Чат-бот "Xbox Support Virtual Agent" разработан, чтобы помочь игрокам Xbox решать проблемы, связанные с поддержкой игр. Участники программы Xbox Insiders в США могут начать тестирование нового чат-бота с искусственным интеллектом на сайте support.xbox.com.
Xbox Support Virtual Agent будет отвечать на вопросы, касающиеся поддержки консолей Xbox и игр. Чат-бот будет отображаться в виде анимированного персонажа с искусственным интеллектом, который реагирует на вопросы, или в виде красочного шара Xbox.
theverge.com
VeloRAIN (Robust AI Networking) — новая архитектура, использующая ИИ и ML для повышения производительности и безопасности распределенных рабочих нагрузок ИИ.
VeloRAIN будет обладать возможностями: обнаружение ИИ-приложений с помощью машинного обучения, повышение эффективности сети и оптимизация трафика, а также динамическая, управляемая через ИИ, структура политик для приложений.
Новые функции упростят идентификацию и приоритизацию периферийных ИИ-приложений, обеспечат повышенное качество обслуживания и улучшат пользовательский опыт для современных приложений.
broadcom.com
Это приобретение укрепит позиции Siemens как ведущей технологической компании и лидера в области промышленного ПО. Объединение возможностей Altair в области моделирования, высокопроизводительных вычислений, науки о данных и ИИ с Siemens Xcelerator позволит создать самый полный в мире портфель решений для проектирования и моделирования на базе ИИ.
Siemens ожидает значительный синергетический эффект от перекрестных продаж взаимодополняющих портфелей, а также от предоставления Altair полного доступа к глобальной сети Siemens и ее промышленной клиентской базе. Altair, основанная в 1985 году, вышла на биржу Nasdaq в 2017 году и имеет штаб-квартиру в городе Трой, штат Мичиган. Из более чем 3500 сотрудников компании около 1400 работают в сфере исследований и разработок.
aerospacemanufacturinganddesign.com
M5Stack Module LLM - это новое устройство от компании, которое обеспечивает управление с помощью искусственного интеллекта без доступа к Интернету. Модуль оснащен SoC AX630C, 4 ГБ памяти LPDDR4, 32 ГБ хранилища и нейронным процессором NPU с производительностью 3,2 TOPS (INT8) или 12,8 TOPS (INT4).
Модуль имеет встроенный микрофон, динамик, слот для карт microSD и порт USB OTG. M5Stack Module LLM совместим с контроллерами CoreMP135, CoreS3 и Core2. Модуль поставляется с предустановленной языковой моделью Qwen2.5-0.5B. В будущем он будет поддерживать модели Qwen2.5-1.5B, Llama3.2-1B и InternVL2-1B.
M5Stack Module LLM стоит 49,90 долларов США.
cnx-software.com
NVIDIA представила новый ИИ-шаблон AI Blueprint для поиска и обобщения видео, который позволит разработчикам создавать ИИ-агентов, способных анализировать визуальный контент и отвечать на вопросы пользователей.
Шаблон, являющийся частью платформы NVIDIA Metropolis, объединяет технологии CV и GenAI. ИИ-агенты, созданные с помощью этого шаблона, могут анализировать видеоархивы, выявлять нарушения техники безопасности на складах, определять дорожно-транспортные происшествия и генерировать отчеты для экстренных служб.
NVIDIA сотрудничает с Accenture, Dell Technologies и Lenovo, чтобы сделать этот шаблон доступным для предприятий и городов по всему миру.
blogs.nvidia.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤5🔥4
В Google рассказали про схему итеративного взвешивания плотности (iterative density weighting scheme, IDW), которая помогает равномерно распределять интересы пользователя.
Она уменьшает влияние дисбалансированных данных и улучшает кластеризацию элементов, анализируя плотность предметов в пространстве представлений.
В подробном разборе статьи от ml-спецов Яндекса рассказали про устройство IDW и кратко привели результаты эксперимента.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #tech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥6❤4
Hunyuan3D-1.0 - двухэтапная система для быстрой генерации 3D-моделей по текстовым запросам или изображениям. Модель представлена в трех версиях:
Первый этап Hunyuan3D-1.0 основан на многовидовой диффузионной модели, которая генерирует набор RGB-изображений с разных ракурсов. Эти изображения, фиксирующие детали 3D-объекта с различных точек зрения, поступают на вход во второй этап - модель реконструкции.
Модель реконструкции преобразует многовидовые изображения в готовую 3D-модель. Она обучена обрабатывать шумы и несоответствия, присущие многовидовой диффузии, и использовать информацию из входного изображения или текста для восстановления 3D-структуры.
Обучение многовидовой диффузионной модели и модели реконструкции осуществляется раздельно. Lite-версия многовидовой модели использует SD-2.1 в качестве основы, a standard-версия основана на SDXL.
Модель реконструкции сначала обучалась на многовидовых изображениях разрешением 256x256, а затем донастраивалась на изображениях разрешением 512x512. Весь процесс обучения проводился на 64 графических процессорах A100.
Для оценки Hunyuan3D-1.0 использовались датасеты GSO и OmniObject3D с выборкой около 70 объектов. В качестве метрик использовались расстояние Чамфера (CD) и F-мера, которые являются стандартными показателями точности реконструкции 3D-форм.
Standard-версия модели показала лучшие результаты по метрикам CD и F-score на обоих датасетах. Hunyuan3D-1.0 достигла оптимального баланса между качеством и скоростью по результаты сравнения с другими моделями.
Инференс Hunyuan3D-1.0 доступен в CLI и с Gradio UI. Описание ключей запуска для CLI и список преднастроенных скриптов для запуска можно найти в репозитории проекта на Github.
⚠️ Позиции камеры на инференсе зафиксированы на азимуте (относительно позиции камеры на входе)
+0, +60, +120, +180, +240, +300.⚠️ Рекомендованная VRAM - 40GB, но по неподтвержденным данным из issue - запускается c 20 GB на 3090.
# Cloning the repository
git clone https://github.com/tencent/Hunyuan3D-1
cd Hunyuan3D-1
# Create conda env
conda create -n hunyuan3d-1 python=3.9
conda activate hunyuan3d-1
bash env_install.sh
# Run Gradio UI with Hunyuan3D-1.0 Lite
python app.py --use_lite
# Open in browser link https://127.0.0.1:8080/
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #TextTo3D #ImgTo3D #Hunyuan3D #Tencent
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18🔥8🥰4😁3❤2
Акции Nvidia достигли отметки в $139,93, что привело к рыночной капитализации в $3,43 трлн, превысив показатель Apple в $3,38 трлн. Microsoft Corp., которую Nvidia обогнала в прошлом месяце, имеет рыночную капитализацию в $3,06 трлн. С конца 2022 года акции Nvidia выросли более чем на 850%.
Рост компании обусловлен ее доминирующим положением на рынке чипов, используемых для ИИ. Nvidia обеспечивает около четверти роста индекса S&P 500 в этом году, составляя 7% от его веса. Аналитики прогнозируют, что выручка Nvidia более чем удвоится в текущем финансовом году и вырастет еще на 44% в следующем.
bloomberg.com
Команда из Токийского университета науки (TUS) разработала ML-модель, которая проанализировала базу данных из 100 образцов катодов на основе оксидов переходных металлов (NaMeO2) с 68 различными составами.
Модель выявила Na [Mn0.36Ni0.44Ti0.15Fe0.05] O2 как оптимальный состав для достижения максимальной плотности энергии. Для проверки точности прогнозов модели были синтезированы образцы с этим составом, и тесты показали соответствие экспериментальных данных прогнозам. Этот метод может значительно ускорить разработку Na-ion аккумуляторов, перспективной альтернативой Li-ion благодаря доступности натрия и более низкой стоимости.
techexplorist.com
Китай больше не может конкурировать в производстве высокотехнологичных микрочипов из-за санкций США, которые запрещают ему приобретать системы EUV-литографии, необходимые для создания чипов с технологическим процессом 5 нм и меньше.
TSMC (Тайвань) и Intel (США) устанавливают новейшие системы EUV-литографии с высокой числовой апертурой (High-NA EUV) от ASML для запуска производства чипов 1 нм к 2030 году, Китай ограничен системами ArF (Deep Ultra-Violet) предыдущего поколения, которые позволяют создавать чипы только до 5 нм.
Системы High-NA EUV, увеличивающие плотность транзисторов на кристалле в 2,9 раза, стоят не менее 350 млн. долл. за штуку. Хотя Китай пытается разработать собственное оборудование для литографии, этот процесс идет медленнее, чем планировалось.
asiatimes.com
Magnetic-One - система с открытым исходным кодом, доступная разработчикам, в том числе для коммерческих целей, по специальной лицензии Microsoft.
Система основана на агенте-оркестраторе, который управляет 4 другими агентами: Websurfer, FileSurfer, Coder и ComputerTerminal. Websurfer может управлять веб-браузерами на основе Chromium, FileSurfer читает локальные файлы, Coder пишет код, а ComputerTerminal предоставляет консоль для выполнения программ Coder.
Оркестратор распределяет задачи между агентами, отслеживает их прогресс и может корректировать план действий при возникновении ошибок. Хотя Magnetic-One был разработан для использования с GPT-4o, он не зависит от конкретной языковой модели.
microsoft.com
NVIDIA представила на конференции Conference for Robot Learning (CoRL) в Мюнхене ряд новинок, которые позволят разработчикам значительно ускорить свою работу над роботами с поддержкой ИИ.
Среди новинок - общедоступная среда обучения роботов NVIDIA Isaac Lab; 6 новых рабочих процессов обучения роботов-гуманоидов для Project GR00T, инициативы по ускорению разработки роботов-гуманоидов; а также новые инструменты для разработки моделей мира для обработки и курирования видеоданных - токенизатор NVIDIA Cosmos и NVIDIA NeMo Curator для обработки видео.
Токенизатор Cosmos обеспечивает визуальную токенизацию, разбивая изображения и видео на токены с высокой степенью сжатия. Cosmos работает до 12 раз быстрее, чем современные токенизаторы, а NeMo Curator обеспечивает обработку видео до 7 раз быстрее, чем неоптимизированные конвейеры.
blogs.nvidia.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤18👍15🔥3
Hugging Face представила SmolLM2, новую серию SLM, оптимизированных для работы на устройствах c ограниченными ресурсами и предназначенных для выполнения задач генерации и обобщения текста на английском языке и вызова функций.
Модели SmolLM2 были обучены на миксе из наборов данных FineWeb-Edu, DCLM и Stack. Тестирование после обучения показало превосходство старшей модели SmolLM2-1.7B над Meta Llama 3.2 1B и Qwen2.5-1.5B.
Модели доступны в трёх конфигурациях: 135М, 360М и 1.7B параметров, каждая модель имеет свою Instruct-версию, а 1.7B и 360М еще и официальные квантованные версии GGUF:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
checkpoint = "HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B"
device = "cuda" # for GPU usage or "cpu" for CPU usage
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint).to(device)
inputs = tokenizer.encode("Gravity is", return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #SLM #Huggingface #SmolLM2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍20🔥7❤3
Cosmos Tokenizer - набор токенизаторов для изображений и видео с высокой степенью сжатия при сохранении качества реконструкции, представленный на конференции Conference for Robot Learning 2024, которая проходит до 9 ноября в Мюнхене.
Cosmos Tokenizer предлагает непрерывную (C) и дискретную (D) токенизацию для изображений (I) и видео (V), что формирует 4 типа токенизаторов: CI, DI, CV и DV.
Cosmos Tokenizer имеет внушительные показатели сжатия: 8x или 16x для пространственного сжатия изображений и 4x или 8x для временного сжатия видео, при этом работает до 12 раз быстрее, чем другие современные токенизаторы, сохраняя при этом высокое качество изображения.
Такая эффективность обусловлена легкой временно-причинной архитектурой, использующей причинную временную свертку и слои внимания. Этот дизайн архитектуры гарантирует, что обработка каждого кадра зависит только от текущих и прошлых кадров, сохраняя временную согласованность видео.
