Forwarded from Machinelearning
👀 Релиз SAM 3.1 - одной из самых сильных open-source моделей для компьютерного зрения.
Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей.
Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами.
Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты.
Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности.
Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео.
В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки.
По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных.
Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход.
С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно:
• меньше лишних вычислений
• нет узких мест по памяти
Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза
с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100!
На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека.
https://github.com/facebookresearch/sam3
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #llm #cv #python
Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей.
Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами.
Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты.
Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности.
Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео.
В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки.
По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных.
Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход.
С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно:
• меньше лишних вычислений
• нет узких мест по памяти
Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза
с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100!
На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека.
https://github.com/facebookresearch/sam3
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #llm #cv #python
👍2
⚡️ Вы слышали про Rust. Знаете, что он быстрый, безопасный и что за ним будущее.
Осталось одно: сесть и выучить.
Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём».
6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой.
Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных.
48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250
Осталось одно: сесть и выучить.
Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём».
6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой.
Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных.
48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250
❤1👍1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
ИИ решил задачу Эрдёша за 80 минут. Люди тратили на неё годы
GPT-5.4 Pro закрыл проблему №1196 из списка Эрдёша. Это задачи про primitive sets - наборы чисел, где ни одно число не делит другое.
Пример простой:
• {2, 3, 5} работает
• {2, 4} ломается, потому что 2 делит 4
На этом простота заканчивается. Дальше начинается сложная теория чисел, связанная с простыми числами и факторизацией.
Конкретно эта задача про то, как такие наборы ведут себя в целом. Не один пример, а общая структура и ограничения.
Контекст важный. Один из главных экспертов по теме, Jared Lichtman, разбирал эту задачу около 7 лет вместе с топовыми математиками. Это не забытая проблема, её активно пытались решить.
ИИ справился примерно за 80 минут.
Все десятилетиями шли через один и тот же подход. Аналитика плюс вероятностные методы. Это стало негласным стандартом.
Модель просто отказалась от этого пути и осталась в чистом анализе, используя веса фон Мангольдта.
Фактически она пошла дорогой, которую люди игнорировали из-за математической интуиции и привычек.
В результате получилось не просто решение, а аккуратное доказательство, которое потенциально упрощает более широкий класс задач.
Если это подтвердится, это повлияет не на одну задачу, а на целый кусок теории чисел.
Похоже, что модели начали находить не только ответы, но и неожиданные идеи, которые люди системно пропускали.
https://x.com/jdlichtman/status/2044298382852927894
GPT-5.4 Pro закрыл проблему №1196 из списка Эрдёша. Это задачи про primitive sets - наборы чисел, где ни одно число не делит другое.
Пример простой:
• {2, 3, 5} работает
• {2, 4} ломается, потому что 2 делит 4
На этом простота заканчивается. Дальше начинается сложная теория чисел, связанная с простыми числами и факторизацией.
Конкретно эта задача про то, как такие наборы ведут себя в целом. Не один пример, а общая структура и ограничения.
Контекст важный. Один из главных экспертов по теме, Jared Lichtman, разбирал эту задачу около 7 лет вместе с топовыми математиками. Это не забытая проблема, её активно пытались решить.
ИИ справился примерно за 80 минут.
Все десятилетиями шли через один и тот же подход. Аналитика плюс вероятностные методы. Это стало негласным стандартом.
Модель просто отказалась от этого пути и осталась в чистом анализе, используя веса фон Мангольдта.
Фактически она пошла дорогой, которую люди игнорировали из-за математической интуиции и привычек.
В результате получилось не просто решение, а аккуратное доказательство, которое потенциально упрощает более широкий класс задач.
Если это подтвердится, это повлияет не на одну задачу, а на целый кусок теории чисел.
Похоже, что модели начали находить не только ответы, но и неожиданные идеи, которые люди системно пропускали.
https://x.com/jdlichtman/status/2044298382852927894
❤4🔥1
Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.
IServiceCollection не вызывает ступора.
async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.
Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1🔥1
🎥 Редактируй видео с помощью Claude Code
video-use — это инструмент для редактирования видео, который использует ИИ для автоматизации процесса. Просто поместите сырые кадры в папку, общайтесь с Claude Code и получайте готовое видео без лишних настроек.
