Новостной дайджест
✔️ Google создал инструмент ИИ для мониторинга состояния зданий в городах.
Google выпустила инструмент на основе ИИ - Open Buildings 2.5D Temporal Dataset, отслеживающий визуальные изменения зданий. Набор данных охватывает территорию площадью 82 миллиона кв. км в Африке, Латинской Америке, Южной и Юго-Восточной Азии. Отслеживание изменений включает в себя оценку наличия, количества и высоты зданий за период с 2016 по 2023 г. Для обнаружения зданий использовались снимки со спутника Sentinel-2, который позволяет снимать заданный регион Земли примерно каждые пять дней, причем каждый пиксель на снимке представляет собой квадрат размером 10 м на реальной поверхности.
readwrite.com
✔️ АЭС в Пенсильвании будет перезапущена для обеспечения энергией дата-центров Microsoft.
Компания Constellation Energy объявила о планах по перезапуску закрытой атомной электростанции Три-Майл-Айленд в Пенсильвании. Перезапуск стал возможным благодаря соглашению с Microsoft, которая обязалась закупать электроэнергию, вырабатываемую станцией, в течение 20 лет. Данное решение является знаковым событием, демонстрирующим возобновление интереса к атомной энергетике на фоне растущих опасений по поводу изменения климата и необходимости обеспечения стабильных поставок электроэнергии.
Constellation Energy намерена инвестировать 1,6 миллиарда долларов в модернизацию реактора, включая замену главного силового трансформатора, восстановление турбин и систем охлаждения. Ожидается, что модернизированный реактор будет иметь мощность 835 мегаватт.
nytimes.com
✔️ Wordfreq, проект, анализирующий использование человеческого языка, закрывается из-за загрязнения данных генеративным ИИ.
Проект wordfreq, который предоставлял данные о состоянии языка на основе различных онлайн-источников, больше не будет обновляться. Это решение обусловлено из-за влияния генеративного ИИ и изменениями в доступности данных.
Генеративный ИИ загрязняет источники данных, они становятся ненадежными. Интернет, являвшийся важным источником информации для wordfreq, теперь переполнен контентом, созданным большими языковыми моделями. Этот контент часто не имеет подлинного человеческого намерения или коммуникации, искажая частоту слов.
Доступ к данным, которые раньше были бесплатными, теперь стал платным. Twitter и Reddit, ранее являвшиеся ценными источниками разговорного языка для wordfreq, больше не предоставляют открытые API.
edworking.com
✔️ Индийский режиссер Рам Гопал Варма отказывается от музыкантов в пользу музыки, созданной искусственным интеллектом.
Индийский режиссер Рам Гопал Варма, заявил, что будет использовать только музыку, созданную искусственным интеллектом в своих будущих проектах. Варма запустил проект под названием RGV Den Music, который будет использовать музыку, созданную Suno и Udio. Он утверждает, что ИИ обеспечивает мгновенное создание музыки с «нулевой стоимостью».
Варма раскритиковал композиторов за частые срывы сроков и конфликты в расписании, а авторов текстов обвинил в неспособности уловить суть песен.
techcrunch.com
✔️ Amazon запустил сервис генерации видеорекламы.
Amazon Ads запустил новую функцию - "Video Generator", которая использует генеративный ИИ для создания визуально привлекательных видеореклам за несколько минут. Инструмент предназначен для повышения креативности рекламодателей и создания контента.
Video Generator создает персонализированные видео по одному изображению продукта, подчеркивая особенности и преимущества товара. Он является дополнением к существующим инструментам Amazon Ads, которые позволяют рекламодателям генерировать изображения в разных стилях.
aboutamazon.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Google выпустила инструмент на основе ИИ - Open Buildings 2.5D Temporal Dataset, отслеживающий визуальные изменения зданий. Набор данных охватывает территорию площадью 82 миллиона кв. км в Африке, Латинской Америке, Южной и Юго-Восточной Азии. Отслеживание изменений включает в себя оценку наличия, количества и высоты зданий за период с 2016 по 2023 г. Для обнаружения зданий использовались снимки со спутника Sentinel-2, который позволяет снимать заданный регион Земли примерно каждые пять дней, причем каждый пиксель на снимке представляет собой квадрат размером 10 м на реальной поверхности.
readwrite.com
Компания Constellation Energy объявила о планах по перезапуску закрытой атомной электростанции Три-Майл-Айленд в Пенсильвании. Перезапуск стал возможным благодаря соглашению с Microsoft, которая обязалась закупать электроэнергию, вырабатываемую станцией, в течение 20 лет. Данное решение является знаковым событием, демонстрирующим возобновление интереса к атомной энергетике на фоне растущих опасений по поводу изменения климата и необходимости обеспечения стабильных поставок электроэнергии.
Constellation Energy намерена инвестировать 1,6 миллиарда долларов в модернизацию реактора, включая замену главного силового трансформатора, восстановление турбин и систем охлаждения. Ожидается, что модернизированный реактор будет иметь мощность 835 мегаватт.
nytimes.com
Проект wordfreq, который предоставлял данные о состоянии языка на основе различных онлайн-источников, больше не будет обновляться. Это решение обусловлено из-за влияния генеративного ИИ и изменениями в доступности данных.
Генеративный ИИ загрязняет источники данных, они становятся ненадежными. Интернет, являвшийся важным источником информации для wordfreq, теперь переполнен контентом, созданным большими языковыми моделями. Этот контент часто не имеет подлинного человеческого намерения или коммуникации, искажая частоту слов.
Доступ к данным, которые раньше были бесплатными, теперь стал платным. Twitter и Reddit, ранее являвшиеся ценными источниками разговорного языка для wordfreq, больше не предоставляют открытые API.
edworking.com
Индийский режиссер Рам Гопал Варма, заявил, что будет использовать только музыку, созданную искусственным интеллектом в своих будущих проектах. Варма запустил проект под названием RGV Den Music, который будет использовать музыку, созданную Suno и Udio. Он утверждает, что ИИ обеспечивает мгновенное создание музыки с «нулевой стоимостью».
Варма раскритиковал композиторов за частые срывы сроков и конфликты в расписании, а авторов текстов обвинил в неспособности уловить суть песен.
techcrunch.com
Amazon Ads запустил новую функцию - "Video Generator", которая использует генеративный ИИ для создания визуально привлекательных видеореклам за несколько минут. Инструмент предназначен для повышения креативности рекламодателей и создания контента.
Video Generator создает персонализированные видео по одному изображению продукта, подчеркивая особенности и преимущества товара. Он является дополнением к существующим инструментам Amazon Ads, которые позволяют рекламодателям генерировать изображения в разных стилях.
aboutamazon.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
WordLlama — это быстрый и легкий набор инструментов для обработки естественного языка для задач нечеткой дедупликации, оценки сходства и ранжирования слов.
Он оптимизирован для CPU и способен создавать эффективные представления текстовых лексем, используя компоненты из больших языковых моделей, например LLama3.
Ключевые особенности WordLlama:
Эксперименты на наборе данных MTEB показывают, что WordLlama превосходит GloVe 300d по всем показателям, несмотря на значительно меньший размер (16 МБ против >2 ГБ).
WordLlama демонстрирует высокую производительность в задачах кластеризации, реранжирования, классификации текстов и семантического поиска.
В будущем разработчики планируют добавить функции для семантического разделения текста, а также примеры блокнотов и конвейеры RAG.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Toolkit #NLP #WordLlama
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Machine Learning: Медицинский дайджест за период 7.09 - 14.09 2024 года
🟩 GP-GPT: LLM для сопоставления генов и фенотипов.
Результаты показывают, что GP-GPT превосходит по производительности Llama2/3 и GPT-4, в задачах, связанных с извлечением информации о генах и заболеваниях.
🟩 GMISeg: сегментация медицинских изображений без переобучения.
GMISeg (General Medical Image Segmentation) - модель для решения задач сегментации медицинских изображений без необходимости переобучения. Модель использует предварительно обученный на ImageNet энкодер изображений ViT и low-rank стратегию тонкой настройки к энкодеру подсказок и декодеру маски для эффективного обучения.
🟦 CoD: повышение интерпретируемости медицинских LLM.
Chain of Diagnoses (CoD) — это метод, который направлен на повышение прозрачности и объяснимости процесса диагностики с помощью больших языковых моделей. CoD разбивает процесс постановки диагноза на пять этапов, имитируя действия врача.
🔸Arxiv 🔸Github 🔸DiagnosisGPT-7B 🔸DiagnosisGPT-34B
🟦 AI Virtual Cell: Как создать виртуальную клетку с помощью ИИ.
AIVC — концепция модели, которая способна имитировать поведение молекул, клеток и тканей. Эта модель обучается на огромном количестве биологических данных, включая геномную информацию, изображения и результаты экспериментов.
Главная особенность AIVC — универсальные представления (UR). Они располагают биологические данные в многомерном пространстве, сохраняя при этом важные связи и закономерности.
🟦 Диагностика кожных заболеваний: интерпретируемое визуальное обнаружение концепций с SAM.
В исследовании рассматривается проблема диагностики кожных заболеваний на основе анализа клинических фотографий, полученных с помощью смартфонов. Авторы предлагают методику, основанную на использовании модели сегментации изображений SAM и cross-attention архитектуры.
🟦 Explicd:объяснимый диагноз на основе классификации медицинских изображений.
Explicd — модель, разработанная для объяснимой классификации медицинских изображений. Она способна не только делать точные описания, но и предоставлять обоснование своих решений, понятное для человека.
В основе архитектуры Explicd лежит интеграция диагностических критериев, сформулированных на естественном языке, с визуальными концепциями, извлеченными из изображений. Вначале Explicd запрашивает соответствующие знания из LLM (GPT-4) или получает их от экспертов. Эти знания преобразуются в текстовые диагностические критерии: цвет, форму, текстуру или специфические паттерны, характерные для анализируемого заболевания.
🟦 ReXErr: генерация клинических ошибок в отчетах по диагностической радиологии.
ReXErr продемонстрировал способность создавать различные типы ошибок в одном отчете с вариациями в пределах каждого подтипа ошибки. В выборке из 100 исходных отчетов с ошибками, рассмотренных клиницистом, 83 модифицированных отчета были признаны правдоподобными, в то время как только 17 содержали ошибки, которые были неправдоподобны в отчетах, сгенерированных LLM, или в отчетах, написанных врачом.
🟦 Тонкая настройка LLM для медицины: роль DPO.
В исследовании Стэнфордского университета изучается важность точной настройки LLM для задач клинической обработки естественного языка. Авторы сравнивают две распространенные методики: контролируемую точную настройку (SFT) и прямую оптимизацию параметров (DPO).
Результаты показали, что для простой классификации текста SFT достаточно, в то время как для более сложных задач - клиническое рассуждение, суммирование и сортировка, DPO значительно улучшает производительность. Авторы связывают это с тем, что DPO позволяет модели обучаться на контрасте между желательными и нежелательными ответами, что способствует более глубокому пониманию контекста.
📌 Подробности
#news #ai #ml #medtech
@ai_machinelearning_big_data
🟩 GP-GPT: LLM для сопоставления генов и фенотипов.
Результаты показывают, что GP-GPT превосходит по производительности Llama2/3 и GPT-4, в задачах, связанных с извлечением информации о генах и заболеваниях.
🟩 GMISeg: сегментация медицинских изображений без переобучения.
GMISeg (General Medical Image Segmentation) - модель для решения задач сегментации медицинских изображений без необходимости переобучения. Модель использует предварительно обученный на ImageNet энкодер изображений ViT и low-rank стратегию тонкой настройки к энкодеру подсказок и декодеру маски для эффективного обучения.
🟦 CoD: повышение интерпретируемости медицинских LLM.
Chain of Diagnoses (CoD) — это метод, который направлен на повышение прозрачности и объяснимости процесса диагностики с помощью больших языковых моделей. CoD разбивает процесс постановки диагноза на пять этапов, имитируя действия врача.
🔸Arxiv 🔸Github 🔸DiagnosisGPT-7B 🔸DiagnosisGPT-34B
🟦 AI Virtual Cell: Как создать виртуальную клетку с помощью ИИ.
AIVC — концепция модели, которая способна имитировать поведение молекул, клеток и тканей. Эта модель обучается на огромном количестве биологических данных, включая геномную информацию, изображения и результаты экспериментов.
Главная особенность AIVC — универсальные представления (UR). Они располагают биологические данные в многомерном пространстве, сохраняя при этом важные связи и закономерности.
🟦 Диагностика кожных заболеваний: интерпретируемое визуальное обнаружение концепций с SAM.
В исследовании рассматривается проблема диагностики кожных заболеваний на основе анализа клинических фотографий, полученных с помощью смартфонов. Авторы предлагают методику, основанную на использовании модели сегментации изображений SAM и cross-attention архитектуры.
🟦 Explicd:объяснимый диагноз на основе классификации медицинских изображений.
Explicd — модель, разработанная для объяснимой классификации медицинских изображений. Она способна не только делать точные описания, но и предоставлять обоснование своих решений, понятное для человека.
В основе архитектуры Explicd лежит интеграция диагностических критериев, сформулированных на естественном языке, с визуальными концепциями, извлеченными из изображений. Вначале Explicd запрашивает соответствующие знания из LLM (GPT-4) или получает их от экспертов. Эти знания преобразуются в текстовые диагностические критерии: цвет, форму, текстуру или специфические паттерны, характерные для анализируемого заболевания.
🟦 ReXErr: генерация клинических ошибок в отчетах по диагностической радиологии.
ReXErr продемонстрировал способность создавать различные типы ошибок в одном отчете с вариациями в пределах каждого подтипа ошибки. В выборке из 100 исходных отчетов с ошибками, рассмотренных клиницистом, 83 модифицированных отчета были признаны правдоподобными, в то время как только 17 содержали ошибки, которые были неправдоподобны в отчетах, сгенерированных LLM, или в отчетах, написанных врачом.
🟦 Тонкая настройка LLM для медицины: роль DPO.
В исследовании Стэнфордского университета изучается важность точной настройки LLM для задач клинической обработки естественного языка. Авторы сравнивают две распространенные методики: контролируемую точную настройку (SFT) и прямую оптимизацию параметров (DPO).
Результаты показали, что для простой классификации текста SFT достаточно, в то время как для более сложных задач - клиническое рассуждение, суммирование и сортировка, DPO значительно улучшает производительность. Авторы связывают это с тем, что DPO позволяет модели обучаться на контрасте между желательными и нежелательными ответами, что способствует более глубокому пониманию контекста.
📌 Подробности
#news #ai #ml #medtech
@ai_machinelearning_big_data
PDLP (PDHG для LP) - это метод быстрого решения задач линейного программирования с высокой точностью, что важно для многих областей применения - от машинного обучения до оптимизации бизнес-процессов.
PDLP ориентирован на решение крупномасштабных задач, где традиционные методы, такие как симплекс-метод и метод внутренних точек, становятся неэффективными из-за необходимости факторизации матриц.
В основе PDLP лежит принцип primaldual hybrid gradient (PDHG), примененный к задаче седловой точки, эквивалентной исходной задаче ЛП. Для повышения эффективности PDHG в PDLP реализован ряд усовершенствований:
Алгоритм PDLP начинает работу с предварительного решения и диагонального предобуславливания. Предварительное решение упрощает задачу путем выявления и устранения избыточных ограничений, переменных и других упрощений.
Диагональное предобуславливание масштабирует матрицу ограничений для улучшения сходимости алгоритма. После выполнения этих операций запускается основной итерационный процесс PDHG с адаптивным выбором шага и перезапусками.
Для оценки эффективности алгоритма PDLP использовались три набора данных: MIP Relaxations, LP benchmark и Netlib. Результаты сравнивались с baseline PDHG и с другими методами первого порядка: SCS (в прямом и матрично-свободном режимах) и улучшенной реализацией метода экстраградиента.
Эксперименты показали, что PDLP значительно превосходит baseline PDHG по скорости решения задач и количеству решенных задач. При этом PDLP на некоторых задачах показывает производительность, сопоставимую с коммерческим решателем линейного программирования Gurobi.
Важным результатом является успешное применение PDLP для решения задачи ранжирования веб-страниц PageRank, где традиционные методы не справляются из-за больших размеров задачи.
Тестирование проводилось на случайных графах типа Barabási-Albert с макс. количеством узлов до 10^7.
PDLP успешно решил задачи PageRank за 5.4 часа (граф 10^7 узлов с точностью 10^-8), в то время как Gurobi столкнулся с ошибками нехватки памяти.
# set up the necessary packages:
$ julia --project -e 'import Pkg; Pkg.instantiate()'
# run solve.jl script
$ julia --project scripts/solve.jl \
--instance_path=INSTANCE_PATH --output_directory=OUTPUT_DIRECTORY \
--tolerance=TOLERANCE --time_sec_limit=TIME_SEC_LIMIT
# The results are written to JSON and text files
# in is the working directory.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LP #PDLP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Новостной дайджест
✔️ Cloudflare позволит сайтам взимать плату с AI-ботов за скрапинг.
В следующем году Cloudflare планирует запустить торговую площадку, на которой владельцы веб-сайтов смогут продавать разработчикам моделей ИИ доступ к своему контенту для обучения. Это решение является частью стратегии компании, направленной на предоставление владельцам сайтов большего контроля над ИИ-ботами.
Новая торговая площадка предложит различные варианты оплаты: от фиксированной платы до модели, основанной на количестве запросов.
Многие разработчики ИИ используют контент небольших веб-сайтов без соответствующей компенсации, что негативно отражается на бизнес-моделях этих сайтов, а также приводит к увеличению нагрузки на серверы и росту расходов.
techcrunch.com
✔️ AnySkin - универсальный сменный тактильный датчик для роботов.
AnySkin - это новый сенсорный датчик для роботов, который легко собирается, совместим с различными манипуляторами и может быть использован на разных типах поверхностей.
Датчик работает за счет измерения искажений магнитного поля, создаваемого намагниченными железными частицами на сенсорной поверхности.
Благодаря гибкой и легко заменяемой конструкции AnySkin решает проблему долговечности и универсальности, которая долгое время препятствовала развитию эффективных тактильных сенсоров для роботов.
any-skin.github.io
✔️ В Китае открылась первая в мире больница с AI - врачами.
«Agent Hospital» - детище Tsinghua University открылся в Пекине. В клинике "работают" 14 ИИ-врачей и 4 виртуальные медсестры. Agent Hospital может обслуживать 10 000 пациентов всего за несколько дней, в то время как у врачей-людей на это ушло бы до двух лет.
Интеграция ИИ в медицинское обслуживание должна повысить доступность, скорость и оперативность реагирования на потребности пациентов.
С ростом спроса на медицинские услуги и увеличением нагрузки на медицинских работников, решения по типу такой клиники может снизить нагрузку на врачей и медсестер, предоставляя при этом быстрый и точный уход за пациентами.
thedailycpec.com
✔️ Intel Gaudi 3 выйдет на следующей неделе.
Intel готовится выпустить на следующей неделе свой новый ИИ-ускоритель Gaudi 3, который, по заявлению компании, превосходит по энергоэффективности своего предшественника более чем в два раза и способен запускать ИИ-модели в 1,5 раза быстрее, чем GPU Nvidia H100.
Ускоритель был протестирован на Llama от Meta и Falcon от TII, и продемонстрировал способность эффективно обучать и развертывать языковые и мультимодальные модели.
В 2025 году Intel планирует выпустить Falcon Shores – преемника Gaudi 3, который объединит ИИ-возможности Gaudi с мощными GPU Intel в одном корпусе.
analyticsindiamag.com
✔️ В Калифорнии принят закон, защищающий наследие умерших артистов.
Сенат Калифорнии принял законопроект №1836, который запрещает использование "цифровых копий" умерших артистов без согласия их наследников.
Закон распространяется на фильмы, телепередачи, видеоигры, аудиокниги, звукозаписи и другие медиа. Эта инициатива стала результатом протестов профсоюза актеров SAG-AFTRA против использования ИИ без контроля со стороны артистов.
Закон определяет «цифровую копию» как созданное компьютером, очень реалистичное электронное медиа, которое легко идентифицируется как голос или образ человека.
Новая правовая мера направлена на то, чтобы помочь наследникам умерших артистов контролировать использование их наследия. Ожидается, что закон в ближайшее время подпишет губернатор Гэвин Ньюсом.
miamarket.it
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
В следующем году Cloudflare планирует запустить торговую площадку, на которой владельцы веб-сайтов смогут продавать разработчикам моделей ИИ доступ к своему контенту для обучения. Это решение является частью стратегии компании, направленной на предоставление владельцам сайтов большего контроля над ИИ-ботами.
Новая торговая площадка предложит различные варианты оплаты: от фиксированной платы до модели, основанной на количестве запросов.
Многие разработчики ИИ используют контент небольших веб-сайтов без соответствующей компенсации, что негативно отражается на бизнес-моделях этих сайтов, а также приводит к увеличению нагрузки на серверы и росту расходов.
techcrunch.com
AnySkin - это новый сенсорный датчик для роботов, который легко собирается, совместим с различными манипуляторами и может быть использован на разных типах поверхностей.
Датчик работает за счет измерения искажений магнитного поля, создаваемого намагниченными железными частицами на сенсорной поверхности.
Благодаря гибкой и легко заменяемой конструкции AnySkin решает проблему долговечности и универсальности, которая долгое время препятствовала развитию эффективных тактильных сенсоров для роботов.
any-skin.github.io
«Agent Hospital» - детище Tsinghua University открылся в Пекине. В клинике "работают" 14 ИИ-врачей и 4 виртуальные медсестры. Agent Hospital может обслуживать 10 000 пациентов всего за несколько дней, в то время как у врачей-людей на это ушло бы до двух лет.
Интеграция ИИ в медицинское обслуживание должна повысить доступность, скорость и оперативность реагирования на потребности пациентов.
С ростом спроса на медицинские услуги и увеличением нагрузки на медицинских работников, решения по типу такой клиники может снизить нагрузку на врачей и медсестер, предоставляя при этом быстрый и точный уход за пациентами.
thedailycpec.com
Intel готовится выпустить на следующей неделе свой новый ИИ-ускоритель Gaudi 3, который, по заявлению компании, превосходит по энергоэффективности своего предшественника более чем в два раза и способен запускать ИИ-модели в 1,5 раза быстрее, чем GPU Nvidia H100.
Ускоритель был протестирован на Llama от Meta и Falcon от TII, и продемонстрировал способность эффективно обучать и развертывать языковые и мультимодальные модели.
В 2025 году Intel планирует выпустить Falcon Shores – преемника Gaudi 3, который объединит ИИ-возможности Gaudi с мощными GPU Intel в одном корпусе.
analyticsindiamag.com
Сенат Калифорнии принял законопроект №1836, который запрещает использование "цифровых копий" умерших артистов без согласия их наследников.
Закон распространяется на фильмы, телепередачи, видеоигры, аудиокниги, звукозаписи и другие медиа. Эта инициатива стала результатом протестов профсоюза актеров SAG-AFTRA против использования ИИ без контроля со стороны артистов.
Закон определяет «цифровую копию» как созданное компьютером, очень реалистичное электронное медиа, которое легко идентифицируется как голос или образ человека.
Новая правовая мера направлена на то, чтобы помочь наследникам умерших артистов контролировать использование их наследия. Ожидается, что закон в ближайшее время подпишет губернатор Гэвин Ньюсом.
miamarket.it
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Большой, подробный и лаконичный туториал в 2-х частях по оптимизации матричного умножения на микроархитектуре Hopper (H100) с использованием библиотеки CUTLASS.
CUTLASS - это набор реализаций алгоритмов линейной алгебры (шаблонов) для использования на CUDA в задачах глубокого обучения, инженерных расчетах и научных исследованиях.
В этой части подробно рассматривается концепция «ядерных матриц» и «матричных дескрипторов», которые нужны для эффективной работы с WGMMA.
В конце туториала кратко описывается реализация конвейеризации в GEMM-ядрах для архитектуры Ampere.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #CUTLASS #Tutorial
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Инженеры NASA разработали OnAIR, который делает космические аппараты более автономными и отказоустойчивыми. OnAIR — это программный комплекс с открытым исходным кодом на платформе GitHub для разработки и развертывания алгоритмов ИИ.
Прототип OnAIR был протестирован в миссии NASA NAMASTE, где дроны измеряли выбросы метана в районах вечной мерзлоты на Аляске. Он позволил дронам оптимизировать сбор данных, обрабатывая информацию с датчиков и корректируя маршрут в реальном времени.
OnAIR также был протестирован на Международной космической станции (МКС) с использованием платформы SpaceCube.
Инженеры NASA интегрировали его с основной системой управления SpaceCube, преодолев технические сложности - ограниченная вычислительная мощность и адаптация ПО к архитектуре процессора.
spacenews.com
Разработчики готовится представить на этой неделе голосовой чат-бот с голосами известных актеров, включая Джуди Денч, Кристен Белл и Джона Сину. Пользователи смогут выбирать голос знаменитости для взаимодействия с цифровым помощником Meta, аналогичным ChatGPT.
Запуск функции запланирован в США и других англоязычных странах и будет доступен в приложениях компании, включая Facebook, Instagram и WhatsApp.
В прошлом году Meta уже экспериментировала с добавлением элементов звездности в чат-бот, запустив текстовые версии с образами Пэрис Хилтон и Снуп Дога, но они не получили большой популярности.
reuters.com
Проект на Github представляет собой программную реализацию метода "Deep Convolutional Networks for Supervised Morpheme Segmentation of Russian Language" для проведения морфемного анализа и сегментации слов русского языка.
Обученная модель проекта способна сегментировать слова на приставки, корни, соединительные гласные, дефисы, суффиксы, постфиксы и окончания.
Проект, помимо инференса, укомплектован скриптами для самостоятельной тренировки и валидации модели.
ruMorpheme
Customer Engagement Suite (CES) с Google AI — комплексное решение, которое сочетает в себе функции ИИ (Gemini Flash 1.5) для контакт-центров. CES формирует целостный и последовательный подход к обслуживанию клиентов с широким спектром сторонних решений: телефонию, CRM и HR.
Customer Engagement Suite включает в себя : Conversational Agents для создания виртуальных агентов с детерминированной (основанной на правилах) и GenAI функциональностью, Agent Assist для оказания поддержки в реальном времени, Conversational Insights для анализа данных о взаимодействии с клиентами и выявления областей для улучшения.
Платформа поддерживает многоканальное взаимодействие через веб-интерфейсы, мобильные устройства, голосовые каналы, электронную почту и приложения, и работает с текстовой, голосовой и визуальной информацией.
cloud.google.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Llama 3.1-Nemotron-51B-Instruct основана на Llama 3.1-70B и предназначена для NLP-задач генерации текста, чата, рассуждения и обобщения. Мультиязычность наследована от родительская модель. Llama 3.1-Nemotron-51B-Instruct также умеет обрабатывать языки программирования.
Архитектура модели построена с использованием методологии Neural Architecture Search (NAS) и блочной дистилляции.
NAS позволяет отобрать наиболее эффективные блоки трансформера для каждого слоя модели, а блочная дистилляция обеспечивает перенос знаний от исходной модели Llama 3.1-70B к более компактной Llama 3.1-Nemotron-51B-Instruct.
Полученная архитектура имеет нерегулярную структуру блоков с уменьшенным количеством операций внимания и полносвязных слоев, что существенно снижает вычислительную сложность и объем используемой памяти.
В процессе обучения модели использовались бенчмаркиMT-Bench и MMLU. Тестирование проводилось на задачах генерации текста, перевода и ответов на вопросы.
Результаты показали, что инференс Llama 3.1-Nemotron-51B-Instruct в 2.2 раза быстрее "родительской" модели (Llama 3.1-70B) при сохранении практически той же точности.
Благодаря сниженным требованиям к памяти, модель может обрабатывать в 4 раза большие объемы данных на одном GPU.
import torch
import transformers
model_id = "nvidia/Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct"
model_kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16, "trust_remote_code": True, "device_map": "auto"}
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
tokenizer=tokenizer,
max_new_tokens=20,
**model_kwargs
)
print(pipeline([{"role": "user", "content": "Hey how are you?"}]))
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Nemotron
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM