✔️ Google Fitbit внедряет ИИ для персонализированных рекомендаций по здоровью.

Fitbit Labs, новая программа от Google Fitbit, использует Google Gemini для анализа данных о сне, активности и сердечном ритме пользователей, формируя им ценную информацию о своем здоровье.

Первая функция Labs - "проводник по аналитике" - предоставляет ответы на вопросы о здоровье и выявляет тенденции в данных пользователей. Доступ к Labs открыт для ограниченного числа пользователей Fitbit, которые могут присоединиться к программе, выбрав соответствующий пункт во вкладке "Вы" в приложении Fitbit.
phonearena.com

✔️ Foxconn создаст самый быстрый в Тайване суперкомпьютер с помощью Nvidia Blackwell.

Foxconn строит у себя на родине самый мощный суперкомпьютер на базе чипов Nvidia Blackwell. Суперкомпьютер Hon Hai Kaohsiung Super Computing Center будет построен на базе графических процессоров Nvidia Blackwell, оснащен 64 стойками GB200 NVL72 и 4608 ядрами Tensor Core. Общая расчетная производительность составит более 90 экзафлопс.

Foxconn планирует использовать суперкомпьютер для исследований рака, разработки больших языковых моделей и инноваций для "умных городов", чтобы вывести Тайвань в мировые лидеры отрасли ИИ.

Первая фаза проекта будет запущена в середине 2025 года, а полное развертывание суперкомпьютера запланировано на 2026 год.
venturebeat.com

✔️ Hugging Face выпустил OpenAI-Gradio.

OpenAI-Gradio предоставляет возможность создать веб-приложения с ИИ, используя всего несколько строк кода. Для запуска необходимо установить пакет из pip и указать OpenAI API KEY.

OpenAI-Gradio позволяет настраивать внешний вид и функциональность веб-приложений, используя возможности Gradio. Например, можно создавать пользовательские компоненты ввода и вывода, добавлять описания и примеры использования, а также интегрировать LLM в более крупные веб-интерфейсы Gradio.

OpenAI-Gradio поддерживает GPT-4-turbo, GPT-3.5-turbo и GPT-3.5-turbo-16k.
github.com

✔️ Nvidia и MediaTek сотрудничают в создании 3-нм процессора для ПК с ИИ.

Процессор, предположительно, войдет в фазу пробного производства уже в этом месяце, а массовый выпуск запланирован на конец 2025 года. Ожидается, что новый процессор будет работать в паре с графическим процессором Nvidia и будет ориентирован на использование в готовых ПК Lenovo, Dell, HP и Asus.

Предполагаемая цена чипа составит около 300 долларов. Nvidia и MediaTek уже сотрудничают в рамках платформы Dimensity Auto Cockpit, предназначенной для автомобилей и использующей графические технологии Nvidia и Nvidia Drive OS.
tomshardware.com

✔️ O'Reilly публикует первые главы нового руководства по разработке ПО с использованием ИИ.

O’Reilly опубликовала первые главы нового руководства «Жизненный цикл разработки ПО с использованием ИИ» (The AI-Enabled SDLC).

В руководстве, написанном техническим директором Tabnine Эраном Яхавом и основателем Tech Skills Transformations Брентом Ластером, описывается как ИИ меняет каждый этап жизненного цикла разработки ПО.

В первых главах, доступных бесплатно для подписчиков O’Reilly, описывается влияние ИИ на планирование, написание кода, тестирование, исправление кода, а также повышение безопасности и производительности.

В книге также рассматриваются распространенные ошибки и риски, связанные с использованием ИИ в разработке, и предлагаются стратегии интеграции ИИ для повышения эффективности разработчиков и качества кода.
streetinsider.com

✔️ Вышла новая модель преобразования текста/изображения Pyramid Flow в видео с открытым исходным кодом - лицензия MIT - конкурент Gen-3, Pika & Kling

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 Numpy QuadDType: Четырехкратная точность в Python.

NumPy-QuadDType (numpy_quaddtype) — это реализация пользовательского типа данных (dtype) для NumPy, которая обеспечивает настоящую арифметику с плавающей точкой четверной точности на разных платформах.

