⚡️ Napkin AI — инновационный сервис, который превращает обычный текст в наглядные визуальные схемы, диаграммы и инфографику, облегчая процесс представления сложной информации.
• Автоматическая генерация визуализаций:
• Просто вставьте текст, и Napkin AI предложит несколько вариантов визуального представления, которые можно адаптировать под ваши нужды.
• Интуитивно понятный интерфейс:
• Легкая настройка цветов, иконок и шрифтов обеспечивает гибкость в дизайне.
• Экспорт в разные форматы:
• Готовые визуализации можно сохранить в PNG, SVG или PDF для использования в презентациях, статьях или социальных сетях.
• Преимущества для разработчиков:
• Ускорение создания документации: Диаграммы и схемы для технической документации создаются быстрее и проще.
• Улучшение командной коммуникации: Визуальные схемы помогают лучше объяснять сложные концепции и процессы коллегам.
• Повышение качества презентаций: Автоматически сгенерированные инфографики делают ваши выступления более наглядными и профессиональными.
Napkin AI находится в стадии бета-тестирования и доступен бесплатно. Это отличная возможность опробовать сервис и интегрировать его в свой рабочий процесс.
✔ Попробовать
@data_analysis_ml
• Автоматическая генерация визуализаций:
• Просто вставьте текст, и Napkin AI предложит несколько вариантов визуального представления, которые можно адаптировать под ваши нужды.
• Интуитивно понятный интерфейс:
• Легкая настройка цветов, иконок и шрифтов обеспечивает гибкость в дизайне.
• Экспорт в разные форматы:
• Готовые визуализации можно сохранить в PNG, SVG или PDF для использования в презентациях, статьях или социальных сетях.
• Преимущества для разработчиков:
• Ускорение создания документации: Диаграммы и схемы для технической документации создаются быстрее и проще.
• Улучшение командной коммуникации: Визуальные схемы помогают лучше объяснять сложные концепции и процессы коллегам.
• Повышение качества презентаций: Автоматически сгенерированные инфографики делают ваши выступления более наглядными и профессиональными.
Napkin AI находится в стадии бета-тестирования и доступен бесплатно. Это отличная возможность опробовать сервис и интегрировать его в свой рабочий процесс.
✔ Попробовать
@data_analysis_ml
👍20❤6🔥4
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14👍6❤5
OpenAI анонсировала 3 новых инструмента для разработчиков, поддерживаемых в API и доступных через новый SDK. Среди новинок – WebSearch Tool, основанный на дообученной модели GPT-4o/GPT-4o-mini, для поиска информации в интернете. FileSearch Tool - инструмент поиска по документам с возможностью фильтрации по тегам, аналогично функциональности в Ассистентах. Третий - Computer Use (Operator), использующий ту же GPT-4o, предоставляющий доступ к локальному компьютеру пользователя.
Опубликованы и тарифы:
⚫ Computer Use немного дороже обычной GPT-4o — 3 доллара за вход и 12 долларов за выход на миллион токенов; как формировать контекст, какие скриншоты и текст закидывать — остается на ваше усмотрение.
⚫ Поиск по файлам оценивается в $2.5 за 1000 запросов и $0.1 за каждый гигабайт загруженных файлов.
⚫ Стоимость поиска зависит от настройки «длина контекста» (вероятно, от того, сколько ссылок из поисковой выдачи попадут в контекст); для старшей модели цена составляет $30–$50 за тысячу вызовов.
📌 Github
📌 OpenAI на Youtube
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤3🔥3🥱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ GPUStack — это менеджер кластеров GPU с открытым исходным кодом для запуска и масштабирования AI моделей.
⚫ Универсальность: Поддерживает работу на разных платформах, включая macOS, Windows и Linux.
⚫ Масштабируемость: Позволяет легко добавлять дополнительные GPU или узлы для увеличения вычислительных мощностей.
⚫ Широкий спектр моделей: Поддерживает запуск больших языковых моделей (LLM), диффузионных моделей, аудио-, embedding и reranker моделей.
⚫ Несколько бекендов: Использует такие решения, как llama-box, vLLM и vox-box для инференса.
⚫ OpenAI-совместимые API: Предоставляет API, совместимые с OpenAI, что облегчает интеграцию с различными приложениями и сервисами.
⚫ Мониторинг и управление: Включает инструменты для отслеживания производительности GPU, использования токенов и управления пользователями и API-ключами.
https://github.com/gpustack/gpustack
@data_analysis_ml
⚫ Универсальность: Поддерживает работу на разных платформах, включая macOS, Windows и Linux.
⚫ Масштабируемость: Позволяет легко добавлять дополнительные GPU или узлы для увеличения вычислительных мощностей.
⚫ Широкий спектр моделей: Поддерживает запуск больших языковых моделей (LLM), диффузионных моделей, аудио-, embedding и reranker моделей.
⚫ Несколько бекендов: Использует такие решения, как llama-box, vLLM и vox-box для инференса.
⚫ OpenAI-совместимые API: Предоставляет API, совместимые с OpenAI, что облегчает интеграцию с различными приложениями и сервисами.
⚫ Мониторинг и управление: Включает инструменты для отслеживания производительности GPU, использования токенов и управления пользователями и API-ключами.
https://github.com/gpustack/gpustack
@data_analysis_ml
👍8❤6
Агентство NEWHR опубликовало результаты исследования рынка аналитиков. 1293 респондента разных уровней рассказали, где работают, к чему стремятся и сколько получают. Коротко о главном:
⚫️ Лучшей компанией для работы является Авито (37,2%). Она же стала абсолютным лидером из наиболее известных российских компаний (42,1%).
⚫️ Большинство русскоязычных аналитиков работают в российских компаниях — 75,9%.
⚫️ За 2024 год у 44,9% опрошенных зарплаты выросли на 10-30%.
⚫️ 46% стали более лояльны к своему работодателю.
@data_analysis_ml
⚫️ Лучшей компанией для работы является Авито (37,2%). Она же стала абсолютным лидером из наиболее известных российских компаний (42,1%).
⚫️ Большинство русскоязычных аналитиков работают в российских компаниях — 75,9%.
⚫️ За 2024 год у 44,9% опрошенных зарплаты выросли на 10-30%.
⚫️ 46% стали более лояльны к своему работодателю.
@data_analysis_ml
❤5🔥1
⚡️ Computer Using Agent Sample App – это демонстрационное приложение для создания системы «Computer Using Agent» (CUA) с использованием OpenAI API.
Основные особенности и интересные моменты проекта:
- Прототип CUA: Приложение показывает, как можно интегрировать ИИ-модель для управления интерфейсом компьютера. Модель анализирует скриншоты и предлагает действия (например, клики, ввод текста), которые необходимо выполнить в среде пользователя.
- Модульная архитектура: Проект разделён на две ключевые абстракции – «Computer» для выполнения действий (например, локальный браузер через Playwright, Docker-окружение, удалённые браузерные среды) и «Agent» для взаимодействия с моделью.
Многообразие сред: В репозитории реализованы различные среды (LocalPlaywright, Docker, Browserbase, Scrapybara), что позволяет протестировать приложение в разных условиях.
- Примеры использования: В проекте есть CLI для удобного старта, а также примеры (например, файл simple_cua_loop.py) для демонстрации базового цикла работы CUA.
Безопасность: Присутствуют базовые меры безопасности, в том числе проверки URL и запрос подтверждения действий, что важно при управлении реальными интерфейсами.
📌 Github
@data_analysis_ml
Основные особенности и интересные моменты проекта:
- Прототип CUA: Приложение показывает, как можно интегрировать ИИ-модель для управления интерфейсом компьютера. Модель анализирует скриншоты и предлагает действия (например, клики, ввод текста), которые необходимо выполнить в среде пользователя.
- Модульная архитектура: Проект разделён на две ключевые абстракции – «Computer» для выполнения действий (например, локальный браузер через Playwright, Docker-окружение, удалённые браузерные среды) и «Agent» для взаимодействия с моделью.
Многообразие сред: В репозитории реализованы различные среды (LocalPlaywright, Docker, Browserbase, Scrapybara), что позволяет протестировать приложение в разных условиях.
- Примеры использования: В проекте есть CLI для удобного старта, а также примеры (например, файл simple_cua_loop.py) для демонстрации базового цикла работы CUA.
Безопасность: Присутствуют базовые меры безопасности, в том числе проверки URL и запрос подтверждения действий, что важно при управлении реальными интерфейсами.
📌 Github
@data_analysis_ml
👍8❤6🔥2
⚡️ Vondy: огромная базу ИИ-агентов для различных задач!
В Vondy можно подобрать нейроассистентов, которые возьмут на себя рутинную работу и сэкономят часы, чтобы вы могли уделить время отдыху, хобби или развлечениям.
▪ Агенты для любых задач: от кодинга, написания текста, дизайна и бизнеса до повышения продуктивности и генерации изображений, звуков и видео.
▪ Создайте своего агента: сервис предоставляет все необходимые инструменты, чтобы настроить помощника именно под ваши нужды.
