Neural Network from China on 1.75 Trillion parameters. Dont forget that GPT-3 has 175 Billions parameters, and training cost $12M

Seems to me few GPUs that i have will not help me in the next projects)
https://www.engadget.com/chinas-gigantic-multi-modal-ai-is-no-one-trick-pony-211414388.html

Как превращать накопленные данные в новые продукты?

Узнай об этом на мероприятии от X5 – X5Tech Future Night 18 июня. Отдельная секция, посвященная Big Data, стартует в 16:00. Спикеры Дмитрий Прусов (X5 Group), Роман Доронин (EORA.ai), Олег Хомюк (Lamoda), Владимир Горовой (Яндекс.Вертикали) и другие.

Кроме того, в программе есть секции про инновации и дизрапт.

О чем будут говорить:
— Нужны ли бизнесу инновации или они только съедают деньги?
— Как стартапам взаимодействовать с корпорациями и находить финансирование?
— Как не погубить бизнес в эпоху дизрапта?

В финале вечера музыкальный баттл от корпоративных команд из X5 Group, Сколково и Лаборатории Касперского. И концерт приглашенной звезды электронной сцены.

Участие бесплатное. Стоит зарегистрироваться прямо сейчас, количество мест ограничено https://x5retail.tech/

AgileGAN: Stylizing Portraits by Inversion-Consistent Transfer Learnin

Paper: https://guoxiansong.github.io/homepage/paper/AgileGAN.pdf

Github: https://github.com/GuoxianSong/AgileGAN.git

TFace: A trusty face recognition research platform developed by Tencent Youtu Lab. It provides a high-performance distributed training framework and releases our efficient methods implementation. This repo consists of four modules: 1. various data augmentation methods, 2. backbone model zoo, 3. our proposed methods for face recognition and face quality, 4. test protocols of evalution results and model latency.

https://github.com/Tencent/TFace

Really good face swap model with open code

https://github.com/neuralchen/SimSwap

Interesting project from google labs for studying old egypt language
https://artsexperiments.withgoogle.com/fabricius/

Reverse engineering generative models from a single deepfake image

Really don't know why and how accurate it is, but looks interesting, especialy as they shared dataset

https://ai.facebook.com/blog/reverse-engineering-generative-model-from-a-single-deepfake-image/

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07873

Github: https://github.com/vishal3477/Reverse_Engineering_GMs

Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1ZKQ3t7_Hip9DO6uwljZL4rYAn5viSRhu?usp=sharing

Записал тут вчера видео на тему роста в ИТ и построения своей карьеры. Надеюсь будет интересно.
https://youtu.be/QZdHxGALMVQ

NVIDIA introduce Canvas App - Paint With AI

You can download it by the link: https://www.nvidia.com/en-us/studio/canvas/

https://www.youtube.com/watch?v=mlZYRwJ2oJg&ab_channel=NVIDIAStudio

New augmentation library from Facebook
https://github.com/facebookresearch/AugLy

So funny, because true)

All papers from CVPR2021
https://openaccess.thecvf.com/CVPR2021

Fluid Flow improvements
https://youtu.be/Lp4k4O_HEeQ

Прямо сейчас Яндекс вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа в рамках NeurIPS 2021 проводят соревнование. Задача участников - разработать алгоритмы для машинного перевода текстов, прогноза погоды или предсказания поведения участников автомобильного движения. Обучить их на базе предоставленных данных и проверить качество их работы в условиях сдвига.

Для этого Яндекс открыл три датасета, из Погоды, Переводчика и самый большой в мире датасет по беспилотным автомобилям. Почему это круто? На данный момент доступные ученым наборы данных “со сдвигом” ограничены и зачастую созданы искусственным путем. Яндекс дает настоящие данные из своих сервисов: например, в датасете по авто собрано 600 000 дорожных сцен или более 1 600 часов движения, собранных за полгода в России, Израиле и США.

Решения, которые будут разработаны в рамках конкурса, можно будет применить и в других сферах. А создатели алгоритмов, которые покажут лучшее качество работы в условиях сдвига, получат денежные призы.

Hey people, im starting a new channel for developers - @devs_world

Here ill be covering architecture, infrastructure building, devops, clouds, HL/HA, decentralization, etc.

So subscribe if you are interested in this area.

ИТ-компания Selectel приглашает на вебинар «Искусственный интеллект и Machine learning»

После вебинара вы сможете:

💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей

Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК

Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.

Подробности и регистрация по ссылке:

🚀 https://slc.tl/FjCfB

Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data

Github: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN

Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10833v1