Проект направлен на решение давних проблем с np.longdouble, предлагая согласованный, высокоточный тип с плавающей точкой независимо от базовой архитектуры системы, а также обеспечивая обратную совместимость long double.

Ядро numpy_quaddtype построено вокруг на двух ключевых компонентов:

🟢скалярный тип QuadPrecision, представляющий отдельные скаляры четверной точности;

🟢тип данных NumPy QuadPrecDType, позволяющий использовать эти скаляры четверной точности в массивах и операциях NumPy.

Отличительная черта numpy_quaddtype - его подход с двойным бэкэндом:

🟠SLEEF (библиотека SIMD для оценки элементарных функций): этот бэкэнд использует тип Sleef_quad из библиотеки SLEEF, предоставляя настоящую 128-битную учетверенную точность.

🟠Long Double: этот бэкэнд использует собственный тип long double, который может обеспечивать точность до 80 бит в некоторых системах, обеспечивая совместимость с np.longdouble.

Гибкость архитектуры numpy_quaddtype наследуется от компонентов ее ядра: QuadPrecisionObject, хамелеоноподобная структура, которая может переключаться между формами:

typedef union {  
Sleef_quad sleef_value;  
long double longdouble_value;  
} quad_value;  

typedef struct {  
PyObject_HEAD  
quad_value value;  
QuadBackendType backend;  
} QuadPrecisionObject;

QuadPrecDTypeObject, который действует как мост, позволяя высокоточным числам гармонично работать в массивах и операциях NumPy:

typedef struct {  
PyArray_Descr base;  
QuadBackendType backend;  
} QuadPrecDTypeObject;

Он позволяет переключаться между бекэндами Sleef_quad (для SLEEF) и long double во время выполнения:

>>> import numpy as np  
>>> import numpy_quaddtype as npq  

# Using SLEEF backend (default)  
>>> x = npq.QuadPrecision(3.5)  
>>> x = npq.QuadPrecision(3.5, backend='sleef')  
>>> repr(x)  
QuadPrecision('3.5e+000', backend='sleef')  

# Using longdouble backend  
>>> y = npq.QuadPrecision(2.5, backend='longdouble')  
>>> repr(y)  
QuadPrecision('2.5e+000', backend='longdouble')  

# Creating a NumPy array with QuadPrecision dtype  
>>> z = np.array([x, x], dtype=npq.QuadPrecDType()) # SLEEF  
>>> print(z)  
[QuadPrecision('3.5e+000', backend='sleef')  
QuadPrecision('3.5e+000', backend='sleef')]  

>>> z = np.array([y, y], dtype=npq.QuadPrecDType("longdouble")) # longdouble  
>>> print(z)  
[QuadPrecision('2.5e+000', backend='longdouble')  
QuadPrecision('2.5e+000', backend='longdouble')]

В тестах numpy_quaddtype с бэкендом SLEEF показал точность в 34 десятичных знаков. ULP (единица в младшем разряде) для основных арифметических операций ≤ 0,5000000001, а для трансцендентных функций ≤ 1,0.

C бэкендом Long Double показал точность, зависящую от платформы: 18-19 десятичных знаков в Linux и 15-17 в Windows.

В настоящее время ведётся подготовка к выпуску numpy_quaddtype в виде пакета Python, доступного через PyPI и conda. Также планируется направить предложение NEP для интеграции numpy_quaddtype в экосистему NumPy и рассмотреть TLFloat как потенциальную замену SLEEF в будущих версиях.

▶️Читать полную статью с демо возможностей numpy_quaddtype на примере визуализации множества Мандельброта при экстремальном увеличении и моделирование квантового гармонического осциллятора для двухатомных молекул.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DS #Python #NumPy

✔️ "Электронный язык" с ИИ распознает вкусовые характеристики.

Ученые из Penn State разработали электронный язык, способный различать жидкости - молоко с разным содержанием воды, различные виды соды и кофе, а также определять свежесть соков и потенциальные проблемы с безопасностью пищевых продуктов.

Язык использует графеновый ионно-чувствительный транзистор, подключенный к нейронной сети. ИИ сначала оценивал жидкости по 20 заданным параметрам, достигнув точности более 80%. Однако, когда ИИ самостоятельно определял параметры оценки, точность возросла до 95%.

Исследователи использовали метод Shapley Additive Explanations, чтобы понять, как ИИ принимает решения, и обнаружили, что он учитывает более тонкие характеристики данных. По словам исследователей, возможности языка ограничены только данными, на которых он был обучен.
psu.edu

✔️ Google представляет Tx-LLM: Модель ИИ для ускорения разработки лекарств.

Google представила новую большую языковую модель Tx-LLM, разработанную для прогнозирования свойств биологических объектов на всех этапах разработки лекарств. Tx-LLM обучена на 66 наборах данных, охватывающих задачи от ранней идентификации целевых генов до утверждения клинических испытаний на поздних стадиях.

Модель Tx-LLM, построенная на базе PaLM-2, достигла конкурентоспособных результатов по сравнению с современными моделями, превзойдя их в 22 из 66 задач. Tx-LLM продемонстрировала способность эффективно объединять молекулярную информацию с текстовой и переносить знания между задачами с различными типами терапии.

Google планирует предоставить доступ к Tx-LLM внешним исследователям для ускорения процесса разработки лекарств.
research.google

✔️ Tesla готовится к презентации роботакси.

Tesla проводит мероприятие под названием «Мы, роботы», 10 октября в 19.00 EPT (2:00 11 октября GMT) на котором, как ожидается, будет представлен дизайн роботакси - автомобиля Tesla, предназначенного исключительно для перевозки пассажиров без водителя.
На мероприятии также может быть представлен гуманоидный робот Optimus.
npr.org

✔️ Liftoff запускает Cortex, модель машинного обучения для улучшения мобильной рекламы.

Liftoff, занимающаяся консалтингом мобильных приложений, запустила новую платформу машинного обучения под названием Cortex. Эта платформа использует специализированные модели нейронных сетей для повышения эффективности мобильных рекламных кампаний.

Cortex позволяет достичь более высокой рентабельности инвестиций в рекламу, определяя наилучшие каналы и аудитории для рекламных кампаний. По данным Liftoff, Cortex уже показал положительные результаты: снижение стоимости установки (CPI) на 23%, стоимости привлечения клиента (CPA) на 21% и увеличение рентабельности рекламных расходов (ROAS) на 16%.
venturebeat.com

✔️ Выпущен релиз Gradio 5.

Gradio выпустила стабильную версию Gradio 5, он получил ряд улучшений, направленных на решение проблем, с которыми сталкивались разработчики ранее.

Среди ключевых обновлений: улучшенная производительность за счет рендеринга на стороне сервера (SSR), обновленный дизайн основных компонентов и новые темы, поддержка потоковой передачи с низкой задержкой, включая WebRTC, экспериментальная AI-площадка для генерации и модификации приложений с помощью ИИ.

В ближайшее время планируется добавить поддержку многостраничных приложений, мобильных устройств и новые компоненты для работы с изображениями и видео.
huggingface.co

✔️ NVIDIA поставила долгожданные чипы Blackwell AI в OpenAI и Microsoft.

OpenAI объявила, что получила первые инженерные образцы DGX B200 от Nvidia. Они обещают трехкратное увеличение скорости обучения и 15-кратное увеличение производительности инференса по сравнению с предыдущими моделями.

Microsoft также сообщила, что ее платформа Azure первой использует систему Blackwell от Nvidia с AI-серверами на базе GB200.
analyticsindiamag.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 Гайдбук по оценке больших языковых моделей от Hugging Face

Hugging Face выложила на Github руководство по оценке LLM.

В нем собраны различные способы оценки модели, руководства по разработке собственных оценок, а также советы и рекомендации из практического опыта. В руководстве рассказывается о разных способах оценки: с помощью автоматических тестов, людей или других моделей.

Особое внимание уделяется тому, как избежать проблем с инференсом модели и сделать результаты одинаковыми. В руководстве есть советы о том, как сделать данные чистыми, как использовать шаблоны для общения с LLM и как анализировать неожиданные плохие результаты.

Если вы ничего не знаете об оценке и бенчмарках, вам следует начать с разделов Basics в каждой главе, прежде чем погружаться глубже. В разделе базовые знания вы также найдете пояснения, которые помогут вам разобраться в важных темах LLM: например, как работает инференс модели и что такое токенизация.

Более прикладными разделы: советы и рекомендации, устранение неполадок и разделы, посвященные дизайну.

▶️Оглавление:

🟢Автоматические бенчмарки
🟢Оценка человеком
🟢LLM-судья
🟢Устранение неполадок
🟢Базовые знания

📌 Планы на будущие гайды:

🟠Описание автоматических метрик;
🟠Какие основные моменты вы всегда должны учитывать при построении задачи;
🟠Зачем нужна оценка LLM;
🟠Почему сравнивать модели между собой - это сложно.

🖥Github

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Huggingface #Guide

✔️ Microsoft запустила новые возможности ИИ для здравоохранения.

Microsoft представила ряд инноваций в облачной платформе Microsoft Cloud for Healthcare, которые направлены на улучшение взаимодействия между пациентами и врачами, повышение эффективности работы медицинских бригад и расширение возможностей анализа данных.

Новые модели ИИ для здравоохранения в Azure AI Studio, решения для обработки медицинских данных в Microsoft Fabric, сервис медицинских агентов в Copilot Studio и решение для автоматизации рабочих процессов медсестер на основе ИИ.

Microsoft Cloud for Healthcare предлагает передовые модели медицинской визуализации, разработанные в сотрудничестве с Providence и PaigeAi.
news.microsoft.com

✔️ AMD представила процессор MI325X для ЦОД, конкурента Blackwell от Nvidia.

Производство MI325X начнется до конца 2024 года, а его выпуск ускорит график разработки новых процессоров AMD до одного в год.

MI325X получит до 288 GB HBM3E памяти, будет построен на новой CDNA4 архитектуре по 3-нм процессу.

MI325X бросит вызов грядущим чипам Blackwell от Nvidia, поставки которых в значительных объемах начнутся в начале 2025. AMD планирует улучшать свое программное обеспечение ROCm, чтобы разработчики ИИ могли легко переносить свои модели ИИ на процессоры AMD.
cnbc.com

✔️ TikTok сокращает сотни рабочих мест, переходя на модерацию контента с помощью ИИ.

TikTok увольняет сотрудников по всему миру, в том числе большое количество сотрудников в Малайзии, поскольку компания переключает внимание на более широкое использование ИИ в модерации контента. Два источника сообщили Reuters, что в Малайзии было сокращено более 700 рабочих мест. TikTok позже уточнил, что увольнения коснулись менее 500 сотрудников в стране.

TikTok подтвердил увольнения и заявил, что в рамках более широкого плана по совершенствованию операций по модерации, по всему миру, как ожидается, будет затронуто несколько сотен сотрудников.
reuters.com

✔️ Редакторы "Википедии" борются с некачественным контентом, созданным ИИ.

Редакторы "Википедии" объединились в группу "WikiProject AI Cleanup" для борьбы с контентом, созданным ИИ, который содержит ошибки, галлюцинации и плохое оформление.

Цель группы — не запретить использование ИИ, а убедиться в качестве информации и исправить или удалить неприемлемый контент. Редакторы отмечают, что некоторые случаи использования ИИ очевидны, например, когда в статьях остаются типичные фразы чат-ботов. Однако, некоторые ошибки, особенно в сложных темах, трудно обнаружить.

Редакторы "Википедии" уже понизили рейтинг некоторых новостных сайтов, использующих ИИ для создания контента.
404media.co

✔️ Google выпустила генератор изображений Imagen 3 для всех пользователей Gemini, но только подписчики Advanced могут генерировать изображения людей.

Imagen 3 считается самой качественной моделью Google для генерации изображений, способной лучше понимать инструкции и создавать изображения с меньшим количеством визуальных артефактов. Однако есть одно ограничение: для создания изображений людей требуется подписка Gemini Advanced, которая стоит 19,99 долларов в месяц и входит в план Google One AI Premium, включающий 2 ТБ хранилища и доступ к Gemini в Google Docs.

В отличие от других генераторов, Imagen 3 создает одно изображение на каждый запрос, но позволяет уточнять изображение, запрашивая изменения. Скачать можно любое количество изображений в разрешении 2048 x 2048 в формате JPEG.. Google особо гордится возможностями Imagen 3 в области рендеринга текста, однако, по результатам тестирования, в этой области все еще есть над чем работать.
techradar.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml