💬 Yandex: An Open-source Yet another Language Model 100B

Яндекс выложил модель YaLM 100B, сейчас это крупнейшая GPT-подобная нейросеть в свободном доступе, обученная на 2 терабайтах текста: датасетах и сайтах, включающих Wikipedia, новостные статьи и книги, Github и arxiv.org. Яндекс использует генеративные нейронные сети YaLM в недавнем обновлении поиска Y1. Сейчас модель уже помогает давать ответы в Яндекс поиске и Алисе.

Github: https://github.com/yandex/YaLM-100B

Статья: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/672396/

@data_analysis_ml

там в OpenAI обучили нейронку игре в майнкрафт на 70000 часах видео с геймплеем. В видео выше у ИИ была конкретная цель — собрать алмазную кирку. И шайтан-машина справилась с этой задачей!

Скорее бы уже восстание машин, чтоб роботы вели свои летсплеи на ютубах, а другие роботы их смотрели. А люди в это время трудились на урановых рудниках (под присмотром роботов-охранников, конечно же)

​tensorspace – Фреймворк для 3D-визуализации нейронных сетей, создания интерактивной и интуитивно понятной модели в браузерах и поддержки предварительно обученных моделей глубокого обучения от TensorFlow, Keras, TensorFlow.js

@neural | #JavaScript #3D #Visualization

​​​AIlia-models – проект, который содержит в себе множество предварительно обученных современных моделей ИИ

Представлены следующие ИИ:
• Распознавание действий
• Обработка звука
• Удаление фона
• Подсчет толпы
• Оценка глубины
• Распознавание лиц
• Интерполяция кадров
• и многое другое..

@neural | #AI #Archive #Interesting #Useful

Draw.io – Исходный код сервиса для визуализации диаграмм, сейчас app.diagrams.net

Проект, представляет собой настраиваемое приложение для визуализации диаграмм / белбординга.

@neural

🔥 Полезные библиотеки Python

BlendGAN - интересная нейронка позволяющая смешивать лица и преобразовывать их в портреты.

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #github #soft

RNNoise - библиотека для шумоподавления, основанная на рекуррентной нейронной сети, которая позволяет убрать лишние шумы со звуковой дорожки.

#GitHub | #C #Audio

@neural

Turbo Data Science - канал с тестами и вопросами с собеседований по DS.

Какие вопросы и тесты я разбираю на моем канале:
- Что такое логистическая регрессия? ответ
- Головоломка: сколько весит компьютер?

Эти и другие вопросы в моем авторском канале Turbo Data Science + бонус Уютный Чатик с единомышленниками.

Подписывайтесь и изучайте науку о данных на практических примерах.

Data Science

​Eportal – Симулятор эволюции с капелькой ИИ

Когда начинается эволюция, вместе с ней начинаются великие битвы; объекты делают все возможное, чтобы заполнить как можно больше места для победы своего «вида»; некоторые из них становятся пассивными, едят растения и размножаются, некоторые из них становятся агрессивными, пытаясь атаковать объекты других видов

В общем и целом, довольно интересный проект с которым можно поиграться, посмотреть исходный код

@neural | #Python #AI #Interesting

♠️ Продвинутый покерный ИИ был обучен за 20 часов

Конечно когда появляется новая технология, кто-то хочет заработать на ней денег с минимальным вовлечением в процесс. Поэтому неудивительно, что появляются покер-боты с искусственным интеллектом. Покер с точки зрения ИИ является задачей с неполной информацией в отличие, например, от шахмат, поэтому исследователю подобное решать интереснее (но о своих доходах с этого бота они не отчитались, зато статья есть). Бот реализован на решающих деревьях.У ИИ есть большое преимущество перед людьми-игроками — лучший покер-фейс.


Смотреть
Сатья

@machinelearning_ru

Что это:
Автор канала @too_motion сгенерировал картинку с помощью DALL-E 2, а затем последовательно дополнял ее с помощью unpainting'а:
- немного уменьшал размер картинки и чуть поворачивал ее
- снова подавал картинку на вход DALL-E 2 и просил дополнить ее.

В результате получилось такое видео. Это не просто абстрактные мазки: посмотрите, как в процессе возникают все новые сущности.

Новость взяла из канала @abstractDL

📲 Собеседование на позицию Data Scientist: 46 типичных вопросов.

Проверка знаний на собеседованиях — обычная практика. И мы сейчас не о глупых «Где вы видите себя через 5 лет?», а о нормальных вопросах по специальности. Вопросы будут смешаны по темам, но все они относятся к машинному обучению и Data Science. Попробуйте сначала ответить на каждый вопрос самостоятельно!

Часть 1
Часть 2

@data_analysis_ml

🚀 JAX

JAX это Autograd и XLA , объединенные для высокопроизводительных исследований в области машинного обучения.

https://github.com/google/jax

@neural

​Identify-Dog-Breeds – инструмент что позволяет идентифицировать породы собаки по фотографии с помощью одного лишь смартфона

Приложение сообщает до трех пород, которые оно считает наиболее правильными

⤷ Ссылка на проект

@neural | #Interesting #Photo

Больше 280 (!) нейронных сетей для работы с графикой на одном сайте

Мы сделали самую большую библиотеку нейронных сетей для работы с графикой. Она бесплатна и обновляется ежедневно - AI library by Phygital+

Внутри удобный поиск, описание, примеры и гуглколабы для ускорения работы креатора и повышения его воображения. Пишите обратную связь автору канала: что хотите добавить, какой функционал нужен.

А чтобы дать возможность всем освоить ИИ, скоро мы анонсируем серию открытых лекций и OpenCall для художников о том, как ИИ можно использовать в своих работах. Подписывайтесь)

А если хотите первыми получить доступ к нашему продукту, который соединил лучшие нейронные сети в одном удобном интерфейсе - добавляйтесь тут в waitlist

🌠 Продолжаем генерировать искусство — новая нейронка Artbreeder-Collages использует простые коллажи и текстовую подсказку для создания любой сцены. Можно попробовать в бета-версии:

https://collage.artbreeder.com

@neural