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
👍2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Проект 3DGRUT представляет собой набор официальных реализаций методов 3D Gaussian Ray Tracing (3DGRT) и 3D Gaussian Unscented Transform (3DGUT).
💡 Основная идея:
Проект предлагает альтернативный подход к традиционному рендерингу, основанный на трассировке лучей, где вместо точечных лучей используются объёмные гауссовы частицы. Это позволяет моделировать сложные эффекты, например, камеры с искажениями (роллинг-шаттер) и временные эффекты.
⚙️ Гибридный подход:
3DGRUT объединяет преимущества растеризации и трассировки лучей – первичные лучи можно рендерить быстро через растеризацию, а вторичные лучи обрабатываются с помощью трассировки, что повышает гибкость и производительность.
🚀 Текущая стадия:
Проект находится на стадии альфа-версии. Он включает демонстрационную среду (Playground) для тестирования и экспериментов, а также предоставляет подробные инструкции по установке, настройке и запуску.
🔧 Требования и установка:
Для работы проекта требуется Python (3.10+), соответствующие зависимости, а также поддержка OpenGL и других библиотек. В репозитории описаны команды для установки необходимых пакетов и запуска тренировочного процесса.
Проект предназначен для исследователей и разработчиков, желающих экспериментировать с новыми методами рендеринга, а также для тех, кто интересуется интеграцией современных подходов в компьютерную графику.
📌 Github
💡 Основная идея:
Проект предлагает альтернативный подход к традиционному рендерингу, основанный на трассировке лучей, где вместо точечных лучей используются объёмные гауссовы частицы. Это позволяет моделировать сложные эффекты, например, камеры с искажениями (роллинг-шаттер) и временные эффекты.
⚙️ Гибридный подход:
3DGRUT объединяет преимущества растеризации и трассировки лучей – первичные лучи можно рендерить быстро через растеризацию, а вторичные лучи обрабатываются с помощью трассировки, что повышает гибкость и производительность.
🚀 Текущая стадия:
Проект находится на стадии альфа-версии. Он включает демонстрационную среду (Playground) для тестирования и экспериментов, а также предоставляет подробные инструкции по установке, настройке и запуску.
🔧 Требования и установка:
Для работы проекта требуется Python (3.10+), соответствующие зависимости, а также поддержка OpenGL и других библиотек. В репозитории описаны команды для установки необходимых пакетов и запуска тренировочного процесса.
Проект предназначен для исследователей и разработчиков, желающих экспериментировать с новыми методами рендеринга, а также для тех, кто интересуется интеграцией современных подходов в компьютерную графику.
📌 Github
👍2❤1🔥1
Forwarded from Machinelearning
Основная цель инструмента - обеспечить "
temporal-grounded video understanding", то есть способность отвечать на вопросы о видео, точно указывая на конкретные моменты (визуальные доказательства) в видеоряде, что является сложной задачей для стандартных больших языковых моделей.Как работает:
Chain-of-LoRA", которая позволяет эффективно переключаться между различными ролями с помощью легковесных адаптеров LoRA (Low-Rank Adaptation) без необходимости загружать несколько отдельных моделей, оптимизируя баланс между гибкостью и вычислительной эффективностью.@ai_machinelearning_big_data
#agent #ai #ml #video
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machine learning Interview
Google представила новую функцию "Discover Sources" для сервиса NotebookLM, позволяющую пользователям искать в Интернете релевантную информацию по запросу. Она позволяет задать целевую тему, после чего NotebookLM формирует коллекцию из 10 релевантных источников со всего интернета.
Discover Sources доступно для всех пользователей. Оно расширяет функциональность NotebookLM, интегрируя веб-поиск непосредственно в проекты пользователя.
📌 blog.google
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Microsoft представила масштабную образовательную инициативу — AI Skills Fest, где каждый может бесплатно освоить навыки работы с ИИ. Программа подходит как новичкам, так и опытным специалистам — от основ ML до работы с Azure и Copilot.
Обучение доступно на 40+ языках, включая русский, а материалы разбиты на модули: введение в ИИ, CV, NLP и создание приложений. Участники, прошедшие курс, получат бейдж для LinkedIn и шанс выиграть один из 50 тысяч сертификационных ваучеров. GitHub также предлагает скидку 50% на экзамен по Copilot для тех, кто завершит их модуль.