🚀 Основные моменты:
- Удаляет лишние слова и паузы
- Автоматическая цветокоррекция сегментов
- Добавляет субтитры и анимации
- Оценивает качество на каждом этапе
- Сохраняет память о сессиях
📌 GitHub: https://github.com/browser-use/video-use
video-use — это инструмент для редактирования видео, который использует ИИ для автоматизации процесса. Просто поместите сырые кадры в папку, общайтесь с Claude Code и получайте готовое видео без лишних настроек.
🚀 Основные моменты:
- Удаляет лишние слова и паузы
- Автоматическая цветокоррекция сегментов
- Добавляет субтитры и анимации
- Оценивает качество на каждом этапе
- Сохраняет память о сессиях
📌 GitHub: https://github.com/browser-use/video-use
🎨✨ Инструмент для создания высококачественного HTML-дизайна
cc-design — это мощный инструмент, встроенный в Claude Code, который помогает создавать интерактивные прототипы, слайды, лендинги и визуальные макеты. Он предлагает структурированный подход к дизайну с акцентом на проверку фактов и планирование, что делает процесс более эффективным и предсказуемым.
🚀Основные моменты:
- Высокая точность в дизайне с проверкой фактов
- Структурированный рабочий процесс с четким планированием
- Поддержка множества форматов вывода: от прототипов до анимаций
- Применение 20 философий дизайна и 8-слойной структуры
- Интеграция с 68+ системами брендов для клонирования стилей
📌 GitHub: https://github.com/ZeroZ-lab/cc-design
#javascript
cc-design — это мощный инструмент, встроенный в Claude Code, который помогает создавать интерактивные прототипы, слайды, лендинги и визуальные макеты. Он предлагает структурированный подход к дизайну с акцентом на проверку фактов и планирование, что делает процесс более эффективным и предсказуемым.
🚀Основные моменты:
- Высокая точность в дизайне с проверкой фактов
- Структурированный рабочий процесс с четким планированием
- Поддержка множества форматов вывода: от прототипов до анимаций
- Применение 20 философий дизайна и 8-слойной структуры
- Интеграция с 68+ системами брендов для клонирования стилей
📌 GitHub: https://github.com/ZeroZ-lab/cc-design
#javascript
🤔1
Разрываем интернет на Rust: свой многопоточный веб-краулер за вечер
Краулер это один из тех проектов, где Rust показывает свою истинную мощь. Тысячи одновременных соединений, разбор HTML, работа с очередями и разделяемым состоянием, жесткие требования по памяти. На Python вы быстро упрётесь в GIL, на Go получите хорошую производительность, но на Rust с tokio вы выжимаете из одной машины всё возможное. Сегодня построим краулер, который обходит сайт в несколько потоков, уважает robots.txt, ограничивает глубину, дедуплицирует ссылки, извлекает текст и заголовки страниц и складывает всё в JSONL файл. Это не игрушка. С небольшими допиливаниями вы сможете пихать в него миллионы URL.
Что именно мы строим
Разберёмся, что именно нам нужно от краулера. На вход он получает стартовый URL, максимальную глубину обхода и число параллельных рабочих. Дальше он качает страницы, вытаскивает ссылки из тегов a, фильтрует их по домену, чтобы не убежать на весь интернет, добавляет новые URL в очередь и записывает результат в файл. Главная идея схемы: один поставщик задач, много рабочих, один писатель результатов, и всё это связано каналами mpsc из tokio. Блокирующих вызовов нет, разделяемых мьютексов минимум.
https://uproger.com/razryvaem-internet-na-rust-svoj-mnogopotochnyj-veb-krauler-za-vecher/
Краулер это один из тех проектов, где Rust показывает свою истинную мощь. Тысячи одновременных соединений, разбор HTML, работа с очередями и разделяемым состоянием, жесткие требования по памяти. На Python вы быстро упрётесь в GIL, на Go получите хорошую производительность, но на Rust с tokio вы выжимаете из одной машины всё возможное. Сегодня построим краулер, который обходит сайт в несколько потоков, уважает robots.txt, ограничивает глубину, дедуплицирует ссылки, извлекает текст и заголовки страниц и складывает всё в JSONL файл. Это не игрушка. С небольшими допиливаниями вы сможете пихать в него миллионы URL.
Что именно мы строим
Разберёмся, что именно нам нужно от краулера. На вход он получает стартовый URL, максимальную глубину обхода и число параллельных рабочих. Дальше он качает страницы, вытаскивает ссылки из тегов a, фильтрует их по домену, чтобы не убежать на весь интернет, добавляет новые URL в очередь и записывает результат в файл. Главная идея схемы: один поставщик задач, много рабочих, один писатель результатов, и всё это связано каналами mpsc из tokio. Блокирующих вызовов нет, разделяемых мьютексов минимум.
https://uproger.com/razryvaem-internet-na-rust-svoj-mnogopotochnyj-veb-krauler-za-vecher/
🔥1
Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.
IServiceCollection не вызывает ступора.
async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.
Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
«Ведьмак 3: Баллады прошлого» релиз в следующем году.
Бесплатное DLC будет работать на ремастернутой версии «Ведьмака»
Бесплатное DLC будет работать на ремастернутой версии «Ведьмака»
3 сентября(в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Frontend-разработчика.
Как это будет:
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Frontend-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_front_bot
Реклама.
О рекламодателе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Forwarded from Machinelearning
Спустя 10 дней после релиза, модель на 305 млрд параметров опубликована под лицензий MIT.
Чекпоинт экспериментальный, её собрали на архитектуре V4-Flash, добавили визуальные модули и дообучили на понимание изображений, что бы получился агент, который умеет разбирать скриншоты, читать графики и работать с инструментами.
На ApexBench модель берет 36,5 балла против 26,2 у предыдущей V4-Flash-0731.
Тут сравнение не совсем честное - старая модель не поддерживает изображения во входных данных.
На Agents' Last Exam новинка дает 27,3 против 25,7 у Opus 4.8, на ZeroBench - 35,0 против 34,0.
На ApexBench и Chartography от того же Opus пока отстает - 36,5 против 39,4 и 64,3 против 65,0.
Toolathlon-Verified - 75,9 против 70,3 у предшественницы, NL2Repo - 57,7 против 54,2. Просела только Cybergym, 75,3 против 76,7.
На DeepSWE модель обходит и Opus 4.8 - 59,3 против 58,0.
На Terminal Bench 2.1 уступает - 83,9 против 85,0.
В репозитории лежат токенизатор, минимальный инференс на PyTorch с визуальным энкодером, DFlash-вниманием, MoE, Hyper-Connections и прямым проходом DSpark.
Картинки можно подавать и блоками в стиле OpenAI, и компактной записью через теги. Запускается через vLLM, SGLang, Transformers и Docker.
Cообщество уже сделало квантованные версии для локального запуска.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Apache Kafka 4.x - продвинутый бесплатный практический курс 2026 года
https://github.com/justxor/KAFKAFREECOURSR/tree/main
https://github.com/justxor/KAFKAFREECOURSR/tree/main
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Signup Form 3D FLIP Animation
3D-анимация формы регистрации, реализованная с помощью CSS и JavaScript.
https://codepen.io/team/keyframers/pen/LYRXGxO
3D-анимация формы регистрации, реализованная с помощью CSS и JavaScript.
https://codepen.io/team/keyframers/pen/LYRXGxO
Forwarded from Machinelearning
Словенский регистратор Register.si после выступления Президента США на Генассамблее ООН регистрирует в среднем 3700 новых доменов зоны
.si в день, тогда как за весь август их было около 3500.С трибуны ООН американский лидер объявил, что США будут называть искусственный интеллект "суперинтеллектом" (super intelligence, SI), потому что прежнее название, по его словам, звучит фальшиво.
К 29 сентября в зоне .si было больше 220 тысяч доменов и на фоне повышенного спроса регистратор призвал владельцев товарных знаков, слоганов и названий компаний, у которых ещё нет адреса в зоне, зарегистрировать его как можно скорее.
В тот же день, Дональд Трамп закрепил переименование указом Inaugurating the Era of Super Intelligence.
Федеральные ведомства должны, насколько позволяет закон, писать Super Intelligence и SI вместо Artificial Intelligence и AI в официальной переписке, публичных заявлениях, на сайтах, в отчётах и других документах, кроме законодательных.
Юридически новый термин охватывает те же технологии, что и определение ИИ в параграфе 9401 раздела 15 Свода законов США, так что в законах пока ничего не меняется.
В течение 60 дней помощник президента по науке и технологиям должен предложить законопроект с федеральным определением суперинтеллекта, которое может расширить или заменить нынешнее.
Сколько стоит регистрация домена
.si и кто покупает адреса после объявления Трампа, пока неизвестно.@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1