This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Кто-то только что объединил «OpenAI Operator» с «Replit agent», чтобы создать приложение!
Посмотрите, как два AI-агента объединяются, обмениваются данными и начинают тестирование.
Еще несколько месяцев, и полный цикл разработки можно будет делать с помощью агентов.
@data_analysis_ml
Посмотрите, как два AI-агента объединяются, обмениваются данными и начинают тестирование.
Еще несколько месяцев, и полный цикл разработки можно будет делать с помощью агентов.
@data_analysis_ml
👍28❤10🔥7😁5😢2
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍5🔥2
✔ Auto Deep Research — это мощный AI-ассистент для исследователей и разработчиков.
Ключевые особенности:
- Экономичность и открытый исходный код: Забудьте о дорогих подписках! Auto Deep Research предлагает доступную альтернативу с оплатой по мере использования, сохраняя высокую производительность. Как открытое решение, оно обеспечивает прозрачность и развитие сообщества.
- Высокая производительность: Система демонстрирует результаты, сопоставимые с OpenAI Deep Research, занимая лидирующие позиции в GAIA Benchmark среди open-source решений.
- Простота использования: Система развертывания в один клик позволяет мгновенно запускать передовые исследовательские возможности без сложных настроек.
- Универсальная совместимость: Поддержка интеграции с различными большими языковыми моделями (OpenAI, Anthropic, Deepseek и другие) и гибкие режимы взаимодействия с функциями и без них.
▪GitHub
#agent #llm #ai
Ключевые особенности:
- Экономичность и открытый исходный код: Забудьте о дорогих подписках! Auto Deep Research предлагает доступную альтернативу с оплатой по мере использования, сохраняя высокую производительность. Как открытое решение, оно обеспечивает прозрачность и развитие сообщества.
- Высокая производительность: Система демонстрирует результаты, сопоставимые с OpenAI Deep Research, занимая лидирующие позиции в GAIA Benchmark среди open-source решений.
- Простота использования: Система развертывания в один клик позволяет мгновенно запускать передовые исследовательские возможности без сложных настроек.
- Универсальная совместимость: Поддержка интеграции с различными большими языковыми моделями (OpenAI, Anthropic, Deepseek и другие) и гибкие режимы взаимодействия с функциями и без них.
▪GitHub
#agent #llm #ai
👍14❤4⚡1🔥1
🚀 Mistral-24B-Reasoning устанавливает новый стандарт для моделей рассуждений с открытым исходным кодом, превосходя s1.1-32B с меньшим количеством параметров!
Модель Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning представляет собой специализированную версию модели Mistral-Small-24B-Instruct-2501, оптимизированную для задач математического рассуждения.
Она была дообучена на датасетах: OpenR1-Math-и s1K-1.1, с целью повышения своих способностей к логическому и математическому анализу.
Ключевые особенности:
- Оптимизация для математических задач: Модель адаптирована для решения сложных математических задач, включая вычисления, доказательства теорем и анализ математических выражений.
- Высокая производительность: С 24 миллиардами параметров модель достигает результатов, сопоставимых с более крупными моделями, обеспечивая точность и эффективность в математическом рассуждении.
- Открытый исходный код: Доступность модели на платформе Hugging Face позволяет исследователям и разработчикам интегрировать её в различные приложения и проводить дополнительные исследования.
📊 Новая SOTA для открытых моделей на базе R1:
✅ Результат на Math 500: 95,0%
✅ Результат на AIME 2025: 53.33%
✅ Результат наGPQA-D: 62,02%
https://huggingface.co/yentinglin/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning
Модель Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning представляет собой специализированную версию модели Mistral-Small-24B-Instruct-2501, оптимизированную для задач математического рассуждения.
Она была дообучена на датасетах: OpenR1-Math-и s1K-1.1, с целью повышения своих способностей к логическому и математическому анализу.
Ключевые особенности:
- Оптимизация для математических задач: Модель адаптирована для решения сложных математических задач, включая вычисления, доказательства теорем и анализ математических выражений.
- Высокая производительность: С 24 миллиардами параметров модель достигает результатов, сопоставимых с более крупными моделями, обеспечивая точность и эффективность в математическом рассуждении.
- Открытый исходный код: Доступность модели на платформе Hugging Face позволяет исследователям и разработчикам интегрировать её в различные приложения и проводить дополнительные исследования.
📊 Новая SOTA для открытых моделей на базе R1:
✅ Результат на Math 500: 95,0%
✅ Результат на AIME 2025: 53.33%
✅ Результат наGPQA-D: 62,02%
https://huggingface.co/yentinglin/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning
👍11❤6🔥2
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤6🔥3
📚 "Painful intelligence: What AI can tell us about human suffering
Эта бесплатная книга — путеводитель по миру машинного обучения!
