🌟 Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере.

Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU.

🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных.

Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности.

Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной.

🟡Интерактивность.

В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные.

Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки.

🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов:

🟢Python-пакет

Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения.

🟢Npm-пакет

Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas.


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Документация
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Embedding #Visualisation #Apple

🖥 GPT-5 - это скорее оптимизация затрат, чем технологический скачок

Вчера вышла любопытная статья на The Register раскрывает ключевую стратегию, лежащую в создании GPT-5: это не столько развитие новых возможностей, сколько способ экономии ресурсов.

Что нового?
🟠 Композиция из моделей и роутер — вместо одной модели GPT-5 — система минимум из двух моделей: лёгкой и тяжёлой, плюс роутер, который выбирает, какую использовать в зависимости от запроса. Это снижает нагрузку и экономит вычисления.
🟠 Автоматическое отключение рассуждений — reasoning включается только при необходимости. Бесплатные пользователи не могут управлять этим процессом — меньше вычислений, меньше токенов, ниже затраты.
🟠 Отказ от старых моделей — временное отключение GPT-4o. Позже модель вернули для платных пользователей, но общее сокращение числа моделей — часть экономии.
🟠 Ограниченный контекст — 8 000 токенов бесплатно и до 128 000 в Plus/Pro.

✔️ Почему эффективность стала ключевым фактором

ChatGPT — это 700 млн активных пользователей в неделю, но платных всего ~3%.

Масштаб колоссальный, но вместе с ним — и проблема: огромные расходы на вычисления.

🟢 Главный козырь OpenAI — дистрибуция. Для большинства людей за пределами AI-сферы ChatGPT = искусственный интеллект, так же как Google = поиск. Но такое лидерство дорого обходится.

🟢 При этом OpenAI нужно постоянно искать новые деньги, чтобы поддерживать и обучение, и инференс. Да, партнёрство с Microsoft помогает, но ситуация сложнее, чем у конкурентов вроде Google — у них стабильная прибыль, собственные дата-центры и TPUs.

🟢 На этом фоне логично, что в GPT-5 сделали сильный упор на эффективность — чтобы снизить затраты и сохранить конкурентное преимущество.

📌 Подробности

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #opanai #chatgpt