▪ Бесплатно.
https://www.vondy.com/
@data_analysis_ml
В Vondy можно подобрать нейроассистентов, которые возьмут на себя рутинную работу и сэкономят часы, чтобы вы могли уделить время отдыху, хобби или развлечениям.
▪ Агенты для любых задач: от кодинга, написания текста, дизайна и бизнеса до повышения продуктивности и генерации изображений, звуков и видео.
▪ Создайте своего агента: сервис предоставляет все необходимые инструменты, чтобы настроить помощника именно под ваши нужды.
▪ Бесплатно.
https://www.vondy.com/
@data_analysis_ml
👍17❤4🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Copy any UI
Клонирование любого сайта одним кликом стало возможным благодаря новому ИИ-агенту Same.dev! Этот инструмент способен создать практически точную копию веб-сайта всего лишь по ссылке.
Все, что вам нужно сделать, — это вставить URL интересующего ресурса и немного подождать. Same.dev автоматически проанализирует исходный код и предоставит готовую копию, которую сложно отличить от оригинала.
Причем это абсолютно бесплатно: https://same.dev/
Клонирование любого сайта одним кликом стало возможным благодаря новому ИИ-агенту Same.dev! Этот инструмент способен создать практически точную копию веб-сайта всего лишь по ссылке.
Все, что вам нужно сделать, — это вставить URL интересующего ресурса и немного подождать. Same.dev автоматически проанализирует исходный код и предоставит готовую копию, которую сложно отличить от оригинала.
Причем это абсолютно бесплатно: https://same.dev/
❤19👍13🔥8
⚡️All-atom Diffusion Transformer (ADiT) — это новая разработка в области генеративного моделирования химических систем
. ADiT представляет собой унифицированную латентную диффузионную модель, способную генерировать как периодические материалы, так и непериодические молекулярные структуры
ARXIV.ORG
Ключевые особенности проекта:
Унифицированный подход: ADiT использует единое представление для молекул и материалов, что позволяет эффективно работать с различными химическими системами
ARXIV.ORG
Диффузионная модель: В основе генерации новых структур лежит диффузионная модель, обученная создавать новые латентные представления, которые затем декодируются в валидные молекулы или материалы
ARXIV.ORG
Автоэнкодер: Система включает автоэнкодер, который отображает атомарные представления молекул и материалов в общее латентное пространство, обеспечивая эффективное кодирование и декодирование
ARXIV.ORG
📌 Github
@data_analysis_ml
. ADiT представляет собой унифицированную латентную диффузионную модель, способную генерировать как периодические материалы, так и непериодические молекулярные структуры
ARXIV.ORG
Ключевые особенности проекта:
Унифицированный подход: ADiT использует единое представление для молекул и материалов, что позволяет эффективно работать с различными химическими системами
ARXIV.ORG
Диффузионная модель: В основе генерации новых структур лежит диффузионная модель, обученная создавать новые латентные представления, которые затем декодируются в валидные молекулы или материалы
ARXIV.ORG
Автоэнкодер: Система включает автоэнкодер, который отображает атомарные представления молекул и материалов в общее латентное пространство, обеспечивая эффективное кодирование и декодирование
ARXIV.ORG
📌 Github
@data_analysis_ml
👍7❤3🔥2
📹 ReCamMaster: Camera-Controlled Generative Rendering from A Single Video
ReCamMaster: генеративный рендеринг с функциями управлением камерой 🔥
Еще один хит в области генерации видео из Китая
Позволяет создавать реалистичные новые сцены из одного видео, что позволяет «переснимать» видео с новыми движениями камеры.
Код обещают очень скоро,
🟡 Github: https://github.com/KwaiVGI/ReCamMaster
🟡 Paper: https://arxiv.org/abs/2503.11647
🟡 Project: https://jianhongbai.github.io/ReCamMaster/
ReCamMaster: генеративный рендеринг с функциями управлением камерой 🔥
Еще один хит в области генерации видео из Китая
Позволяет создавать реалистичные новые сцены из одного видео, что позволяет «переснимать» видео с новыми движениями камеры.
Код обещают очень скоро,
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤4👍3
⚡️ Remade Effects — это интерактивный проект Spaces от Remade-AI, который демонстрирует возможности генеративного ИИ для создания креативных эффектов на изображениях.
▪ Инновационный подход: Проект позволяет применять различные художественные и стилистические эффекты к изображениям, используя современные генеративные модели.
▪ Простота использования: Удобный интерфейс дает возможность легко экспериментировать с эффектами без необходимости писать код, что делает его доступным как для разработчиков, так и для дизайнеров.
▪ Креативность и вдохновение: Инструмент может быть полезен художникам и креативщикам для создания уникальных визуальных работ, а также для исследований в области генеративного дизайна.
https://huggingface.co/spaces/Remade-AI/remade-effects
@data_analysis_ml
▪ Инновационный подход: Проект позволяет применять различные художественные и стилистические эффекты к изображениям, используя современные генеративные модели.
▪ Простота использования: Удобный интерфейс дает возможность легко экспериментировать с эффектами без необходимости писать код, что делает его доступным как для разработчиков, так и для дизайнеров.
▪ Креативность и вдохновение: Инструмент может быть полезен художникам и креативщикам для создания уникальных визуальных работ, а также для исследований в области генеративного дизайна.
https://huggingface.co/spaces/Remade-AI/remade-effects
@data_analysis_ml
👍4🔥2
Forwarded from Machinelearning
Mistral только что выпустили многоязычный, мультимодальный 24B LLM с производительностью SOTA с контекстом 128K и лицензией Apache 2.0 🔥
🟡 HF: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
🟡 Post: https://mistral.ai/news/mistral-small-3-1/
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #llm #mistralsmall
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #llm #mistralsmall
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤4👍4
Multimodal-SAE 🚀
Multimodal-SAE — это фреймворк для работы с мультимодальными языковыми моделями (LMMs), который фокусируется на интерпретируемости и анализе их внутренних механизмов. Он использует разреженные автокодировщики (Sparse Autoencoders), чтобы «расшифровать», как модели обрабатывают текст, изображения и другие данные.
▪️ Для кого?
▪ Разработчики AI/ML, работающие с LMMs (например, GPT-4, LLaVA).
▪ Исследователи, изучающие интерпретируемость нейросетей.
▪ Инженеры, которым нужно оптимизировать мультимодальные модели.
▪️ Чем полезен?
▪ Диагностика моделей — выявляет, какие нейроны отвечают за обработку изображений, текста или их комбинаций.
▪ Уменьшение «галлюцинаций» — помогает находить и исправлять ошибки в логике модели.
▪ Сжатие моделей — идентифицирует избыточные компоненты для ускорения работы LMMs.
▪ Гибкость — работает с любыми предобученными моделями (Vision-Language, Audio-Text и др.).
▪️ Преимущества перед аналогами
▪Глубокая интерпретируемость — не просто визуализирует внимание, а декомпозирует механизмы принятия решений.
▪Эффективность — алгоритмы оптимизированы для работы с большими мультимодальными данными.
▪Универсальность — поддерживает CV, NLP, Speech в одном фреймворке.
▪Визуализация — встроенные инструменты для анализа активаций нейронов (графики, heatmaps).
P.S. Для старта изучите их документацию — там есть примеры для GPT-4, LLaMA и других популярных моделей!
📌 Github
📌 Paper
@data_analysis_ml
Multimodal-SAE — это фреймворк для работы с мультимодальными языковыми моделями (LMMs), который фокусируется на интерпретируемости и анализе их внутренних механизмов. Он использует разреженные автокодировщики (Sparse Autoencoders), чтобы «расшифровать», как модели обрабатывают текст, изображения и другие данные.
▪️ Для кого?
▪ Разработчики AI/ML, работающие с LMMs (например, GPT-4, LLaVA).
▪ Исследователи, изучающие интерпретируемость нейросетей.
▪ Инженеры, которым нужно оптимизировать мультимодальные модели.
▪️ Чем полезен?
▪ Диагностика моделей — выявляет, какие нейроны отвечают за обработку изображений, текста или их комбинаций.
▪ Уменьшение «галлюцинаций» — помогает находить и исправлять ошибки в логике модели.
▪ Сжатие моделей — идентифицирует избыточные компоненты для ускорения работы LMMs.
▪ Гибкость — работает с любыми предобученными моделями (Vision-Language, Audio-Text и др.).
▪️ Преимущества перед аналогами
▪Глубокая интерпретируемость — не просто визуализирует внимание, а декомпозирует механизмы принятия решений.
▪Эффективность — алгоритмы оптимизированы для работы с большими мультимодальными данными.
▪Универсальность — поддерживает CV, NLP, Speech в одном фреймворке.
▪Визуализация — встроенные инструменты для анализа активаций нейронов (графики, heatmaps).
P.S. Для старта изучите их документацию — там есть примеры для GPT-4, LLaMA и других популярных моделей!
📌 Github
📌 Paper
@data_analysis_ml
👍5❤4🔥3