Основное, что в ней рассматривается:
• Базовые концепции: Алгоритмы, математические основы и принципы построения моделей.
• Глубокое обучение: Нейронные сети, методы оптимизации и регуляризация для повышения качества моделей.
• Практические кейсы: Реальные примеры применения ML в различных отраслях, от анализа данных до прогнозирования.
• Современные методики: Настройка гиперпараметров, интерпретация результатов и стратегии улучшения производительности.
Для специалиста по машинному обучению эта книга станет полезным ресурсом, помогая углубить знания, найти новые подходы и повысить эффективность проектов.
📚 Книга
@data_analysis_ml
#freebook #book #ai #ml #machinelearning #opensource
Эта бесплатная книга — путеводитель по миру машинного обучения!
Основное, что в ней рассматривается:
• Базовые концепции: Алгоритмы, математические основы и принципы построения моделей.
• Глубокое обучение: Нейронные сети, методы оптимизации и регуляризация для повышения качества моделей.
• Практические кейсы: Реальные примеры применения ML в различных отраслях, от анализа данных до прогнозирования.
• Современные методики: Настройка гиперпараметров, интерпретация результатов и стратегии улучшения производительности.
Для специалиста по машинному обучению эта книга станет полезным ресурсом, помогая углубить знания, найти новые подходы и повысить эффективность проектов.
📚 Книга
@data_analysis_ml
#freebook #book #ai #ml #machinelearning #opensource
❤14👍3🔥3🤯1
Что внутри и как работает:
• Практические примеры: Код демонстрирует различные техники работы с CUDA, начиная с базовых примеров и заканчивая более сложными алгоритмами для параллельных вычислений.
• Реализация на CUDA: Примеры написаны с использованием C/C++ и CUDA-расширений, что позволяет увидеть, как правильно организовывать код для выполнения задач на GPU.
• Инструкции по сборке: В репозитории, как правило, присутствуют инструкции по компиляции с помощью NVCC и запуску примеров, что упрощает изучение и практическое применение технологий.
Чем полезен для специалистов:
• Это отличный ресурс для изучения принципов работы GPU и оптимизации вычислительных задач.
• Примеры помогут разобраться в особенностях параллельного программирования и эффективного использования вычислительных ресурсов NVIDIA.
• Подходит как для новичков, так и для опытных разработчиков, желающих улучшить навыки в области высокопроизводительных вычислений.
Репозиторий станет незаменимым помощником для тех, кто хочет погрузиться в мир CUDA и освоить передовые методы ускорения вычислений на графических процессорах.
git clone https://github.com/Maharshi-Pandya/cudacodes.git▪ Github
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍4🔥2
NSA (Natively Sparse Attention) — новый механизм внимания, предложенный на заменуFull Attention, который значительно ускоряет обработку длинных последовательностей текста без потери качества модели.
NSA использует динамическую иерархическую стратегию, которая сочетает сжатие токенов на грубом уровне с точным отбором ключевых токенов. Это позволяет сохранить глобальное понимание контекста и локальную точность. NSA поддерживает сквозное обучение, совместим с GQA и MQA, что делает его пригодным не только для инференса, но и для обучения.
Модели, обученные с использованием NSA показали 9х ускорение при прямом распространении и 6х при обратном для последовательностей длиной 64к токенов относительно Full Attention. В декодировании - 11х.
▪ arxiv.org
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤7🔥3
Бесплатно приехать в топовый вуз, поучиться у IT-экспертов и познакомиться с единомышленниками — звучит как мечта? Тогда вам стоит подать заявку на весенний студкемп Яндекс Образования в ФПМИ МФТИ. Он пройдёт с 14 по 26 апреля и будет посвящён робототехнике и генеративному ИИ.
В программе — лекции от экспертов, воркшопы, работа над проектами и вдохновляющая атмосфера. Студенты выпускного курса смогут поступить в магистратуру ФПМИ МФТИ, сдав на студкемпе вступительный экзамен. Участие, как и всегда, бесплатное. Каждому, кто пройдёт отбор, оплатят проезд и проживание. Успейте зарегистрироваться до 23 февраля.
В программе — лекции от экспертов, воркшопы, работа над проектами и вдохновляющая атмосфера. Студенты выпускного курса смогут поступить в магистратуру ФПМИ МФТИ, сдав на студкемпе вступительный экзамен. Участие, как и всегда, бесплатное. Каждому, кто пройдёт отбор, оплатят проезд и проживание. Успейте зарегистрироваться до 23 февраля.
❤4🌚2