🌟 Google только что выпустили новую модель Gemini 2.0 Flash Thinking

✅ Контекст с 1 миллионом токенов (5-х больше, чем o1 Pro)

#1 на арене чат-ботов 👑

Модель показала наивысший результат, обогнав Gemini-Exp-1206

+ 17 очков прироста по сравнению с предыдущей контрольной точкой 1219

- №1 по всем направлениям (генерации кода), за исключением управления стилем.

• AIME: 73.3%
• GPQA: 74.2%
• MMMU: 75.4%

Модель доступна в ai-gradio

pip install --upgrade "ai-gradio[gemini]"

Они так же выпустили Gemini2.0 Pro.

https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21

#google #gemini

🔥 Agent Recipes — мастерская с огромным количеством примеров кода, который вы можете скопировать и использовать в своих собственных проектах ИИ!

🔗 Ссылка: *клик*

@data_analysis_ml

📖 Эта статья исследует методы оценки неопределенности больших языковых моделей в "черном ящике"!

💡 Авторы предлагают подход под названием DiverseAgentEntropy, который измеряет надежность модели, анализируя ее ответы на различные переформулированные версии одного и того же запроса. Если модель уверена в своих знаниях, она должна отвечать одинаково независимо от формулировки вопроса. Этот метод позволяет также обнаруживать случаи галлюцинаций, когда модель предоставляет недостоверные ответы.

🌟 В основе подхода лежит идея многократного взаимодействия "агентов" (вариаций одной и той же модели), которые обрабатывают один и тот же запрос с разным контекстом. Итоговая оценка основана на согласованности их ответов. В результате метод показывает более точные оценки неопределенности по сравнению с традиционными методами, такими как самосогласованность. Исследование также подчеркивает проблему неспособности моделей систематически извлекать правильные ответы, даже если они уже заложены в параметрические знания модели.

@data_analysis_ml

🔥 OpenVINO Toolkit — это мощный инструмент с открытым исходным кодом для оптимизации и выполнения моделей машинного обучения!

🌟 OpenVINO позволяет преобразовывать модели из популярных фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и ONNX, в формат, оптимизированный для работы на аппаратуре Intel. Он поддерживает широкий спектр устройств, включая процессоры, GPU, FPGA и специализированные чипы, что делает его идеальным выбором для разработки производительных AI-приложений.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@data_analysis_ml

⭐️ Video LLaMA 3 "Мультимодальные базовые модели для понимания изображений и видео" от ДАМО Алибаба

▪ Model: https://huggingface.co/collections/DAMO-NLP-SG/videollama3-678cdda9281a0e32fe79af15
▪ Paper: https://huggingface.co/papers/2501.13106

@data_analysis_ml

⭐️ Anton Pidkuiko рассказывает, как он создал ИИ-агента, который занял первое место в Meta HackerCup 2024 (дивизион ИИ).

Он демонстрирует использование передовых методов рассуждений LLM, методов RAG и облачной инфраструктуры для решения сложных задач программирования в больших масштабах.

Посмотрите запись: https://www.youtube.com/watch?v=cvIeT4MlIx4

@data_analysis_ml

#pytorch #ai #expertexchange

🔥 MagicMirror — это приложение для мгновенной замены лиц, причесок и одежды с помощью ИИ!

🌟 Оно работает локально на macOS и Windows, не требует мощного оборудования и обеспечивает полную конфиденциальность, так как обработка изображений выполняется на устройстве.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@data_analysis_ml