демшиза ии киберпанк
57 subscribers
3.03K photos
670 videos
18 files
4.92K links
深度求索 нового мира. Война поколений. Демшиза и киберпанк против блядства и болезни Альцгеймера. Канал о том, как новый мир изживает старый – как новое поколение выносит на свалку 20 век. Миссия: https://t.iss.one/dempunk/741. https://t.iss.one/dempunk/8350
Download Telegram
Forwarded from ForkLog AI
📝 DeepMind разработала семейство моделей Flamingo. Алгоритм предназначен для комбинирования ввода текста и изображения, чтобы получить только текстовый ответ.

Разработчики обучили ИИ-систему на специальном датасете. Набор состоит из 185 млн картинок и 182 Гб текста, полученных из интернета.

Одним из компонентов Flamingo является предварительно обученная языковая модель Chinchilla LM с 70 млрд параметров. DeepMind «объединил» алгоритм с элементами визуального обучения. Также инженеры добавили «промежуточные компоненты новой архитектуры», которые сохраняют данные изолированными и замороженными, давая им 80-миллиардный параметр Flamingo VLM.

💬 По словам ученых, представленная система превосходит предыдущие подходы к обучению с использованием нескольких шагов. Также модель оказалась эффективнее точно настроенных алгоритмов, использующих большее количество данных.

https://forklog.com/deepmind-predstavila-vizualnuyu-yazykovuyu-model-s-80-mlrd-parametrov/

#DeepMind
Forwarded from ForkLog AI
🧬 Разработанный DeepMind алгоритм AlphaFold предсказал структуры более 200 млн белков. Это почти все известные науке соединения, обнаруженные в животных, растениях и бактериях.

По словам разработчиков, благодаря открытому исходному коду модели ученые со всего мира могут использовать ее в своих исследованиях. В июле 2021 года алгоритм расшифровывал 350 000 3D-структур. С тех пор системой воспользовались тысячи ученых, заявили в DeepMind.

🔎 В компании также отметили, что за 2021 год исследователи опубликовали свыше 1000 работ, в которых применяли AlphaFold.

https://forklog.com/alphafold-predskazal-prakticheski-vse-izvestnye-nauke-belki/

#DeepMind
Forwarded from Machinelearning
🧠 Одно из величайших уравнений в истории — на грани разгадки

Испанский математик Хавьер Гомес Серрано совместно с Google DeepMind приблизился к решению уравнений Навье — Стокса — одного из семи Millennium Prize Problems, за которое обещан $1 000 000.

Millennium Prize Problems (задачи тысячелетия) — это семь нерешенных математических проблем, предложенных Математическим институтом Клэя в 2000 году, за решение каждой из которых обещана награда в 1 миллион долларов

📌 Эти уравнения описывают поведение жидкостей и газов:
от движения воздуха и волн — до потока крови в капиллярах.

Учёные не могут доказать, существует ли гладкое решение в 3D — уже 200 лет.

🤖 Что изменилось?

• Серрано и DeepMind используют современные нейросети для численного анализа
• Команда утверждает: модель на грани открытия
• ИИ помогает выявить структуры и закономерности, которые сложно уловить вручную

🌊 Что даст решение:

• Улучшенные модели погоды и климата
• Прогнозирование цунами и турбулентности
• Прорыв в медицине: моделирование кровотока и работы сердца
• Новый фундамент в прикладной математике и физике

📌 Вывод:

Если им удастся — это будет не просто научная победа.
Это будет момент, когда ИИ помог человечеству решить задачу, с которой оно не справлялось столетиями.

👉 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#ai #математика #deepmind #наука #навиестокс
Forwarded from Machinelearning
🔥 Google DeepMind представили новую open-source библиотеку на Python для сборки асинхронных AI‑пайплайнов в реальном времени!

Новая библиотека позволяет собирать AI-процессы из компонентов — как LEGO для ИИ-агентов.

🔧 Особенности:
- Построение асинхронных, компонуемых пайплайнов
- Поддержка Gemini и Gemini Live API
- Основана на asyncio
- Обрабатывает мультимодальные данные: текст, изображения, аудио
- Внутри готовые агенты: real-time агент, исследователь, live-комментатор

💡 Подходит для:
- Разработки ИИ-агентов
- Генеративных моделей, работающих в реальном времени
- Быстрой сборки MVP с мультимодальными возможностями

Установка:


pip install genai-processors


Открытый код, готовые компоненты и интеграция с API.

Repo: https://github.com/google-gemini/genai-processors
Blog: https://developers.googleblog.com/en/genai-processors/

@ai_machinelearning_big_data


#DeepMind #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM