🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО СОЗДАНИЮ НЕЙРО-СОТРУДНИКОВ НА GPT И ДРУГИХ LLM 🔥
Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно!
📌 Темы занятий:
1. Введение в мир нейро-сотрудников
2. Как работают LLM и их аналоги
3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG)
4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников
5. Интеграция нейро-сотрудников в Production
Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!
Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно!
📌 Темы занятий:
1. Введение в мир нейро-сотрудников
2. Как работают LLM и их аналоги
3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG)
4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников
5. Интеграция нейро-сотрудников в Production
Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!
❤13😁10👍6🤔1👨💻1
🎨 Dreambooth-Stable-Diffusion — инструмент для тонкой настройки Stable Diffusion под конкретные объекты или стили. Позволяет обучить модель на ваших фотографиях, артах или предметах, чтобы затем генерировать их в разных контекстах.
Проект поддерживает работу на облачных сервисах и локальных машинах, включая Windows. Особенно полезен для цифровых художников и кинематографистов, которые хотят интегрировать собственные элементы в генерацию изображений.
🤖 GitHub
@machinelearning_interview
Проект поддерживает работу на облачных сервисах и локальных машинах, включая Windows. Особенно полезен для цифровых художников и кинематографистов, которые хотят интегрировать собственные элементы в генерацию изображений.
🤖 GitHub
@machinelearning_interview
🤔12🔥10👍5🥰2👨💻2
Инструмент помогает:
• Тренировать ответы для HR и техблока.
• Подбирать точные формулировки и структуры ответов.
• Разбирать примеры кода и типовые задачи.
• Освежать в памяти ключевые алгоритмы и структуры данных.
• Находить и исправлять технические неточности в объяснениях.
Без «невидимых» подсказок во время интервью — только качественная подготовка. Поддерживает популярные LLM-API, работает быстро и стабильно.
Готовься умно — выходи на оффер увереннее.
📌 Github
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21❤9🔥8
Forwarded from Machinelearning
На конференции SIGGRAPH 2025 Nvidia представила свою центральную концепцию — "Физический ИИ".
Это конвергенция ИИ и компьютерной графики для создания систем, способных действовать в реальном мире, будь то роботы, автономные автомобили или умная инфраструктура.
Для дата-центров представили GPU Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition для стандартных корпоративных серверов форм-фактора 2U. Системы на его базе смогут достигать до 45 раз более высокой производительности и в 18 раз лучшей энергоэффективности по сравнению с чисто процессорными решениями.
Тензорные ядра пятого поколения с поддержкой формата FP4 бустят инференс в 6 раз по сравнению с предыдущим поколением L40S.
Для рабочих станций анонсировали две компактные видеокарты: Nvidia RTX PRO 4000 SFF Edition и RTX PRO 2000 Blackwell.
Первая обеспечивает до 2.5 раз более высокую производительность в ИИ-задачах при том же энергопотреблении в 70 Вт, а вторая в 1.4 раза быстрее в CAD-приложениях.
Для Omniverse анонсировали новую библиотеку
NuRec
, которая реконструирует реальные окружения из данных сенсоров с помощью 3D Gaussian splatting. Приложения для симуляции Isaac Sim 5.0 и Isaac Lab 2.2 теперь доступны в виде опенсорс-проектов на GitHub.
В качестве примера показали кейс Amazon, где CAD-модели новых продуктов загружаются в Isaac Sim для генерации более 50 000 синтетических изображений. На этих данных обучаются ИИ-модели, которые затем управляют роботизированными манипуляторами для контроля качества продукции — и все это без каких-либо физических модификаций оборудования.
Для корпоративных задач линейку Nemotron расширили моделями Nemotron Nano 2 и Llama Nemotron Super 1.5. Они предназначены для выполнения сложных многоэтапных задач в кибербезопасности или клиентском сервисе.
Специально для "Физического ИИ" была разработана 7-миллиардная VLM Cosmos Reason. Ее задача - позволить роботам и агентам интерпретировать физический мир, используя априорные знания, понимание физики и "здравый смысл". Эту модель уже использует Uber для для анализа поведения автономных автомобилей.
Платформа дополнена интеграцией с VLM Cosmos Reason, новыми vision-моделями в TAO Toolkit и расширениями для Isaac Sim, позволяющие генерировать редкие сценарии обучения.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍20🔥6❤3
🔥 Маск обвинил Apple в нарушении антимонопольного законодательства
Поводом стало размещение в App Store — Apple отказалась добавить X и Grok от xAI в секцию “Must Have”, хотя X лидировал в новостных чартах, а Grok был близок к топу общего рейтинга.
📈 Накануне xAI сделали Grok 4 бесплатным для ограниченного числа запросов, что резко ускорило установки и подняло приложение в топ.
@machinelearning_interview
Поводом стало размещение в App Store — Apple отказалась добавить X и Grok от xAI в секцию “Must Have”, хотя X лидировал в новостных чартах, а Grok был близок к топу общего рейтинга.
📈 Накануне xAI сделали Grok 4 бесплатным для ограниченного числа запросов, что резко ускорило установки и подняло приложение в топ.
@machinelearning_interview
🔥29❤10👍5🤣5
📘 Готовитесь к ML-собеседованию? На Stepik вышел курс — «Vector DB & RAG Developer»
Этот курс закрывает типичные вопросы интервью: эмбеддинги, ANN-индексы (HNSW/IVF/IVF-PQ), тюнинг ef_search/M, выбор индекса под 1–10 млн векторов, метрики Recall@K / nDCG и ошибки RAG.
🔍 Что вы получите:
• Практика с Qdrant, Weaviate, FAISS: от эмбеддингов до продакшн-RAG
• 200+ интерактивных заданий и кейсов в стиле собес-вопросов
• Лабы с ручным рецензированием + готовые Python-шаблоны
• Чек-листы для интервью: «как объяснить HNSW», «как обосновать метрики», «как выбрать индекс»
🎓 Cертификат Stepik — добавьте в резюме или LinkedIn
🚀 Начните сегодня и получите скидку 25 % в течение 24 часов
👉 Пройти курс на Stepik
Этот курс закрывает типичные вопросы интервью: эмбеддинги, ANN-индексы (HNSW/IVF/IVF-PQ), тюнинг ef_search/M, выбор индекса под 1–10 млн векторов, метрики Recall@K / nDCG и ошибки RAG.
🔍 Что вы получите:
• Практика с Qdrant, Weaviate, FAISS: от эмбеддингов до продакшн-RAG
• 200+ интерактивных заданий и кейсов в стиле собес-вопросов
• Лабы с ручным рецензированием + готовые Python-шаблоны
• Чек-листы для интервью: «как объяснить HNSW», «как обосновать метрики», «как выбрать индекс»
🎓 Cертификат Stepik — добавьте в резюме или LinkedIn
🚀 Начните сегодня и получите скидку 25 % в течение 24 часов
👉 Пройти курс на Stepik
❤18👍14🥰4🐳2🤣1
SWE‑Swiss-32B — модель с 32 млрд параметров, оптимизированная для эффективного исправления программных проблем.
Что входит в рецепт обучения:
- Мulti‑Task Fine‑Tuning + Reinforcement Learning — обучаем модель сразу на нескольких навыках и усиливаем через RL.
- Ключевые навыки:
- Локализация ошибок (файлы)
- Генерация патчей
- Создание unit-тестов
По результатам тестов на SWE‑bench Verified, модель показывает производительность на уровне передовых закрытых моделей, несмотря на свою среднюю размерность.
Плюсы:
- Доступно на Hugging Face под лицензией MIT
- Использует
transformers
— просто интегрировать в пайплайнПочему это круто:
SWE‑Swiss — пример того, как грамотно комбинация мультизадочного обучения и RL позволяет добиться высоких результатов в решении понятийно сложных задач, делая LLM доступнее и эффективнее для разработчиков.
📑Notion: https://pebble-potato-fc6.notion.site/SWE-Swiss-A-Multi-Task-Fine-Tuning-and-RL-Recipe-for-High-Performance-Issue-Resolution-21e174dedd4880ea829ed4c861c44f88?pvs=143
💻Github: https://github.com/zhenyuhe00/SWE-Swiss
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍11🔥9
🚀 Вышла Mistral Medium 3.1
- Повышена общая производительность
- Улучшен тон общения
- Обновлена и улучшена работа в вебе
Попробовать можно в Le Chat (стоит как модель по умолчанию)
или через API: mistral-medium-2508
- Повышена общая производительность
- Улучшен тон общения
- Обновлена и улучшена работа в вебе
Попробовать можно в Le Chat (стоит как модель по умолчанию)
или через API: mistral-medium-2508
👍27🔥11❤8
🚀 LiveMCPBench — новый бенчмарк для LLM-агентов в мире инструментов MCP
Что это:
LiveMCPBench тестирует ИИ-агентов в масштабных, реалистичных сценариях с использованием MCP (Model Context Protocol) — стандарта для взаимодействия модели с внешними данными, API и инструментами.
Ключевые факты:
- 95 реальных задач в экосистеме MCP
- 70 MCP-серверов и 527 инструментов в коллекции LiveMCPTool
- Автоматическая оценка через LiveMCPEval (LLM-судья) с точностью 81 % по сравнению с экспертами
- Протестировано 10 ведущих моделей: лидер — Claude-Sonnet-4 с результатом 78.95 % успеха
Почему это важно:
LiveMCPBench — первый воспроизводимый фреймворк, который проверяет, как агенты справляются с обилием инструментов и динамично меняющейся средой.
🔗 Подробнее: https://icip-cas.github.io/LiveMCPBench
Что это:
LiveMCPBench тестирует ИИ-агентов в масштабных, реалистичных сценариях с использованием MCP (Model Context Protocol) — стандарта для взаимодействия модели с внешними данными, API и инструментами.
Ключевые факты:
- 95 реальных задач в экосистеме MCP
- 70 MCP-серверов и 527 инструментов в коллекции LiveMCPTool
- Автоматическая оценка через LiveMCPEval (LLM-судья) с точностью 81 % по сравнению с экспертами
- Протестировано 10 ведущих моделей: лидер — Claude-Sonnet-4 с результатом 78.95 % успеха
Почему это важно:
LiveMCPBench — первый воспроизводимый фреймворк, который проверяет, как агенты справляются с обилием инструментов и динамично меняющейся средой.
🔗 Подробнее: https://icip-cas.github.io/LiveMCPBench
👍32❤14🔥12