AI Image to Video Free Generator

📹✨ Бесплатный генератор AI видео из изображений
Ищете способ преобразовать ваши изображения в потрясающие видео? Попробуйте этот бесплатный генератор! 🚀
Просто загрузите свои фото, и ИИ создаст из них увлекательное видеоповествование. Идеально подходит для соцсетей, презентаций и личных проектов. 🎬
Попробуйте сейчас и откройте для себя новые возможности визуального творчества! 🌟

🔥https://creatus.ai/image-animation-image-to-video

#AI #Видеогенератор #ИскусственныйИнтеллект #Технологии

​​CyberYozh выпускает новую партию бесплатных курсов про анонимность

Материал, как обычно, ходит по краю, но точно стоит вашего внимания. Вот список новинок:

😎 Proxy для Анонимности — громко заявляя, что сервисы и самодельные VPN — это дыра в вашей анонимности, ребята покажут и расскажут альтернативные варианты, как повысить приватность с помощью цепочек из Proxy, Tor и Whonix в разных комбинациях.

🔒 Компьютерная криминалистика (форензика) — курс, в котором вы узнаете, как можно получить удаленные файлы с защищённых или уничтоженных устройств и носителей.

😉 Шпионские устройства — расскажут про вооружение современных охотников за ублюдками. Дроны, глушилки и другие увлекательные девайсы нацеленные на слежку за целью.

Доступ откроют уже *24 июля*, одновременно с бесплатным онлайн-ивентом, где будут выступать хакеры, детективы и бывшие киберпреступники. Веселые ребята…

🚀 Новая IDE на Rust: Zed теперь доступен для Linux! 🐧

Zed — это мощная среда IDE, разработанная авторами Atom и Tree-sitter, и распространяемая по лицензии GPL. Основываясь на языке Rust, Zed предлагает пользователям:

🔹 Поддержка множества языков
🔹 Подсветка синтаксиса
🔹 Автоматическое выравнивание кода
🔹 Просмотр структуры кода
🔹 Автодополнение
🔹 Инструменты для совместной работы в реальном времени
🔹 Встроенный терминал
🔹 Режим Vim
🔹 Темы оформления

🔍 Уникальные функции Zed:

1. GPU-ускорение с Vulkan: Быстрая загрузка, мгновенное открытие больших файлов и низкая задержка ввода.
2. Интеграция с ChatGPT от OpenAI: Генерация кода, рефакторинг и устранение проблем с помощью ИИ.
3. Ненавязчивая ИИ-интеграция: Взаимодействие с ИИ в отдельной панели, не мешая основной работе.

✒️ Zed — отличный инструмент как для опытных разработчиков, так и для тех, кто только начинает свой путь в программировании. Однако, несмотря на удобства, помните, что ИИ не заменит человеческую изобретательность — GPT предлагает лишь решения, основанные на уже известных данных.

🔗 Подробнее и скачать: https://zed.dev/

#ZedIDE #Rust #Linux #Programming #OpenSource #IDE #ChatGPT

🚀 Языки программирования для Machine Learning: что выбрать? 🤖

Machine Learning (ML) стремительно преобразует множество сфер нашей жизни. Но какой язык программирования выбрать, чтобы максимально эффективно работать в этой области? Давайте рассмотрим наиболее популярные варианты.

1. Python 🐍

Пожалуй, самый популярный язык для ML благодаря огромному количеству библиотек и фреймворков:
- TensorFlow, Keras, PyTorch: для создания и обучения моделей.
- Pandas, NumPy, Scikit-learn: для работы с данными и их предварительной обработки.

🔹 Почему Python? Прост в изучении, множество открытых ресурсов и сообществ.

2. R 📊

Специализирован для статистики и визуализации данных. Отлично подходит для исследователей и аналитиков:
- Caret, randomForest: для создания моделей.
- ggplot2, Shiny: для визуализации и разработки интерактивных приложений.

🔹 Почему R? Идеален для анализа данных и построения моделей с мощными инструментами визуализации.

3. Java ☕

Широко используется в корпоративных решениях и обладает высокой производительностью:
- Weka, Deeplearning4j: библиотеки для ML.
- Apache Spark MLlib: распределенные вычисления для анализа данных.

🔹 Почему Java? Отличается стабильностью, масштабируемостью и хорош для больших корпоративных проектов.

4. C++ 💻

Изначально используется для проектов, требующих высокой производительности:
- CNTK: фреймворк для обучения глубоких нейронных сетей от Microsoft.
- FastAI: интерфейс к PyTorch для быстрого построения ML-моделей.

🔹 Почему C++? Высокая скорость выполнения и контроль над ресурсами.

5. Julia 📈

Относительно новый язык, который набирает популярность в ML благодаря своей скорости и простоте:
- Flux.jl, MLJ.jl: фреймворки для Machine Learning.
- DataFrames.jl: работа с данными.

🔹 Почему Julia? Высокая производительность и простота синтаксиса, удобство для научных вычислений.

А каким языком программирования пользуетесь вы для проектов в ML? Делитесь в комментариях!👇

#MachineLearning #Python #R #Java #C++ #Julia #DataScience #AI #Programming

🚀 julius.ai | Новая степень автоматизации EDA!

Условно бесплатная нейронка на видео демонстрирует потрясающие возможности: обрабатывает таблицу с 6,5K (!) кандидатами с HeadHunter, фильтрует неразработчиков и создает группированные столбчатые диаграммы по грейдам (Junior, Middle, Senior) и языкам (Go, PHP, Python и др.).

👉 Хотите увидеть это в действии?
https://www.youtube.com/@Julius-AI
#llm #gpt

​​Факт-чекинг для LLM: Может ли дообучение на новых данных вызвать галлюцинации?

📚 Основные моменты:
- Дообучение больших языковых моделей (LLM) на новых фактических данных может привести к генерации фактически неверных ответов, известных как галлюцинации.
- Контролируемые исследования в задачах вопросов и ответов (QA) показывают, что LLM сложно быстро усваивать новую информацию через дообучение.
- Примеры новых данных усваиваются значительно медленнее, чем те, которые соответствуют уже известным модели знаниям.

🔍 Результаты:
- По мере постепенного усвоения новой информации через дообучение, склонность LLM к галлюцинациям линейно возрастает.
- Лучшие результаты достигаются, когда модель усваивает большинство известных примеров, но только несколько новых.
- Введение слишком большого количества новой информации во время дообучения может снизить общую точность модели.

⚠️ Выводы:
- Необходимо тщательно балансировать количество новых данных при дообучении, чтобы предотвратить галлюцинации.
- LLM в основном приобретают фактические знания через предобучение, а дообучение оптимизирует использование этих знаний.

🤖 Детали исследования:
- Исследование включает смесь известных и новых примеров во время дообучения.
- Точная категоризация примеров на известные и новые с помощью структуры SliCK помогает оценить поведение модели при обучении.

#LLM #МашинноеОбучение #AIResearch #Дообучение #Галлюцинации

🔗 Читать полную статью

Погружаемся в мир AI-творчества! 🌍🤖

Смотрите, как ИИ представляет путешествия. Несколько уникальных фото для вашего вдохновения!
https://telegra.ph/Pogruzhaemsya-v-mir-AI-tvorchestva-07-11

#AIарт #путешествия

[Трансформер] на пальцах (буквально) ✍️📺
5-минутный видеоурок

Короткое видео, чтобы объяснить устройство "Трансформеров".

За 5 минут демонстрируется основная математика Трансформеров, с помощью ручки и бумаги!

@machinelearning_ru

​​🔬⚡️ Test-Time Training RNN (ТТТ) - новый прорыв в машинном обучении! 🚀

Self-attention справляется с длинным контекстом, но имеет квадратичную сложность. Существующие слои RNN линейно сложны, но ограничены способностью скрытых состояний. Мы предлагаем новый класс слоев моделирования последовательностей с линейной сложностью и выразительными скрытыми состояниями.

💡 Главная идея: сделать скрытое состояние моделью машинного обучения и обновлять его путем самообучения даже на тестовых последовательностях. Наши слои называются Test-Time Training (TTT), и мы предлагаем две реализации: TTT-Linear и TTT-MLP.

👥 Исследования показывают, что TTT-Linear и TTT-MLP превосходят существующие модели. Они эффективно используют длинный контекст и показывают значительную производительность по сравнению с Transformer и Mamba.

📊 TTT-Linear уже быстрее Transformer при контексте 8k и сопоставим с Mamba по времени выполнения. TTT-MLP ориентирован на дальнейшие исследования и решает проблемы с памятью ввода-вывода, открывая новые горизонты для будущих исследований.

Для подробностей и доступа к статье посетите arXiv:
🟡Arxiv

🔗 Код доступен в JAX и PyTorch.
🖥 GitHub for Pytorch Stars: 277 | Issues: 3 | Forks: 12
🖥 GitHub for Jax [ Stars: 129 | Issues: 1 | Forks: 6 ]

Не пропустите этот инновационный шаг в машинном обучении! 🚀

#MachineLearning #RNN #AI #Research #Innovation

🚀 Векторные базы данных: простым языком про устройство и принцип работы

⚙️ Проблема
Нужно находить объекты, похожие по характеристикам. Простой подход через поиск совпадений слишком примитивен и не учитывает контексты и синонимы.

👾 Решение в лоб
Сравнение текстов или данных по количеству совпадений недостаточно. Требуется более умный метод для глубокого понимания объектов.

💡 Машинное обучение и векторизация
Машинное обучение решает задачу путем представления объектов (слова, текста, изображения) в виде числовых векторов. Эти вектора помогают компьютерам "понимать" данные. Разные методы, такие как Bag of Words, TF-IDF или Word2Vec, помогают векторизировать объект.

🔥 Векторные базы данных (ВБД)
Векторные базы данных (ВБД) — это NoSQL решения для хранения, индексирования и поиска похожих векторов, обеспечивая:
- Рекомендательные системы (например, рекомендации товаров)
- Поисковые системы (поиск по смысловому содержанию текста)
- Анализ изображений и видео (поиск похожих картинок)

🔍 Как это работает:
1. Преобразование объекта в вектор с помощью векторизатора.
2. Сохранение вектора и метаданных на диск.

📥 Чтение данных
Когда приложение отправляет новый объект для рекомендации:
1. Векторизуем объект той же моделью, получая вектор той же размерности.
2. Ищем наиболее близкий вектор. Возможна предварительная фильтрация по метаданным (например, длина текста > n).
3. Для ускорения поиска используется индексация, замедляющая запись, но делающая чтение быстрее. Разные базы данных могут предлагать различные сортиры и алгоритмы индексации.

Некоторые ВБД поддерживают только хранение, индексацию и чтение, а другие предлагают готовые векторизаторы, избавляя от необходимости писать и обучать свои модели.

#ВБД #МашинноеОбучение #РекомендательныеСистемы #Векторизация #IT #БазыДанных

​​🚀 Векторные базы данных: простым языком про устройство и принцип работы
https://habr.com/ru/companies/tochka/articles/809493/

⚙️ Проблема
Нужно находить объекты, похожие по характеристикам. Простой подход через поиск совпадений слишком примитивен и не учитывает контексты и синонимы.

👾 Решение в лоб
Сравнение текстов или данных по количеству совпадений недостаточно. Требуется более умный метод для глубокого понимания объектов.

💡 Машинное обучение и векторизация
Машинное обучение решает задачу путем представления объектов (слова, текста, изображения) в виде числовых векторов. Эти вектора помогают компьютерам "понимать" данные. Разные методы, такие как Bag of Words, TF-IDF или Word2Vec, помогают векторизировать объект.

🔥 Векторные базы данных (ВБД)
Векторные базы данных (ВБД) — это NoSQL решения для хранения, индексирования и поиска похожих векторов, обеспечивая:
- Рекомендательные системы (например, рекомендации товаров)
- Поисковые системы (поиск по смысловому содержанию текста)
- Анализ изображений и видео (поиск похожих картинок)

🔍 Как это работает:
1. Преобразование объекта в вектор с помощью векторизатора.
2. Сохранение вектора и метаданных на диск.

📥 Чтение данных
Когда приложение отправляет новый объект для рекомендации:
1. Векторизуем объект той же моделью, получая вектор той же размерности.
2. Ищем наиболее близкий вектор. Возможна предварительная фильтрация по метаданным (например, длина текста > n).
3. Для ускорения поиска используется индексация, замедляющая запись, но делающая чтение быстрее. Разные базы данных могут предлагать различные сортиры и алгоритмы индексации.

Некоторые ВБД поддерживают только хранение, индексацию и чтение, а другие предлагают готовые векторизаторы, избавляя от необходимости писать и обучать свои модели.

#ВБД #МашинноеОбучение #РекомендательныеСистемы #Векторизация #IT #БазыДанных

🎬 Магия видео генерации теперь для всех: знакомьтесь с Klingai.com! 🚀

Раньше искусственный интеллект, который создавал потрясающие видеоролики, был доступен лишь избранным в Китае. Но времена меняются, и теперь каждый из нас может прикоснуться к этой магии благодаря Klingai.com! 🌐✨

Klingai.com — это суперсовременный генератор видео от топовых китайских разработчиков. 📹 Он позволяет создавать видео выдающегося качества, и всё это с помощью ИИ! 🤖 Да, у сервиса есть свои нюансы, но главное — теперь он открыт для всех желающих! 👐

Так что не упустите шанс проявить своё творчество! Начинать творить прямо сейчас проще простого! 🎨🔥

Заходите на Klingai.com и создавайте свои уникальные видеошедевры! 💡💥