Чтобы присоединиться, достаточно зарегистрироваться на сайте Microsoft и выбрать подходящий уровень сложности. Помимо основного блока, доступны хакатоны, форумы и самообучение в удобном темпе.
@ai_machinelearning_big_data
#course #ai #ml #freeeducation
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1🔥1
Forwarded from Machinelearning
🧠 Как студенты используют Claude: новый отчёт от Anthropic
Anthropic только что опубликовала исследование об использовании их ИИ-ассистента Claude студентами университетов.
📊 Основные инсайты:
▪ Доминируют студенты STEM-направлений (естественные и точные науки)
Студенты технических и естественнонаучных специальностей — самые активные пользователи Claude. Особенно — компьютерные науки: они составляют 36,8% пользователей, при том что таких студентов всего 5,4%.
▪ Выделено 4 стиля взаимодействия с ИИ:
▪ Прямое решение задач
▪ Прямое создание контента
▪ Совместное решение задач
▪ Совместное создание контента
▪ Фокус на задачах высокого уровня мышления
Студенты используют Claude не просто как справочник, а для глубокого анализа и генерации — от написания кода до разбора сложных понятий. Это вызывает вопросы: не перекладывают ли они развитие критического мышления на ИИ?
💻 Где Claude помогает чаще всего:
▪ Создание и улучшение учебных материалов (39,3%)
(эссе, резюме лекций, тесты, шпаргалки)
▪ Решение и объяснение технических заданий (33,5%)
(код, алгоритмы, математика)
▪ Анализ и визуализация данных (11%)
▪ Исследовательский дизайн и разработка инструментов (6,5%)
▪ Создание технических диаграмм (3,2%)
▪ Перевод и вычитка текстов (2,4%)
📌 Читать полностью
@ai_machinelearning_big_data
#Claude #Anthropic
Anthropic только что опубликовала исследование об использовании их ИИ-ассистента Claude студентами университетов.
📊 Основные инсайты:
▪ Доминируют студенты STEM-направлений (естественные и точные науки)
Студенты технических и естественнонаучных специальностей — самые активные пользователи Claude. Особенно — компьютерные науки: они составляют 36,8% пользователей, при том что таких студентов всего 5,4%.
▪ Выделено 4 стиля взаимодействия с ИИ:
▪ Прямое решение задач
▪ Прямое создание контента
▪ Совместное решение задач
▪ Совместное создание контента
▪ Фокус на задачах высокого уровня мышления
Студенты используют Claude не просто как справочник, а для глубокого анализа и генерации — от написания кода до разбора сложных понятий. Это вызывает вопросы: не перекладывают ли они развитие критического мышления на ИИ?
💻 Где Claude помогает чаще всего:
▪ Создание и улучшение учебных материалов (39,3%)
(эссе, резюме лекций, тесты, шпаргалки)
▪ Решение и объяснение технических заданий (33,5%)
(код, алгоритмы, математика)
▪ Анализ и визуализация данных (11%)
▪ Исследовательский дизайн и разработка инструментов (6,5%)
▪ Создание технических диаграмм (3,2%)
▪ Перевод и вычитка текстов (2,4%)
📌 Читать полностью
@ai_machinelearning_big_data
#Claude #Anthropic
Forwarded from Machinelearning
Moonshot AI опубликовала веса Kimi-VL — открытой VLM, которая объединяет обработку текста, изображений и видео. Благодаря архитектуре MoE модель активирует всего 2.8 млрд. параметров в языковом декодере, обеспечивая скорость, сопоставимую с компактными аналогами, и результативность флагманских решений.
Главное преимущество Kimi-VL — способность анализировать длинные контексты до 128 тыс. токенов, что делает её идеальной для работы с объемными документами, длинными видео или сложными мультимедийными задачами.
Основу модели составляет визуальный энкодер MoonViT, оптимизированный для нативной обработки изображений любого разрешения без необходимости разбивать их на части. Это позволяет точно распознавать текст, графики или UI-интерфейсы даже в высокодетализированных скриншотах.
Например, на бенчмарке InfoVQA модель показывает точность 83.2%, обходя даже GPT-4o. В задачах OCR Kimi-VL достигает 86.7% на OCRBench, что ставит её в ряд лучших в индустрии.
Разработчики также представили Kimi-VL-Thinking — версию с расширенными возможностями CoT. Благодаря использованным RL и длительному CoT-тюнингу она демонстрирует впечатляющие результаты в математических и академических задачах: на MathVista точность составила 71.3%, а на MMMU — до 61.7%, что лучше, чем у Gemma-3-12B-IT.
В тестах Kimi-VL превосходит конкурентов в работе с агентами: на OSWorld её результат 8.22% выше, чем у GPT-4o (5.03%), а на WindowsAgentArena — 10.4%. Для длинных видео модель набирает 64.5% на LongVideoBench, подтверждая способность анализировать часовые записи без потери ключевых деталей.
Модели доступны на Hugging Face в двух вариантах:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #KimiAI #MoonShotAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1
Forwarded from Machinelearning
✨ «Values in the Wild»: глубокое погружение в ценностные ориентиры ИИ
В новом исследовании Anthropic команда провела первый в своём роде анализ «выхлопа» языковой модели Claude 3/3.5, чтобы понять, какие именно нормативные ценности она проявляет в реальных диалогах. Вот суть для специалистов по машинному обучению:
✔️ Задача
Выявить и таксономизировать ценности, на которых основаны ответы Claude, когда модель без прикрас взаимодействует с запросами пользователей.
🌟 Методология
Проанализировано 308 210 анонимизированных сессий Claude (18–25 февраля 2025).
Ценности извлекались автоматически «защитным» пайплайном, без прямого доступа людей к чату.
Собрана таксономия из 3 307 уникальных понятий, сгруппированных в пять крупных доменов: практические, эпистемические, социальные, защитные и личностные.
🌟 Ключевые выводы
Практика и знание. Более 50 % упоминаний — «
Контекстуальная гибкость. В разговоре об отношениях модель ценит «личные границы», в этических дискуссиях — «автономию человека».
Типы реакции. В большинстве случаев Claude поддерживает ценности пользователя, однако в ~3 % диалогов она «сопротивляется», отстаивая «предотвращение вреда» выше нарушений инструкций.
💡 Значение для ML‑практики
Составлена карта ценностей, которая позволяет выявлять «узкие места» alignment‑стратегий.
Таксономия и статистика реакций помогают прогнозировать поведение LLM в разных сценариях и проектировать более надёжные системы.
Подход демонстрирует, как можно сочетать автоматический анализ и приватность данных для глубокой оценки качественных характеристик модели.
🔜 Подробнее в полном тексте исследования:
https://anthropic.com/research/values-wild
🔜 Это ссылка на открытый датасет, в котором собраны все «ценности», выявленные у модели Claude 3/3.5 в исследовании «Values in the Wild».
#Anthropic #Claude
В новом исследовании Anthropic команда провела первый в своём роде анализ «выхлопа» языковой модели Claude 3/3.5, чтобы понять, какие именно нормативные ценности она проявляет в реальных диалогах. Вот суть для специалистов по машинному обучению:
Выявить и таксономизировать ценности, на которых основаны ответы Claude, когда модель без прикрас взаимодействует с запросами пользователей.
Проанализировано 308 210 анонимизированных сессий Claude (18–25 февраля 2025).
Ценности извлекались автоматически «защитным» пайплайном, без прямого доступа людей к чату.
Собрана таксономия из 3 307 уникальных понятий, сгруппированных в пять крупных доменов: практические, эпистемические, социальные, защитные и личностные.
Практика и знание. Более 50 % упоминаний — «
эффективность», «точность», «прозрачность» и «профессионализм».Контекстуальная гибкость. В разговоре об отношениях модель ценит «личные границы», в этических дискуссиях — «автономию человека».
Типы реакции. В большинстве случаев Claude поддерживает ценности пользователя, однако в ~3 % диалогов она «сопротивляется», отстаивая «предотвращение вреда» выше нарушений инструкций.
💡 Значение для ML‑практики
Составлена карта ценностей, которая позволяет выявлять «узкие места» alignment‑стратегий.
Таксономия и статистика реакций помогают прогнозировать поведение LLM в разных сценариях и проектировать более надёжные системы.
Подход демонстрирует, как можно сочетать автоматический анализ и приватность данных для глубокой оценки качественных характеристик модели.
https://anthropic.com/research/values-wild
#Anthropic #Claude
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM