Channel: Анализ данных (Data analysis)
🚀 Недавно вышло обновление Apache Spark на Yandex Data Processing — самое время прокачаться в обработке больших данных
Бесплатный курс от Yandex Cloud поможет разобраться, как проектировать архитектуру, управлять кластерами и запускать сложные пайплайны в проде.
💡 Что внутри:
• Архитектура Big Data
• Кластеры Apache Spark
• Пакетная и потоковая обработка
• Data Lakehouse и витрины
• 27 практических заданий в облаке
• Понимание, как устроен сервис для обработки многотерабайтных массивов данных с использованием инструментов с открытым исходным кодом Yandex Data Processing
Курс на 75 часов с актуальными примерами (обновлён весной 2025) можно проходить в удобное вам время. Подойдёт аналитикам, дата-инженерам и тем, кто хочет в DataOps. Залетайте!
📌 Регистрация по ссылке.
@data_analysis_ml
Бесплатный курс от Yandex Cloud поможет разобраться, как проектировать архитектуру, управлять кластерами и запускать сложные пайплайны в проде.
💡 Что внутри:
• Архитектура Big Data
• Кластеры Apache Spark
• Пакетная и потоковая обработка
• Data Lakehouse и витрины
• 27 практических заданий в облаке
• Понимание, как устроен сервис для обработки многотерабайтных массивов данных с использованием инструментов с открытым исходным кодом Yandex Data Processing
Курс на 75 часов с актуальными примерами (обновлён весной 2025) можно проходить в удобное вам время. Подойдёт аналитикам, дата-инженерам и тем, кто хочет в DataOps. Залетайте!
📌 Регистрация по ссылке.
@data_analysis_ml
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Сэм Альтман ясно дал понять: эпоха отдельных GPT-моделей заканчивается. OpenAI строит универсальную систему, способную мыслить глубоко и в реальном времени создавать интерактивное видео.
В будущем вы сможете задавать любой вопрос — и модель не просто сгенерирует текстовый ответ, а проведёт исследование, напишет код, сама соберёт визуализацию и отрендерит интерактивный видеоответ, с которым можно работать сразу.
Это уже не “чат-бот”, а новый интерфейс работы с ИИ: мультимодальность, reasoning и реальный end-to-end ассистент для сложных задач.
Впереди — совершенно новый способ взаимодействия с компьютерами и знаниями.
В будущем вы сможете задавать любой вопрос — и модель не просто сгенерирует текстовый ответ, а проведёт исследование, напишет код, сама соберёт визуализацию и отрендерит интерактивный видеоответ, с которым можно работать сразу.
Это уже не “чат-бот”, а новый интерфейс работы с ИИ: мультимодальность, reasoning и реальный end-to-end ассистент для сложных задач.
Впереди — совершенно новый способ взаимодействия с компьютерами и знаниями.
Хотите управлять продуктами так, как это делают в Яндексе? Поступайте на онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом» от НИУ ВШЭ и Яндекса!
Вы узнаете, как запускать ИИ-решения в бизнесе с нуля — от оценки спроса до персонализации маркетинга. А после выпуска сможете войти в топ специалистов, которые меняют рынок!
Что вас ждёт?
🔹 Данные вместо догадок — научитесь эффективно использовать ИИ, чтобы прогнозировать тренды, анализировать аудиторию и оптимизировать рекламные стратегии.
🔹 Фокус на практику — поработаете с реальными кейсами, актуальными инструментами и новейшими технологиями.
🔹 Преподаватели из Яндекса — будете учиться у лидеров индустрии, которые разрабатывают ИИ-системы и управляют цифровыми продуктами.
Переходите на сайт программы, чтобы узнать подробности: https://bit.ly/44b9K1B
Вы узнаете, как запускать ИИ-решения в бизнесе с нуля — от оценки спроса до персонализации маркетинга. А после выпуска сможете войти в топ специалистов, которые меняют рынок!
Что вас ждёт?
🔹 Данные вместо догадок — научитесь эффективно использовать ИИ, чтобы прогнозировать тренды, анализировать аудиторию и оптимизировать рекламные стратегии.
🔹 Фокус на практику — поработаете с реальными кейсами, актуальными инструментами и новейшими технологиями.
🔹 Преподаватели из Яндекса — будете учиться у лидеров индустрии, которые разрабатывают ИИ-системы и управляют цифровыми продуктами.
