Spark, продукт лаборатории GitHub Next, позволяет создавать прототипы приложений с помощью чат-подобного интерфейса. В основе Spark лежат репозиторий GitHub, GitHub Actions и база данных Microsoft Azure CosmosDB.
Spark может использовать любые веб-API, а пользователи могут выбирать между моделями Anthropic’s Claude Sonnet и OpenAI’s GPT. Также заявлена функция шэринга Spark-проектов с настраиваемыми правами доступа.
Открыта запись в waitlist. Подать заявку можно по ссылке.
githubnext.com
EO AMD Лиза Су во время отчета о прибыли за 3 квартал 2024 года подтвердила, что компания планирует выпустить первые GPU на базе архитектуры RDNA 4 в начале 2025 года. Она отметила, что RDNA 4 обеспечит «значительное увеличение производительности в играх, значительно более высокую производительность трассировки лучей и добавит новые возможности ИИ».
Это первый случай, когда AMD публично поделилась своими планами. Это может придать достоверность другим утечкам о том, что компания анонсирует свою графику RDNA 4 на выставке CES 2025 в январе.
В настоящее время игровой сегмент составляет всего 2% от выручки AMD, в то время как ЦОД составляют более половины бизнеса компании. Лиза Су подчеркнула, что ее следующая задача — «сделать AMD лидером в области комплексных решений для ИИ».
theverge.com
Google планирует представить Gemini 2, следующее поколение линейки моделей ИИ, в начале декабря. Ожидается, что Gemini 2 станет значительным шагом вперед по сравнению с версиями Gemini 1.5, выпущенными в мае.
Ожидается, что Gemini 2 получит новые возможности, обучение на новых наборах данных, а также потенциально новые способы взаимодействия с пользователем. Главным изменением могут стать агенты - функции модели, позволяющие ей выполнять задачи самостоятельно без участия человека. Кроме того, Google может улучшить поиск и доступ к данным в реальном времени, поскольку компания сталкивается с растущей конкуренцией со стороны OpenAI.
tomsguide.com
Обновление, доступное в публичной предварительной версии, позволяет разработчикам выбирать Claude 3.5 Sonnet для написания кода непосредственно в Visual Studio Code и на GitHub.com.
Согласно тестам, Claude 3.5 Sonnet превосходит все общедоступные модели на SWE-bench Verified, бенчмарке, измеряющем способность ИИ решать реальные задачи с GitHub.
Среди новых возможностей GitHub Copilot с Claude 3.5 Sonnet: написание готового кода по описаниям, отладка с помощью встроенного чата, автоматическое создание тестов и контекстные объяснения кода.
Все разработчики и организации получат доступ к Claude 3.5 Sonnet в ближайшие недели.
anthropic.com
Команда из Школы электротехники KAIST разработала метод DeepSCF, использующий CNN для ускорения расчетов электронной структуры в квантовой механике.
DeepSCF позволяет прогнозировать информацию о химических связях, распределенных в трехмерном пространстве, тем самым обходя сложные алгоритмы, необходимые для квантово-механических расчетов на атомном уровне.
DeepSCF избегает необходимость процесса самосогласованного поля, обучаясь на наборе данных органических молекул, содержащих различные характеристики химических связей. Этот подход значительно сокращает время расчета и повышает эффективность для сложных и больших систем, например - моделей устройств для анализа последовательности ДНК на основе углеродных нанотрубок.
miragenews.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28❤12🔥5
SimpleQA - бенчмарк для оценки способности LLM отвечать на короткие, фактологические вопросы, разработанный с учетом двух основных свойств: сложности и простоты оценки.
Сложность достигается за счет вопросов, на которые модели GPT-4o и Claude отвечают с трудом (точность < 50%).
Простота оценки реализована формулировкой вопросов, допускающих только один верный ответ. Каждый ответ классифицируется как «верный», «неверный» или «ответ не дан».
Идеальная модель должна давать как можно больше верных ответов, воздерживаясь от ответов на вопросы, в которых она не уверена.
SimpleQA состоит из 4326 вопросов из областей: наука и технологии, политика, искусство, география, телевидение и т.д.
Ответы на вопросы проверялись двумя независимыми AI-тренерами, и только вопросы с совпадающими ответами были включены в набор данных. Для соблюдения актуальности датасета, вопросы формулировались таким образом, чтобы их ответы не менялись со временем.
Оценка ответов моделей производится с помощью классификатора ChatGPT, который сравнивает сгенерированный ответ с эталонным и присваивает оценку.
Для измерения калибровки LLM, то есть способности модели оценивать свою уверенность в ответе, применяются два метода:
Если в обоих случаях наблюдается положительная корреляция между заявленной уверенностью модели и точностью ответа - это свидетельствует о наличии у моделей некоторого представления об уверенности. Но в случае, если модели склонны переоценивать свою уверенность, это указывает на необходимость дальнейших исследований в области калибровки LLM.
⚠️ Ограничением бенчмарка является его фокус на коротких ответах, оставляя открытым вопрос о корреляции между способностью давать фактологические короткие ответы и способностью генерировать длинные тексты с множеством фактов.
⚠️ Фикс ошибки загрузки датасета заменой
blobfile на HTTPS URL:import pandas
df = pandas.read_csv(
"https://openaipublic.blob.core.windows.net/simple-evals/simple_qa_test_set.csv"
)
# Clone repo
git clone https://github.com/openai/human-eval
# Install requirements for inference
# For OpenAI API
pip install openai
# For Anthropic API
pip install anthropic
# Demo
python -m simple-evals.demo
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #OpenAI #Benchmark #SimpleQA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18❤7🔥7🥰1
MobileLLM — семейство авторегрессионных языковых моделей на оптимизированной архитектуре трансформера для использования на устройствах с ограниченными ресурсами.
В создании MobileLLM были использованы: функция активации SwiGLU, шэринг эмбединга и grouped-query attention. Модели обучались на датасете в 1 трлн. токенов
MobileLLM-125M/350M более точны на 2,7%/4,3% по сравнению с другими моделями SoTA 125M/350M в задачах zero-shot рассуждений.
В открытый доступ опубликованы 4 модели c контекстом 2 тыс. токенов:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #SLM #MobileLLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19❤7🔥3🎉3
Яндекс объявил победителей премии Yandex ML Prize
В этом году награды за выдающиеся достижения в машинном обучении получили 14 учёных. Премия поддерживает исследователей и преподавателей в области ИИ и мотивирует их продолжать научную деятельность.
Среди лауреатов:
🟢 Артём Лыков, аспирант Сколтеха. Он и его команда первая в мире создала универсальную когнитивную систему для роботов и представила робота-собаку, который понимает человеческую речь. Это может стать основой для «роя умных роботов», способных автономно выполнять задачи в строительстве, геологоразведке и астрофизике.
🟢 Алексей Скрынник, старший научный сотрудник в AIRI. Он разработал алгоритмы для роботов и техники, которые смогут выполнять задачи, даже при отключении связи. Это может изменить подход к логистике и повысить эффективность автономных систем.
🟢 Александр Коротин, руководитель группы по генеративному ИИ в Центре прикладного ИИ Сколтеха. Он разрабатывает методы генеративного обучения на основе теории оптимального транспорта, что поможет в проектировании самолётов, кораблей и разработке лекарств.
Помимо премии, лауреаты получат доступ к сервисам Яндекса 360 и грант на использование Yandex Cloud для выполнения объёмных вычислений и обработки данных.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #YandexMLPrize
В этом году награды за выдающиеся достижения в машинном обучении получили 14 учёных. Премия поддерживает исследователей и преподавателей в области ИИ и мотивирует их продолжать научную деятельность.
Среди лауреатов:
🟢 Артём Лыков, аспирант Сколтеха. Он и его команда первая в мире создала универсальную когнитивную систему для роботов и представила робота-собаку, который понимает человеческую речь. Это может стать основой для «роя умных роботов», способных автономно выполнять задачи в строительстве, геологоразведке и астрофизике.
🟢 Алексей Скрынник, старший научный сотрудник в AIRI. Он разработал алгоритмы для роботов и техники, которые смогут выполнять задачи, даже при отключении связи. Это может изменить подход к логистике и повысить эффективность автономных систем.
🟢 Александр Коротин, руководитель группы по генеративному ИИ в Центре прикладного ИИ Сколтеха. Он разрабатывает методы генеративного обучения на основе теории оптимального транспорта, что поможет в проектировании самолётов, кораблей и разработке лекарств.
Помимо премии, лауреаты получат доступ к сервисам Яндекса 360 и грант на использование Yandex Cloud для выполнения объёмных вычислений и обработки данных.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #YandexMLPrize
👏36👍15🥱8❤4🔥2
OmniParser - инструмент для анализа скриншотов пользовательского интерфейса, разработанный для улучшения работы агентов UI на основе LLM.
Он преобразует скриншоты в структурированный формат, выделяя интерактивные области и описывая функции элементов(кнопки, иконки, значки и т.д) и не требует исходного HTML или иерархии представлений.
OmniParser состоит из двух моделей:
OmniParser был протестирован в бенчмарках ScreenSpot, Mind2Web и AITW, где превзошел агентов на основе GPT-4V и модели, обученные на данных графических интерфейсов (SeeClick, CogAgent и Fuyu).
⚠️ OmniParser может испытывать трудности с распознаванием повторяющихся элементов, текста и с определением точных границ кликабельных областей.
На сегодняшний день занимает первое место в трендах среди 1078 938 моделей.
# Create conda env
conda create -n "omni" python==3.12
conda activate omni
# Install requirement
pip install -r requirement.txt
# Run Gradio UI
python gradio_demo.py
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Microsoft #YOLO8 #BLIP #OmniParser
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍20❤18🔥6🎉4
PT-2 - новейшая система фотонных квантовых систем. Она создана на основе PT-1, которая была успешно развёрнута в 7 локальных средах, и предназначена для коммерческих решений, интегрируемых с высокопроизводительными вычислительными инфраструктурами.
PT-2 обладает улучшенными квантовыми возможностями машинного обучения, согласованными с платформой разработки NVIDIA CUDA-Q, что позволяет интегрироваться с моделями генеративного ИИ. Эта разработка поможет организациям более эффективно внедрять квантовые вычисления в свои рабочие процессы ИИ.
techerati.com
— В связи с развитием ИИ-ассистентов разработчики активно переходят с JavaScript на Python;
— За 2024 год команды внесли 5,2 миллиарда изменений в 518 миллионов проектов;
— Ожидается, что к 2028 году Индия превзойдет США по числу разработчиков;
— Благодаря доминированию Python использование Jupyter Notebooks увеличилось почти вдвое (+92%).
github.blog/news-insights/
Google представил функцию "Grounding with Google Search" для Gemini API и Google AI Studio, позволяющую разработчикам получать более точные и актуальные ответы от моделей Gemini, опираясь на данные поиска Google.
Эта функция уменьшает вероятность галлюцинаций и обеспечивает доступ к информации в режиме реального времени, делая приложения ИИ более релевантными. "Grounding" предоставляет ссылки на источники информации и направляет пользователей к соответствующим результатам поиска.
Функция доступна для платных тарифов в Google AI Studio и в API. используя платный уровень.
developers.googleblog.com
Anthropic выпустила десктопное приложение Claude для Mac и Windows. Приложение практически не отличается от веб-версии и позволяет задавать вопросы, просматривать предыдущие чаты и избранные беседы.
Преимуществом является более удобный доступ к Claude прямо с рабочего стола, без необходимости открывать веб-сайт. Функция “computer use”, позволяющая Claude 3.5 Sonnet управлять компьютером, пока недоступна в приложении.
Anthropic также добавила поддержку диктовки в мобильные приложения Claude для Android и iOS.
theverge.com
Производителю чипов потребуется получить одобрение антимонопольных органов ЕС для приобретения стартапа в области ИИ Run:ai, поскольку сделка может угрожать конкуренции на рынках, где работают обе компании.
Nvidia объявила о покупке израильской компании Run:ai в апреле, сумма сделки составит около 700 миллионов долларов. Хотя сделка не достигает порога оборота ЕС, требующего запроса одобрения, она была направлена в итальянское антимонопольное ведомство, которое, в свою очередь, обратилось в Еврокомиссию.
Технология Run:ai позволяет разработчикам управлять и оптимизировать свою инфраструктуру ИИ.
reuters.com
Учёные из Технического университета Дармштадта (Германия) и MIT (США) разработали новые методы анализа безопасности литий-ионных аккумуляторов, используемых в электромобилях и системах хранения энергии.
Метод, сочетающий физические техники с машинным обучением, позволяет обнаруживать зависящие от времени и эксплуатационные изменения в аккумуляторных элементах. Для исследования учёные использовали уникальный набор данных, предоставленный анонимным партнёром: данные 28 аккумуляторных систем, возвращённых производителю из-за проблем. Набор данных включает более 133 миллионов строк данных из 224 аккумуляторных элементов и является одним из первых подобных, ставших общедоступными.
Результаты исследований подтверждают, что часто только одна ячейка в аккумуляторной системе демонстрирует аномальное поведение, которое может повлиять на всю систему.
batteriesnews.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12👍6🔥3😁1
InkSight - модель, разработанная в Google Research, для конвертации изображений рукописных заметок в цифровой формат, воспроизводящий процесс написания. Эта технология, "derendering", позволяет преобразовать физический почерк в цифровую форму, сохраняя его индивидуальность и динамику.
InkSight в отличие от OCR , выполняет захват рукописного текста в виде набора штрихов, а не просто преобразует его в текст.
Процесс преобразования входного изображения с рукописным текстом разбит на три этапа: OCR для извлечения слов, обработка каждого слова по отдельности и замена пиксельного представления слов штрихами.
Для обучения модели используются пары изображений текста и соответствующих цифровых штрихов. Штрихи, полученные из траекторий письма в реальном времени, представляются в виде последовательности точек, а соответствующее изображение создается путем рендеринга этих штрихов.
Уникальный этап в обучении модели - "
ink tokenizer", преобразующий точки в формат, удобный для обработки LLM.Архитектура InkSight вдохновлена моделью Pali и состоит из кодера ViT и кодер-декодера mT5. Были обучены три варианта модели:
Все модели используют контекст длиной 1024 для инференса и 128 для ввода.
Результаты качественной оценки с базовым методом GVS (General Virtual Sketching) показали, что модели InkSight более точно воспроизводят текстовое содержимое, игнорируя нерелевантный фон, и лучше справляются с окклюзиями по сравнению с GVS.
Количественная оценка показала, что большинство штрихов, сгенерированных моделью Large-i, сопоставимы по качеству с результатами, полученными вручную.
⚠️ В открытый доступ опубликована модель InkSight small-p в вариантах для запуска на CPU\GPU и TPU, дополнительные материалы, упомянутые в техническом отчете и ноутбук с инфренсом модели на нескольких примерах + пример кода для выполнения инференса.
# Clone the huggingface space
git clone https://huggingface.co/spaces/Derendering/Model-Output-Playground
# Install the dependencies (skip if you have them already)
pip install gradio gdown
# Run the Gradio Playground
python app.py
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #InkSight #GoogleResearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25❤11🔥8🐳2😁1