Для оценки Cosmos Tokenizer использовались стандартные наборы данных и новый набор данных TokenBench, созданный NVIDIA. Cosmos Tokenizer сравнивался с современными токенизаторами с использованием метрик PSNR, SSIM, rFID и rFVD.
Результаты тестирования показали превосходство Cosmos Tokenizer над существующими методами как по качеству реконструкции, так и по скорости работы.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #NVIDIA #Tokenizer #Cosmos
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥46❤14👍4⚡1🥰1
Mistral AI выпустила новый API для модерации контента, который позволяет пользователям выявлять нежелательный текст по нескольким критериям. Этот API, используемый в сервисе Le Chat, классифицирует текст по 9 категориям и доступен в двух вариантах: для обычного текста и для диалогов.
Модель, лежащая в основе API, обучена на 11 языках, включая русский, и учитывает контекст беседы при классификации сообщений. Mistral AI стремится обеспечить безопасность использования ИИ и считает, что системные меры защиты имеют решающее значение для защиты пользователей.
mistral.ai
В Университете Стэнфорда изучили эффективность пошаговых рассуждений в LLM, протестировав гипотезу о том, что рассуждения эффективны, когда обучающие данные состоят из локальных кластеров переменных, которые сильно влияют друг на друга. Эта кластерная структура позволяет моделировать связи между переменными, которые не встречались вместе в процессе обучения.
Для проверки этой гипотезы авторы обучали трнасформерные модели с нуля на синтетических данных с различной структурой. Данные были сгенерированы из байесовских сетей, но в каждой выборке присутствовала только часть переменных, создавая локальную структуру.
Результаты показали, что генерация промежуточных переменных (т.е. пошаговое рассуждение) значительно улучшает способность моделей правильно оценивать условные вероятности для пар переменных, которые не наблюдались вместе в процессе обучения.
arxiv.org
Компания Nous Research, известная разработкой «персонализированных и неограниченных» моделей ИИ, представила свой первый чат-бот Nous Chat. Веб-сервис предоставляет доступ Hermes 3-70B, основанной на Llama 3.1. Чат-бот отличается высокой скоростью работы и способностью предоставлять ссылки на источники в интернете, хотя иногда он выдумывает эти ссылки.
Несмотря на заявленную цель создания моделей ИИ без ограничений, Nous Chat все же имеет некоторые ограничения этического характера. Хотя Nous Chat пока не обладает многими дополнительными функциями, он может стать альтернативой другим чат-ботам, особенно если ограничения контента будут сняты в соответствии с заявленными целями Nous.
venturebeat.com
Andreessen Horowitz, несмотря на активное инвестирование в стартапы, работающие с ИИ, заметила снижение темпов улучшения возможностей моделей ИИ в последние годы.
Марк Андрессен, один из основателей фонда, отметил, что два года назад модель GPT-3.5 от OpenAI значительно опережала конкурентов. Однако сейчас существует 6 моделей с аналогичными возможностями, которые достигли потолка в развитии. Одним из основных препятствий для разработчиков ИИ является глобальная нехватка GPU.
Другой проблемой становится доступность обучающих данных, необходимых для обучения моделей ИИ. С апреля 2023 по апрель 2024 года доступ к 5% всех данных и 25% данных из самых качественных источников был ограничен из-за ужесточения правил использования текстов, изображений и видео для обучения ИИ. В результате крупные лаборатории ИИ нанимают тысячи специалистов для создания обучающих данных вручную.
observer.com
Microsoft добавила поддержку чат-ботов с ИИ в nightly-ветку Windows Terminal. Версия доступна для скачивания только на странице проекта на GitHub в разделе «Установка Windows Terminal Canary».
После установки Windows Terminal Canary необходимо включить поддержку «Terminal Chat» в меню, а затем добавить ключ API от OpenAI, GitHub или Azure.
Идея интеграции заключается в том, чтобы не покидая среды терминала использовать ChatGPT, например, как создать папку в PowerShell.
pcworld.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤8🔥3