Переходите на сайт программы, чтобы узнать подробности: https://bit.ly/44b9K1B
🧠 Есть ли у ИИ «период полураспада»?
Философ и исследователь Toby Ord предлагает свежий взгляд на прогресс AI: вместо тестов и баллов — измерять, как долго модель может успешно выполнять задачу, прежде чем сломается. Это и есть T₅₀ — время, при котором вероятность успеха падает до 50%. Аналог физического полураспада, но для интеллекта.
📉 Что обнаружили:
• T₅₀ экспоненциально растёт — каждые ~7 месяцев удваивается.
• Claude 3.7 Sonnet: T₅₀ ≈ 59 минут → T₈₀ ≈ 15 минут.
• Чем выше порог успеха (T₉₀, T₉₉), тем меньше доступное «время жизни».
• AI ведёт себя как система с постоянным риском сбоя (hazard rate).
🧩 Почему это важно:
• Показывает пределы ИИ: даже при T₅₀ = 60 мин — T₉₉ всего ≈ 50 сек.
• Даёт универсальную единицу сравнения: время, а не задачки.
• Подсказывает направление: снижать риск ошибок в каждой микрозадаче.
📌 Это не просто идея. Это новая метрика для оценки ИИ — сколько он «живёт», пока не начнёт ошибаться.
🔗 Оригинал: https://www.tobyord.com/writing/half-life
Философ и исследователь Toby Ord предлагает свежий взгляд на прогресс AI: вместо тестов и баллов — измерять, как долго модель может успешно выполнять задачу, прежде чем сломается. Это и есть T₅₀ — время, при котором вероятность успеха падает до 50%. Аналог физического полураспада, но для интеллекта.
📉 Что обнаружили:
• T₅₀ экспоненциально растёт — каждые ~7 месяцев удваивается.
• Claude 3.7 Sonnet: T₅₀ ≈ 59 минут → T₈₀ ≈ 15 минут.
• Чем выше порог успеха (T₉₀, T₉₉), тем меньше доступное «время жизни».
• AI ведёт себя как система с постоянным риском сбоя (hazard rate).
🧩 Почему это важно:
• Показывает пределы ИИ: даже при T₅₀ = 60 мин — T₉₉ всего ≈ 50 сек.
• Даёт универсальную единицу сравнения: время, а не задачки.
• Подсказывает направление: снижать риск ошибок в каждой микрозадаче.
📌 Это не просто идея. Это новая метрика для оценки ИИ — сколько он «живёт», пока не начнёт ошибаться.
🔗 Оригинал: https://www.tobyord.com/writing/half-life
🆕 Новые подробности: суд опубликовал документы о совместной разработке OpenAI их ИИ-устройства
Иск Google-backed стартапа iyO по товарному знаку раскрыл внутренние материалы OpenAI и io:
● За последний год OpenAI протестировали и проанализировали свыше 30 моделей наушников для изучения эргономики и технических возможностей
● VP продуктов OpenAI Питер Велиндер и CTO io Tang Tan лично испытывали прототипы, которые разработала компания,но они были нестабильны
● Сам Альтман подчеркнул, что устройство не будет ни внутриушным, ни обычным носимым гаджетом: готовая версия либо поместится в кармане или станет настольным аксессуаром
● Разрабатываются разные форм-факторы: стационарные и портативные, проводные и беспроводные решения
● К проекту подключились дизайнер Джони Айв и команда бывших инженеров Apple, работая вместе с OpenAI
Официальный анонс и начало продаж ожидаются не ранее чем через год.
➡️ Читать
#openai #news
Иск Google-backed стартапа iyO по товарному знаку раскрыл внутренние материалы OpenAI и io:
● За последний год OpenAI протестировали и проанализировали свыше 30 моделей наушников для изучения эргономики и технических возможностей
● VP продуктов OpenAI Питер Велиндер и CTO io Tang Tan лично испытывали прототипы, которые разработала компания,но они были нестабильны
● Сам Альтман подчеркнул, что устройство не будет ни внутриушным, ни обычным носимым гаджетом: готовая версия либо поместится в кармане или станет настольным аксессуаром
● Разрабатываются разные форм-факторы: стационарные и портативные, проводные и беспроводные решения
● К проекту подключились дизайнер Джони Айв и команда бывших инженеров Apple, работая вместе с OpenAI
Официальный анонс и начало продаж ожидаются не ранее чем через год.
#openai #news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡ OmniGen2
Что умеет:
• Генерация и редактирование изображений по текстовому описанию
• Поддержка разрешения до 1024×1024
• Полностью open-source: модель, код и веса
• Лицензия Apache 2.0
• Можно вызвать модель через MCP — просто запусти с
📌 Тестим здесь: https://huggingface.co/spaces/OmniGen2/OmniGen2
@data_analysis_ml
Что умеет:
• Генерация и редактирование изображений по текстовому описанию
• Поддержка разрешения до 1024×1024
• Полностью open-source: модель, код и веса
• Лицензия Apache 2.0
• Можно вызвать модель через MCP — просто запусти с
.launch(mcp_server=True)📌 Тестим здесь: https://huggingface.co/spaces/OmniGen2/OmniGen2
@data_analysis_ml
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Microsoft представила мини-модель Mu с 330 млн. параметров для локальной работы на NPU в Windows Settings. На чипах Qualcomm модель показывает в 4,7 раза быстрее генерацию токенов, чем аналоги. Mu адаптировали под особенности NPU: настроили размеры слоев, применили квантование весов до 8-16 бит и уменьшили потребление памяти.
Mu уже используется в агенте Settings, который преобразует запросы вроде «увеличь яркость» в системные команды. Модель обучали на 3,6 млн примеров, добавили синтетические данные и шум, чтобы повысить точность. Результат: ответы за 500 мс даже на сложных задачах. При этом Mu в 10 раз меньше Phi-3.5-mini, но сохраняет конкурентную производительность.
blogs.windows.com
Prime Intellect запустила SYNTHETIC-2, децентрализованную систему генерации для обучения ИИ. Проект позволяет любым GPU, от бытовых до промышленных, присоединиться к генерации данных. Управляет процессом TOPLOC v2, технология, которая проверяет корректность вычислений через хэширование активаций и распределяет награды за успешные результаты.
Датасет включает более 20 задач: математика, генерация JSON и неформальные задания для разнообразия данных. Верификация работает через сравнение ответов разных моделей (Qwen3, DeepSeek и др.). Все данные доступны на HuggingFace.
Присоединиться может любой желающий, арендовав ресурсы через Prime Intellect или подключив собственные GPU. Цель проекта - ускорить развитие открытой суперинтеллектуальной системы, где контроль распределен, а технологии общедоступны.
primeintellect.ai
«The Dream Recorder», открытый DIY-гаджет от компании Modem Works, превращающий воспоминания о снах в короткие фильмы с помощью ИИ. Устройство использует Raspberry Pi, микрофон и экран, а его стоимость сборки составляет около $310. После пробуждения пользователь рассказывает сон, который транскрибируется и отправляется в ChatGPT, а затем в Luma AI для генерации видео. Итоговый ролик сохраняется в цифровой дневник.
Проект сочетает DIY-культуру и доступные технологии, демонстрируя, как ИИ может визуализировать субъективный опыт. Все схемы и исходники доступны на GitHub, включая 3D-модели для печати. Примерная стоимость записи одного сна составляет $0.15, что делает эксперименты с памятью и сознанием доступными. И это не прототип, а рабочее решение, которое можно собрать самостоятельно.
dreamrecorder.ai
Исследователь Синькай Ю из DeepSeek разработал nano-vLLM, облегченный движок для работы с LLM. Он написан на Python вручную, объемом всего 1,2 тыс. строк кода, и воспроизводит основные функции оригинального vLLM.
nano-vLLM поддерживает кэширование префиксов, тензорный параллелизм, компиляцию с torch.compile и CUDA Graphs. Это позволяет достичь скорости, близкой к vLLM, но без сложных алгоритмов планирования задач или динамического батчинга. Зато разработчики получают четкую архитектуру в одном месте: токенизатор, управление кэшем и механизм выборки токенов. Проект подойдет для исследований, обучения или небольших систем, где важна простота.
github.com
По данным источников, OpenAI разрабатывает продвинутые функции для ChatGPT, превращая его в платформу для командной работы. Пользователи смогут группировать чаты, загружать файлы, использовать голосовой ввод и сохранять контекст диалогов. Все это позиционируется как альтернатива офисным пакетам. Мобильное приложение получит поддержку загрузок и переключения моделей на лету.
Этот проект, задуманный в 2024 году, активно развивается сейчас и OpenAI видит в ChatGPT «операционную систему для жизни», интегрируемую в рабочие процессы. Microsoft, поддерживающий стартап, теперь рискует стать конкурентом самому себе, а Google получает нового серьезного оппонента.
theinformation.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Поступи в магистратуру с грантом до 1,2 млн рублей
Современная магистратура – это не пары для галочки, а возможность продвинуть карьеру и стать сильным специалистом.
Центральный университет ведет набор на пять программ магистратуры по популярным ИТ-направлениям. Партнеры – ведущие компании на рынке РФ: ВТБ, Сбер, Т-Банк, Яндекс, Avito, Ozon, Х5 Tech и другие. 62% магистрантов ЦУ находят новую работу с ростом зарплаты в 1,6 раза уже на первом курсе. Средняя зарплата – 195 тысяч рублей.
Обучение можно совмещать с работой, а поступить – уже с третьего курса.
Стань частью новой волны специалистов и получи грант на обучение до 1,2 млн рублей.
И подавай заявку на поступление уже сейчас.
Реклама. АНО ВО "Центральный университет", ИНН 7743418023, erid:2RanykoZm7w
Современная магистратура – это не пары для галочки, а возможность продвинуть карьеру и стать сильным специалистом.
Центральный университет ведет набор на пять программ магистратуры по популярным ИТ-направлениям. Партнеры – ведущие компании на рынке РФ: ВТБ, Сбер, Т-Банк, Яндекс, Avito, Ozon, Х5 Tech и другие. 62% магистрантов ЦУ находят новую работу с ростом зарплаты в 1,6 раза уже на первом курсе. Средняя зарплата – 195 тысяч рублей.
Обучение можно совмещать с работой, а поступить – уже с третьего курса.
Стань частью новой волны специалистов и получи грант на обучение до 1,2 млн рублей.
И подавай заявку на поступление уже сейчас.
Реклама. АНО ВО "Центральный университет", ИНН 7743418023, erid:2RanykoZm7w
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🆕OpenAI готовит выпуск мощной open-source модели для локального запуска
● OpenAI планирует выпустить поразительно мощную open-source модель, которую можно будет запускать на собственном оборудовании
● По словам Сэма Альтмана, мы находимся в исключительном моменте: производительность новых моделей (например, o3) резко выросла, но продукты на их основе ещё не догнали
● Даже без дальнейшего роста возможностей моделей существует огромный «продуктовый профицит» — множество идей ждут воплощения
● Ризонинг модели открыли новую клетку в «периодической таблице» AI, и разработчики только начинают её исследовать
Обещанного 3 года ждут, как говорится
● OpenAI планирует выпустить поразительно мощную open-source модель, которую можно будет запускать на собственном оборудовании
● По словам Сэма Альтмана, мы находимся в исключительном моменте: производительность новых моделей (например, o3) резко выросла, но продукты на их основе ещё не догнали
● Даже без дальнейшего роста возможностей моделей существует огромный «продуктовый профицит» — множество идей ждут воплощения
● Ризонинг модели открыли новую клетку в «периодической таблице» AI, и разработчики только начинают её исследовать
Обещанного 3 года ждут, как говорится
3 июля в 18:00 МСК OTUS проводит открытый урок «Как правильно готовить данные для ML‑моделей?».
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://tglink.io/b7e79dc13581?erid=2W5zFJuJnU8
#реклама
О рекламодателе
✔️ Мы разберём, почему чистый датасет решает половину задачи, покажем EDA‑приёмы и соберём полный pipeline предобработки на Python. Всё на живых примерах, которыми делятся практикующие ML‑инженеры.
📖 Участники поймут, как избежать «мусорных» ошибок, упростить обучение моделей и ускорить вывод решений в production.
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель одного из крупнейших университетов России.
➡️ Мероприятие проходит в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning», участники получат скидку на обучение. Оставьте заявку прямо сейчас: https://tglink.io/b7e79dc13581?erid=2W5zFJuJnU8
#реклама
О рекламодателе
🧬AlphaGenome от DeepMind — AI для глубокого понимания генома
🔬 Что это?
Новая унифицированная модель , способная предсказывать, как одиночные мутации в ДНК влияют на регуляцию генов и различные биомолекулярные процессы .
Как работает:
1. Принимает на вход до 1 000 000 «букв» ДНК (base-pairs) и выдаёт тысячи предсказаний по разным свойствам:
- Начало и конец генов в разных клетках
- Уровень сплайсинга и экспрессии РНК
- Доступность нуклеотидов и связывание с белками
2. Архитектура:
- Свёрточные слои для поиска локальных паттернов
- Трансформеры для обмена информацией по всей последовательности
- Финальные слои для предсказаний по каждому «букве»
Самое интересное:
- **Длинный контекст *: анализ до 1 000 000 букв с точностью до одной позиции
- Мультизадачность: единственная модель одновременно прогнозирует десятки регуляторных свойств (модальностей), от сплайсинга до хроматиновой доступности .
- Быстрое оценивание вариантов: сравнивает «дикую» и мутантную последовательности и за секунду выдаёт полный отчёт по влиянию мутации .
- Новые возможности в сплайсинге: впервые модель прямо предсказывает расположение и уровень сплайс-джанкшенов, что важно для редких генетических заболеваний .
- Превосходство на бенчмарках: лидер по точности на 22 из 24 задач по предсказанию свойств и на 24 из 26 задач по эффектам вариаций .
Для чего это нужно:
• Ускорить исследование генетических причин болезней и найти новые терапевтические мишени
• Помочь в дизайне синтетической ДНК для заданных функций
• Глубже понять функции некодирующих участков генома
Доступ:
— Preview-версия API для некоммерческих исследований: https://github.com/deepmind/alphagenome-api
— Полная модель будет опубликована позже.
🔬 Что это?
Новая унифицированная модель , способная предсказывать, как одиночные мутации в ДНК влияют на регуляцию генов и различные биомолекулярные процессы .
Как работает:
1. Принимает на вход до 1 000 000 «букв» ДНК (base-pairs) и выдаёт тысячи предсказаний по разным свойствам:
- Начало и конец генов в разных клетках
- Уровень сплайсинга и экспрессии РНК
- Доступность нуклеотидов и связывание с белками
2. Архитектура:
- Свёрточные слои для поиска локальных паттернов
- Трансформеры для обмена информацией по всей последовательности
- Финальные слои для предсказаний по каждому «букве»
Самое интересное:
- **Длинный контекст *: анализ до 1 000 000 букв с точностью до одной позиции
- Мультизадачность: единственная модель одновременно прогнозирует десятки регуляторных свойств (модальностей), от сплайсинга до хроматиновой доступности .
- Быстрое оценивание вариантов: сравнивает «дикую» и мутантную последовательности и за секунду выдаёт полный отчёт по влиянию мутации .
- Новые возможности в сплайсинге: впервые модель прямо предсказывает расположение и уровень сплайс-джанкшенов, что важно для редких генетических заболеваний .
- Превосходство на бенчмарках: лидер по точности на 22 из 24 задач по предсказанию свойств и на 24 из 26 задач по эффектам вариаций .
Для чего это нужно:
• Ускорить исследование генетических причин болезней и найти новые терапевтические мишени
• Помочь в дизайне синтетической ДНК для заданных функций
• Глубже понять функции некодирующих участков генома
Доступ:
— Preview-версия API для некоммерческих исследований: https://github.com/deepmind/alphagenome-api
— Полная модель будет опубликована позже.
🕹️ Вы можете читать новости о сфере и тестить сервисы для души, а можете перейти в аналитику данных и влиять на бизнес-результаты уже через полгода — со средним доходом 167 000+ рублей
Карьерный трек займёт 6 месяцев: вы плавно погрузитесь в Excel, SQL, базовый Python, маркетинговую аналитику, Power BI и нейросети на курсе «Аналитик данных» от Академии Eduson.
Получите полный скиллсет аналитика, а ещё:
✔ Опыт экспертов из «Сбера», «Работа.ру» и «Авито». Они запускали десятки проектов и знают, какие задачи вы будете решать в реальной работе.
✔ Много практики на бизнес-кейсах, тренажёрах и заданиях — научитесь мыслить как аналитик, а не делать по шаблонуа.
✔ Поддержку личного куратора целый год — никаких чатов на сотни учеников, только индивидуальный подход.
✔ Гибкий график обучения и вечный доступ к программе и обновлениям — сможете проходить курс в своём темпе.
На выходе вы получите удостоверение о повышении квалификации и диплом Eduson, верифицированный «Сколково». Вместе с этими документами, портфолио и помощью карьерного центра Eduson шансы найти работу будут высоки. А если не получится, деньги за обучение вернут — это прописано в договоре.
По промокоду
Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFGoyEd6
Карьерный трек займёт 6 месяцев: вы плавно погрузитесь в Excel, SQL, базовый Python, маркетинговую аналитику, Power BI и нейросети на курсе «Аналитик данных» от Академии Eduson.
Получите полный скиллсет аналитика, а ещё:
✔ Опыт экспертов из «Сбера», «Работа.ру» и «Авито». Они запускали десятки проектов и знают, какие задачи вы будете решать в реальной работе.
✔ Много практики на бизнес-кейсах, тренажёрах и заданиях — научитесь мыслить как аналитик, а не делать по шаблонуа.
✔ Поддержку личного куратора целый год — никаких чатов на сотни учеников, только индивидуальный подход.
✔ Гибкий график обучения и вечный доступ к программе и обновлениям — сможете проходить курс в своём темпе.
На выходе вы получите удостоверение о повышении квалификации и диплом Eduson, верифицированный «Сколково». Вместе с этими документами, портфолио и помощью карьерного центра Eduson шансы найти работу будут высоки. А если не получится, деньги за обучение вернут — это прописано в договоре.
По промокоду
DATA — скидка 65% + второй курс в подарок. Записывайтесь по ссылкеРеклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFGoyEd6
Это минималистичный, но быстрый движок для офлайн-инференса LLM. Отлично подойдёт для локальных экспериментов и кастомных решений.
📌 Ключевые фичи:
🚀 Быстрый офлайн-инференс — почти как у vLLM
📖 Простой и читаемый код — всего ~1200 строк на Python
⚡ Оптимизации: prefix caching, Torch compilation, CUDA Graph и др.
📦 Установка:
pip install git+https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm.git
Примеры использования — в example.py.
API максимально похож на vLLM, за исключением метода LLM.generate.
📊 Бенчмарк (на RTX 4070 + модель Qwen3-0.6B):
• Запросов: 256
• Вход: от 100 до 1024 токенов
• Выход: от 100 до 1024 токенов
Результаты:
| Движок | Время (с) | Скорость (токенов/с) |
|--------------|-----------|----------------------|
| vLLM | 98.95 | 1353.86 |
| **Nano-vLLM**| 101.90 | **1314.65** |
💡 Nano‑vLLM показывает почти ту же производительность, что и оригинал, но с компактным и понятным кодом. Идеален для изучения и локальных LLM-проектов.
📌 Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Fireplexity — открытый аналог Perplexity
Простой движок вопросов и ответов на базе ИИ.
Работает через два основных эндпоинта:
•
•
Ответы ИИ формируются на основе найденной информации и включают ссылки на источники.
Можно использовать как готовый сервис или собрать свою версию — код открыт.
Подходит для интеграции в чат-ботов, ассистентов и внутренних инструментов.
📌 Github
📌 Попробовать
@data_analysis_ml
Простой движок вопросов и ответов на базе ИИ.
Работает через два основных эндпоинта:
•
/search — выполняет поиск по интернету •
/scrape — извлекает текст со страницОтветы ИИ формируются на основе найденной информации и включают ссылки на источники.
Можно использовать как готовый сервис или собрать свою версию — код открыт.
Подходит для интеграции в чат-ботов, ассистентов и внутренних инструментов.
git clone https://github.com/mendableai/fireplexity.git
cd fireplexity
npm install📌 Github
📌 Попробовать
@data_analysis_ml
DeepSeek R2 задерживается из-за ограничений и проблем с качеством
● Запуск AI-модели R2 отложен из-за американских экспортных контролей на чипы Nvidia H20
● Чипы H20 были ключевыми для успеха предыдущей модели R1 в Китае; без них инфраструктура для R2 не готова
● CEO Лян Вэньфэн недоволен качеством текущей версии R2 и требует дополнительной доработки
● Облачные провайдеры опасаются, что спрос на H20 превысит доступные запасы
● Альтернативные чипы (например, Huawei) технически менее подходят для R2
@data_analysis_ml
● Запуск AI-модели R2 отложен из-за американских экспортных контролей на чипы Nvidia H20
● Чипы H20 были ключевыми для успеха предыдущей модели R1 в Китае; без них инфраструктура для R2 не готова
● CEO Лян Вэньфэн недоволен качеством текущей версии R2 и требует дополнительной доработки
● Облачные провайдеры опасаются, что спрос на H20 превысит доступные запасы
● Альтернативные чипы (например, Huawei) технически менее подходят для R2
@data_analysis_ml
Forwarded from Machinelearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📱 Google представила Gemma 3n — открытую AI-модель нового поколения для edge-устройств
🆕 Gemma 3n — это свежая модель из семейства Gemma, спроектированная специально для высокопроизводительного оффлайн-ИИ на телефонах, ноутбуках и планшетах. Поддерживает мультимодальность: изображение, аудио, видео и текст — прямо на устройстве.
🚀 Особенности:
• Новая архитектура, заточенная под edge-девайсы
• Работа без интернета и задержек
• Полноценная мультимодальность
• Реакции и вывод в реальном времени
📊 Вершина производительности:
Версия Gemma 3n E4B стала первой моделью <10B параметров, набравшей 1300+ на LMArena — раньше такое было только у облачных гигантов.
💡 Для разработчиков:
📚 Гайд: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide
🏆 Конкурс: https://kaggle.com/competitions/google-
🛠 Google запускает челлендж для создания приложений на основе Gemma 3n с фокусом на социальную пользу: здравоохранение, образование, устойчивое развитие, инклюзия и помощь в кризисах.
@data_analysis_ml
🆕 Gemma 3n — это свежая модель из семейства Gemma, спроектированная специально для высокопроизводительного оффлайн-ИИ на телефонах, ноутбуках и планшетах. Поддерживает мультимодальность: изображение, аудио, видео и текст — прямо на устройстве.
🚀 Особенности:
• Новая архитектура, заточенная под edge-девайсы
• Работа без интернета и задержек
• Полноценная мультимодальность
• Реакции и вывод в реальном времени
📊 Вершина производительности:
Версия Gemma 3n E4B стала первой моделью <10B параметров, набравшей 1300+ на LMArena — раньше такое было только у облачных гигантов.
💡 Для разработчиков:
📚 Гайд: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide
🏆 Конкурс: https://kaggle.com/competitions/google-
🛠 Google запускает челлендж для создания приложений на основе Gemma 3n с фокусом на социальную пользу: здравоохранение, образование, устойчивое развитие, инклюзия и помощь в кризисах.
@data_analysis_ml
🧠 FLUX.1 Kontext-Dev: текстовое редактирование изображений на новом уровне
Открытая AI-модель, которая позволяет редактировать изображения по текстовой инструкции, сохраняя структуру, стиль и контекст. Всё работает прямо в браузере или локально через Diffusers.
📦 Что умеет FLUX.1 Kontext:
• 🎨 Менять фон, стиль, объекты на изображении по описанию
• 🔁 Поддерживать итеративные изменения — можно вносить правки шаг за шагом
• 🧍♂️ Сохранять форму и позу персонажей даже после множественных трансформаций
• ⚡️ Работает на основе rectified flow transformers и guidance distillation — быстрее и компактнее аналогов
🛠 Как пользоваться:
1. Открыть демо: [huggingface.co/spaces/black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-Dev](https://huggingface.co/spaces/black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-Dev)
2. Загрузить своё изображение
3. Ввести текстовую инструкцию, например:
4. Получить новое изображение — и при необходимости продолжить редактирование
🔌 Интеграции:
• Поддержка Diffusers, ComfyUI, API через bfl.ai и Replicate
• Модель доступна под некоммерческой лицензией
• Подходит для локального запуска на GPU (`torch_dtype=torch.bfloat16`)
🎯 Кому это полезно:
• Дизайнерам и художникам — быстрый визуальный прототипинг
• AI-разработчикам — для создания RAG-интерфейсов с визуальной обратной связью
• Исследователям — для тестирования новых подходов к in-context image editing
🚨 Про безопасность:
Модель включает базовые фильтры генерации. Для продакшена рекомендованы расширенные фильтры (например, Hive) и собственные слои модерации.
📌 Вывод:
FLUX.1 Kontext-Dev — это не просто генератор, а полноценный AI-инструмент для интерактивного и контролируемого редактирования изображений. Идеален для творческих задач, UX-прототипов и изучения мультимодальных AI-сценариев.
#ai #diffusers #imageediting #flux1 #huggingface
📌Код
📌 Веса
@data_analysis_ml
Открытая AI-модель, которая позволяет редактировать изображения по текстовой инструкции, сохраняя структуру, стиль и контекст. Всё работает прямо в браузере или локально через Diffusers.
📦 Что умеет FLUX.1 Kontext:
• 🎨 Менять фон, стиль, объекты на изображении по описанию
• 🔁 Поддерживать итеративные изменения — можно вносить правки шаг за шагом
• 🧍♂️ Сохранять форму и позу персонажей даже после множественных трансформаций
• ⚡️ Работает на основе rectified flow transformers и guidance distillation — быстрее и компактнее аналогов
🛠 Как пользоваться:
1. Открыть демо: [huggingface.co/spaces/black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-Dev](https://huggingface.co/spaces/black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-Dev)
2. Загрузить своё изображение
3. Ввести текстовую инструкцию, например:
make it sunset, add snow, make character look older 4. Получить новое изображение — и при необходимости продолжить редактирование
🔌 Интеграции:
• Поддержка Diffusers, ComfyUI, API через bfl.ai и Replicate
• Модель доступна под некоммерческой лицензией
• Подходит для локального запуска на GPU (`torch_dtype=torch.bfloat16`)
🎯 Кому это полезно:
• Дизайнерам и художникам — быстрый визуальный прототипинг
• AI-разработчикам — для создания RAG-интерфейсов с визуальной обратной связью
• Исследователям — для тестирования новых подходов к in-context image editing
🚨 Про безопасность:
Модель включает базовые фильтры генерации. Для продакшена рекомендованы расширенные фильтры (например, Hive) и собственные слои модерации.
📌 Вывод:
FLUX.1 Kontext-Dev — это не просто генератор, а полноценный AI-инструмент для интерактивного и контролируемого редактирования изображений. Идеален для творческих задач, UX-прототипов и изучения мультимодальных AI-сценариев.
#ai #diffusers #imageediting #flux1 #huggingface
📌Код
📌 Веса
@data_analysis_ml
В этом гайде мы создадим Telegram-бота-репетитора на Python, который проводит адаптивные мини-экзамены по темам Python, Data Science, AI и ML.
Бот сохраняет результаты в SQLite и даёт рекомендации по обучению.
Развернём его в облаке immers.cloud — сервисе с GPU-серверами для задач от 3D и гейминга до машинного обучения и генерации контента.
Почему мы выбрали immers.cloud:
- Быстрый старт: нужный сервер поднимается за пару минут.
- Посекундная тарификация — платишь только за время работы сервера
- Большой ассортимент GPU: 11 моделей NVIDIA RTX и Tesla, включая высокопроизводительные модели, H100 (мой фаворит) и A100 с 80 ГБ видеопамяти с поддержкой GPUDirect и NVLink технологий.
- Образы с предустановленным окружением для ML задач, чтобы не тратить время на настройку.
- Поддержка 24/7 и стабильная производительность
🔍 Что делает бот:
- Проводит адаптивные мини‑экзамены по темам: Python, Data Science, AI, ML.
- Подстраивает уровень сложности вопросов под уровень пользователя.
- Сохраняет и анализирует результаты обучения.
🛠️ Технологии и подход:
- Написано на Python с использованием библиотеки для Telegram‑ботов.
- Используется БД для хранения прогресса и статистики.
- Простой архитектурный шаблон: команда → вопрос → ответ → оценка.
🚀 Цели проекта:
- Практическая подготовка к IT‑сертификациям.
- Обратная связь и отслеживание прогресса.
- Возможность добавить новые темы и адаптивную логику.
📌 Кому будет полезен:
- Тем, кто готовится к сертификациям (например, Python, ML).
- Тем, кто хочет автоматизировать обучение через чат.
- Программистам, желающим усилить навыки работы с Telegram‑ботами.
📌 Подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Модель поэтапно строит изображение слева направо и сверху вниз, уточняя детали на каждом шаге. Это делает итоговую картинку качественной, естественной и согласованной.
Например, можно написать запрос:
«Сделай картинку милого кота» — и она появится.
А можно загрузить фото кота и попросить: «Добавь коту шапку» — и модель отредактирует изображение.
🎯 Что умеет Qwen VLo:
• Точная генерация: не путает объекты, сохраняет структуру, меняет, например, цвет машины на фото без искажений
• Редактирование по команде: «Сделай фото в стиле Ван Гога» или «добавь солнечное небо» — всё выполняется по инструкции
• Глубокое понимание: может обрабатывать сложные задачи — выделение объектов, сегментация, редактирование текста и фона
• Мультиязычность: понимает запросы на английском, китайском и других языках — просто опишите, что нужно
🧪 Сейчас Qwen VLo доступна в виде превью через Qwen Chat.
👉 Попробовать: https://chat.qwen.ai
👉 Детали: https://qwenlm.github.io/blog/qwen-vlo/
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen #Alibaba #ai #genai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
HTML Embed Code: