🔥 ​Phi-4-multimodal-instruct — это легковесная открытая мультимодальная модель, разработанная Microsoft!

🌟 Она способна обрабатывать текстовые, визуальные и аудио входные данные, генерируя текстовые выходы. Модель поддерживает контекст длиной до 128 тысяч токенов и была улучшена с помощью методов, таких как супервизорное дообучение, прямая оптимизация предпочтений и обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), что обеспечивает точное следование инструкциям и повышенные меры безопасности!

🔗 Ссылка: *клик*

@machinelearning_ru

🔥 Epigram — это открытый и бесплатный новостной агрегатор, использующий искусственный интеллект для предоставления кратких и понятных сводок новостей из надежных источников!

🌟 Платформа позволяет пользователям получать персонализированную ленту новостей, основанную на их интересах, и предоставляет возможность углубленного анализа статей с помощью AI. Интерфейс Epigram интуитивно понятен и адаптирован для использования на различных устройствах, обеспечивая удобный доступ к новостям в любое время и в любом месте.

🔐 Лицензия: AGPL-3.0

🖥 Github

@machinelearning_ru

🔥 Huginn — это система с открытым исходным кодом для создания агентов, которые выполняют автоматические задачи в интернете от вашего имени!

💡 Эти агенты могут читать веб-страницы, отслеживать события и предпринимать действия на основе заданных условий. Huginn позволяет создавать и настраивать агентов, которые генерируют и потребляют события, распространяя их по направленному графу. Это похоже на настраиваемую версию сервисов, таких как IFTTT или Zapier, но с полным контролем над данными и процессами на вашем собственном сервере.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@machinelearning_ru

✔️ OpenAI запускает программу NextGenAI.

OpenAI запускает NextGenAI — совместную программу с 15 НИИ, направленную на ускорение научных прорывов и трансформацию образования с использованием ИИ. OpenAI планирует выделить на финансирование исследований 50 млн. долларов.

Программа объединяет институты в США и за рубежом. Среди партнеров Калифорнийский технологический институт, Гарвардский университет и Массачусетский технологический институт, а также Бостонская детская больница и Бостонская публичная библиотека.

Цель NextGenAI — укрепить связи между академическими кругами и реальным сектором, гарантируя, что преимущества ИИ будут распространены на научные лаборатории и социально значимые проекты.
openai.com

✔️ Китай планирует запустить новую политику по продвижению архитектуры RISC-V.

Китай разрабатывает новую политику по расширению применения архитектуры микросхем с открытым исходным кодом RISC-V в попытке снизить свою зависимость от западных технологий микросхем.

В настоящее время многие учреждения разрабатывают чипы на базе RISC-V, а компании, например, Qualcomm уже создали специальные подразделения для популяризации этой архитектуры. Ожидается, что политика будет представлена ​​в этом месяце, а RISC-V станет альтернативой архитектурам x86 и ARM.
reuters.com

✔️ Stability AI и Arm: генеративный звук теперь на смартфонах и без интернета.

Stability AI в сотрудничестве с Arm представила возможность генерации высококачественных звуковых эффектов и аудиосэмплов прямо на мобильных устройствах, без необходимости подключения к интернету. Это стало возможным благодаря использованию библиотек Arm KleidiAI и технологии Stable Audio Open от Stability AI.

Так время генерации аудио на ARM-устройствах сократилось в 30 раз, с 240 до 8 секунд на процессорах Armv9. Увидеть демонстрацию работы Stable Audio Open можно будет на выставке MWC в Барселоне 3 марта 2025 года.
stability.ai

✔️ Operator от Opera: AI-агенты в браузере.

Opera анонсировала браузер Operator, который сам выполняет задачи пользователя в интернете. Он содержит встроенный ИИ-агент, способный покупать товары, искать информацию и выполнять другие действия по запросу пользователя. Operator также способен управлять подписками и онлайн-аккаунтами - он найдет все активные подписки и предложит отменить ненужные. Operator может автоматически оплачивать счета и загружать банковские выписки.

В отличие от обычных браузеров, Operator анализирует DOM Tree и структуру страницы, чтобы быстро и эффективно выполнять задачи. Пользователь может видеть весь процесс и контролировать его.
Operator скоро станет доступен в рамках программы Opera Feature Drop.
blogs.opera.com

✔️ Amazon готовится выпустить конкурента GPT-o

Amazon разрабатывает новую модель ризонинга - Nova, которая должна составить конкуренцию OpenAI и Anthropic. Релиз Nova запланирован в июне этого года и будет отличаться высокой производительностью и экономической эффективностью.

Amazon ставит перед собой цель войти в топ-5 лучших ИИ-моделей по результатам внешних оценок, с фокусом в задачах, связанных с разработкой программного обеспечения и математическим мышлением. Разработкой занимается команда AGI под руководством Rohit Prasad.
businessinsider.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🔥 Micro Agent — это инструмент командной строки, который использует возможности искусственного интеллекта для автоматической генерации и исправления кода!

💡 Его основная задача — создавать тесты и писать код, соответствующий этим тестам, обеспечивая разработчикам эффективный и надежный процесс разработки.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@machinelearning_ru

🌟 AMD Instella: открытая языковая модель, обученная на ROCm и оборудовании AMD.

Instella - полностью опенсорсная модель с 3 млрд. параметров, обученная с нуля на GPU AMD Instinct MI300X. Instella не только превосходит существующие LLM сопоставимого размера, но и показывает конкурентоспособную производительность по сравнению с Llama-3.2-3B, Gemma-2-2B и Qwen-2.5-3B.

Разработка Instella основана на опыте AMD с OLMo, на которой была доказана возможность обучения LLM на стеке AMD. В процессе создания Instella прошлые наработки были масштабированы для создания модели с 3 млрд. параметров. Она обучалась на 128 GPU MI300X с использованием 4,15 трлн. токенов. В процессе применялись методы FlashAttention-2, Torch Compile и FSDP с гибридным шардированием.

Процесс обучения Instella состоял из 4-х этапов, постепенно наращивая возможности модели от базового понимания естественного языка до следования инструкциям и соответствия предпочтениям человека.

Первый этап претрейна задействовал 4 трлн. токенов из набора данных OLMoE-mix-0924 (код, академические тексты, математика и общие знания). Второй этап - 57 млрд. токенов из датасетов Dolmino-Mix-1124 и SmolLM-Corpus (python-edu).

На третьем этапе проводилась SFT модели с использованием 8,9 млрд. токенов текстовых пар "инструкция-ответ". Наконец, для приведения модели в соответствие с предпочтениями человека был выполнен четвертый этап - DPO модели Instella-3B-SFT с использованием 0,76 млрд токенов.

Instella получила 36 слоев, каждый из которых имеет 32 attention heads и поддерживает длину последовательности до 4096 токенов.

Финальный вариант Instella-3B превосходит существующие открытые модели в среднем на 8,08%.

▶️ Состав релиза:

🟢Instella-3B-Stage1 - претрейн-чекпоинт после первого этапа обучения;
🟢Instella-3B - чекпоинт после второго этапа;
🟢Instella-3B-SFT - версия модели после SFT;
🟢Instella-3B-Instruct - финальная версия после DPO;
🟠Instella-GSM8K-synthetic - датасет, использованный на 2 этапе обучения;
🟠Код для трейна и инференса


📌 Лицензирование: ReasearchRAIL License.


🟡Статья
🟡Коллекция на HF
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #RoCM #AMD #Instella