.
Совместимость с Llama 3: Сохраняет
🛠 Для кого полезен?
Корпоративные разработчики: Внедрение в продукты, требующие высокоточной генерации текста (чат-боты, аналитика).
🚀 Преимущества перед аналогами
Скорость и эффективность:
Благодаря оптимизации под CUDA и TensorRT, модель работает в 1.5–2x быстрее, чем базовые версии Llama 3 на аналогичном железе.
Поддержка квантования и динамического батчинга для снижения затрат на инференс.
Масштабируемость:
Готовность к интеграции в распределенные системы (NVIDIA DGX, Kubernetes).
Совместимость с NVIDIA Triton Inference Server для промышленного развертывания.
Кастомизация:
Возможность дообучения на доменных данных (медицина, юриспруденция, финансы) с использованием NeMo Framework.
https://huggingface.co/nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1
📡 Запущен первый спутник FireSat, который поможет раньше обнаруживать небольшие лесные пожары.
FireSat, новый прототип спутника обнаружения лесных пожаров, запущен на Falcon 9 компании SpaceX! Высококачественные изображения, обновляемые каждые 20 минут, скоро помогут обнаруживать лесные пожары размером 5x5 м по всему миру.
📌 Читать
#news #ai #ml
FireSat, новый прототип спутника обнаружения лесных пожаров, запущен на Falcon 9 компании SpaceX! Высококачественные изображения, обновляемые каждые 20 минут, скоро помогут обнаруживать лесные пожары размером 5x5 м по всему миру.
📌 Читать
#news #ai #ml
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Neuralink с открытым исходным кодом с использованием активности мозга обезьяны для управления роботизированными руками 🙉
Проект Jenkins исследует интерфейсы мозг-компьютер путем декодирования нейронной активности в движения роботов и генерации синтетических мозговых данных.
Используя нейронные записи мозговой активности обезьяны по имени Дженкинс, исследователи разработали модели для преобразования мозговых сигналов в движения роботизированной руки.
В проекте используются роботизированные руки и интерактивная веб-консоль для генерации данных о работе мозга в режиме реального времени с помощью джойстика.
Исследование открывает путь к созданию адаптивных интерфейсов «мозг-компьютер» за счет гибкого моделирования активности мозга.
▪ Github
@neural
Проект Jenkins исследует интерфейсы мозг-компьютер путем декодирования нейронной активности в движения роботов и генерации синтетических мозговых данных.
Используя нейронные записи мозговой активности обезьяны по имени Дженкинс, исследователи разработали модели для преобразования мозговых сигналов в движения роботизированной руки.
В проекте используются роботизированные руки и интерактивная веб-консоль для генерации данных о работе мозга в режиме реального времени с помощью джойстика.
Исследование открывает путь к созданию адаптивных интерфейсов «мозг-компьютер» за счет гибкого моделирования активности мозга.
▪ Github
@neural
Бот уже ДОСТУПЕН премиум-юзерам бесплатно.
Бесплатно используем — тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Нереально, DeepSeek V3 0324 на 685B парамтеров работает локально на M3 Ultra и полностью приватно 🔥
Работает на llama.cpp и UnslothAI
Шаг 1: brew install llama.cpp
Шаг 2: llama-cli -hf unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF:Q2_K_XL
Вот и всё! 🤗
Честно говоря, выглядит сюрреалистично!
Работает на llama.cpp и UnslothAI
Шаг 1: brew install llama.cpp
Шаг 2: llama-cli -hf unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF:Q2_K_XL
Вот и всё! 🤗
Честно говоря, выглядит сюрреалистично!