Каждую неделю мир машинного обучения наполняется новыми открытиями, проектами и статьями, которые не только вдохновляют дата саентистов, но и расширяют горизонты знаний. В этой статье мы собрали для вас подборку самых интересных и актуальных материалов недели, которые помогут вам быть в курсе последних тенденций и достижений. Погрузитесь в мир инноваций и узнайте о проектах, которые заслуживают вашего внимания.
Интересные библиотеки, Фреймворк и инструменты :
• Command R+ - Новая модель с открытым исходным кодом показывает крутые результаты на уровне с GPT-4 и Claude 3. 104 миллиарда параметров, 128к контекста
• LLocalSearch - полностью локально работающая система метапоиска, использующая LLM-агентов.
• MagicLens: новое семейство моделей для поиска изображений от Google.
• DINO-Tracker: Новая SOTA для отслеживания объектов.
• Stable Audio 2.0 — Stability AI представили нейросеть Stable Audio 2.0 для генерации треков с вокалом.
• SV3D - еще один проект от Stability AI- новая модель для реконструкции изображения в 3D в хорошем качетсве.
• Gaussian Head Avatar - качественная генерация ваш 3D-аватаров сразу с нескольких ракурсов.
• Financial Datasets - это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам создавать синтетические наборы финансовых данных с использованием больших языковых моделей
Интересные статьи c : Habr, Arxiv, Devto, Мл Блогов.
📌 Подробный туториал-статья по диффузионным моделям. Полезная база
📌Как OpenAI создавали бота, который победил проигроков в Dota 2
📌Аппаратные требования больших языковых моделей ИИ сокращаются вдвое каждые восемь месяцев
📌Как обнаружить галлюцинации в LLM?
📌 Браузерная интерактивная игра от tensorflow, которая позволяет настраивать и обучать нейросеть
📌 Mixture-of-Depths: распределение вычислений в LLM на основе трансформеров
📌 Как мы реализовали текстовый поиск за 48 часов
📌 Большая подборка вопросов для собеседования по DS, AI, ML, DL, NLP, компьютерному зрению
📌 Open Source в российском ИИ: исследование ландшафта
📌 Огромный список лучших бесплатных курсов Data Science.
📌 Размышления о высококачественных данных, собранных людьми
📌 Идеи улучшения точности, удобства и скорости языковых моделей
📌 Введение в нейросети: что, зачем и как?
📌 Как я стал специалистом по машинному обучению. Open AI и Dota 2
📌 AutoBNN: Probabilistic time series forecasting with compositional bayesian neural networks
📌 Introduction to LLM Ops: Reliable and Scalable LLM Integration
📌 JRDB-PanoTrack: An Open-world Panoptic Segmentation and Tracking Robotic Dataset
📌 Machine Learning in Application Development
📌 Let's detect flowers! (with SageMaker and DeepLens)
📌 FiftyOne Computer Vision Tips and Tricks - April 5, 2024
📌 Trustworthy AI: Navigating the Ethical Challenges of AI Deployment and Decision-Making
📌 SVM and Kernels: The Math that Makes Classification Magic
📌 Get Hired Faster: How to use Lyzr-Automata to draft personalised cold emails
— Auto-Merging: RAG Retrieval Technique
Видео, на которые стоит обратить внимание:
🔗 Эндрю Ын рассказывает о том, как будут развиваться ИИ-агенты (⏱ 13:39)
🔗 100 вопросов с собеседований Data Science (⏱ 36:48)
🔗 Continual Learning of Natural Language Processing Tasks with Bing Liu, PhD (⏱ 46:38)
🔗 Navigating the GENAI Frontier: Empowering Data Scientists as Ethical Innovators with Alison Cossette (⏱ 35:19)
🔗 Vision To Make 1% Top Data Data Scientist (⏱ 09:08)
🔗 ИИ против ИИ в Street Fighter III (⏱ 09:01)
Спасибо за внимание !
