Forwarded from Лекторий
17.08 Лекторий о том, как мы воспринимаем реальность.
Вы когда-нибудь задумывались, почему мы видим мир именно таким, каким видим? Почему то, что кажется реальностью одному человеку, может совершенно по-разному восприниматься другим?
На лектории "Взгляд изнутри" мы попытаемся заглянуть в самые глубины человеческого сознания и разобраться, как устроено наше восприятие реальности, от чего оно зависит и как его можно расширить.
Своими взглядами поделятся:
🔆 Станислав Лео – Экзистенциальный и психоделический психотерапевт, предприниматель создатель бота «Эпикур»
🔆 Саша Березович – Психотерапевтка, СДВГ-информированная специалистка и авторка канала «Саша об СДВГ»
🔆 Захар Коган – Аналитики исследователь, автор BOI DIARIES
🔆 Екатерина Прасова – Соосновательница ArtNeuroVerse Biennale и мама художницы с аутизмом
📍 Almacén Gallery HaPninim 1, Tel Aviv
🕦 17 августа, в 19:00
💰 Стоимость билета: 80 шек
Билеты: https://get-in.com/lectorium
Вы когда-нибудь задумывались, почему мы видим мир именно таким, каким видим? Почему то, что кажется реальностью одному человеку, может совершенно по-разному восприниматься другим?
На лектории "Взгляд изнутри" мы попытаемся заглянуть в самые глубины человеческого сознания и разобраться, как устроено наше восприятие реальности, от чего оно зависит и как его можно расширить.
Своими взглядами поделятся:
🔆 Станислав Лео – Экзистенциальный и психоделический психотерапевт, предприниматель создатель бота «Эпикур»
🔆 Саша Березович – Психотерапевтка, СДВГ-информированная специалистка и авторка канала «Саша об СДВГ»
🔆 Захар Коган – Аналитики исследователь, автор BOI DIARIES
🔆 Екатерина Прасова – Соосновательница ArtNeuroVerse Biennale и мама художницы с аутизмом
📍 Almacén Gallery HaPninim 1, Tel Aviv
🕦 17 августа, в 19:00
💰 Стоимость билета: 80 шек
Билеты: https://get-in.com/lectorium
🤯8😱2🔥1😁1
Google AI научились избавляться от следов от самолета в небе.
Вы когда-нибудь замечали облака в форме линии за самолетами? Эти штуки (contrails) ответственны за 35% воздействия авиации на глобальное изменение климата. Сегодня, Google опубликовали способ с бороться с этой проблемой.
Что они сделали:
- Разметили спутниковые снимки: в ручную разметили датасет с контрэйлами
- Объединили базы данных: Сочетание данных о погоде, спутниках и полетах + обученная нейросеть = позволило посчитать где будут образовываться контрэйлы.
- Интегрировались с авиакомпаниями: Совместно с авиакомпанией American Airlines были проведены испытания, в результате которых контраилы были снижены на 54%.
🌱 Этот прорывной проект показывает, что коммерческие авиакомпании могут достоверно снизить свое воздействие на климат, сделав небо немного дружелюбнее к нашей планете (и им это особо ничего не будет стоить).
Посмотрите полный рассказ об этом исследовании и узнайте больше о том, как искусственный интеллект помогает очистить небо!
Видео
Сайт проекта
UPD От подписчика: Нормальное исследование, анализ кучи данных по температуре влажности атмосферы дает диспетчерам и пилотам возможность менять высоту самолета так чтоб минимизировать вероятность возникновения долгоиграющего конденсационного следа по маршруту.
Вы когда-нибудь замечали облака в форме линии за самолетами? Эти штуки (contrails) ответственны за 35% воздействия авиации на глобальное изменение климата. Сегодня, Google опубликовали способ с бороться с этой проблемой.
Что они сделали:
- Разметили спутниковые снимки: в ручную разметили датасет с контрэйлами
- Объединили базы данных: Сочетание данных о погоде, спутниках и полетах + обученная нейросеть = позволило посчитать где будут образовываться контрэйлы.
- Интегрировались с авиакомпаниями: Совместно с авиакомпанией American Airlines были проведены испытания, в результате которых контраилы были снижены на 54%.
🌱 Этот прорывной проект показывает, что коммерческие авиакомпании могут достоверно снизить свое воздействие на климат, сделав небо немного дружелюбнее к нашей планете (и им это особо ничего не будет стоить).
Посмотрите полный рассказ об этом исследовании и узнайте больше о том, как искусственный интеллект помогает очистить небо!
Видео
Сайт проекта
UPD От подписчика: Нормальное исследование, анализ кучи данных по температуре влажности атмосферы дает диспетчерам и пилотам возможность менять высоту самолета так чтоб минимизировать вероятность возникновения долгоиграющего конденсационного следа по маршруту.
YouTube
The future of flight: Can AI make flying sustainable? | Google AI
Can AI make the future of flight more sustainable by accurately predicting contrail forming regions so pilots can choose better routes? Contrails (those fluffy, white clouds you sometimes see behind airplanes) are surprisingly responsible for about 35% of…
❤17👍13🔥11🤯3
Forwarded from Гомеостатическая Вселенная
Кстати, вы можете помочь в детектировании гравитационных волн! Точнее, в определении глитчей в инструменте. Они иногда похожи на настоящие сигналы и сильно мешаются.
В проекте Gravity Spy вы пытаетесь распознать разные типы глитчей и классифицировать их (а потом на этом тренируют нейронку).
Го ловить новые глитчи!
https://www.zooniverse.org/projects/zooniverse/gravity-spy
В проекте Gravity Spy вы пытаетесь распознать разные типы глитчей и классифицировать их (а потом на этом тренируют нейронку).
Го ловить новые глитчи!
https://www.zooniverse.org/projects/zooniverse/gravity-spy
🔥13👍3❤2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
PUG: Photorealistic and Semantically Controllable Synthetic Data for Representation Learning
Meta представила Photorealistic Unreal Graphics (PUG) - новое исследование, посвященное созданию семантически контролируемых наборов данных с помощью Unreal Engine, который хорошо известен своими фотореалистичными интерактивными средами.
В последнее время произошел значительный прогресс фундаментальных моделей компьютерного зрения, однако многие существующие бенчмарки не позволяют оценить, насколько хорошо эти модели понимают окружающую среду. Бенчмарк PUG показывает, что многие современные модели все еще не справляются с базовыми задачами классификации объектов, которые легко даются человеку. Датасет PUG поможет правильно протестировать и найти способы повышения надежности этих моделей.
Датасет состоит из:
PUG: Animals — предназначен для оценки генерализации на out-of-distribution сэмплах и изучения скрытого пространства представлений.
PUG: ImageNet — бенчмарк для тонкой оценки надежности классификаторов по нескольким факторам вариации.
PUG: SPAR (Scene, Position, Attribute, Relation) используется для оценки визуально-языковых моделей.
PUG: AR4T (Attribute and Relation for training) - датасет для файнтюнинга визуально-языковых моделей
Датасеты доступны по лицензией CC-BY-NC с дополнением, что они не должны использоваться для генеративного ИИ.
От себя добавлю, что потребность в таком датасете назрела уже давно и я удивлен, что до этого никто подобных датасетов не делал. Для одной из наших работ нам нужен датасет с информацией обо всех признаках высокого уровня. Мне удалось найти только несколько датасетов сомнительного качества (dSprites, , 3dshapes, Cars3D, SmallNORB, mpi3d, clevr-xai, ImageNet-S, SyB3R). Кидайте свои варианты в комменты.
Статья | Код
@karray
Meta представила Photorealistic Unreal Graphics (PUG) - новое исследование, посвященное созданию семантически контролируемых наборов данных с помощью Unreal Engine, который хорошо известен своими фотореалистичными интерактивными средами.
В последнее время произошел значительный прогресс фундаментальных моделей компьютерного зрения, однако многие существующие бенчмарки не позволяют оценить, насколько хорошо эти модели понимают окружающую среду. Бенчмарк PUG показывает, что многие современные модели все еще не справляются с базовыми задачами классификации объектов, которые легко даются человеку. Датасет PUG поможет правильно протестировать и найти способы повышения надежности этих моделей.
Датасет состоит из:
PUG: Animals — предназначен для оценки генерализации на out-of-distribution сэмплах и изучения скрытого пространства представлений.
PUG: ImageNet — бенчмарк для тонкой оценки надежности классификаторов по нескольким факторам вариации.
PUG: SPAR (Scene, Position, Attribute, Relation) используется для оценки визуально-языковых моделей.
PUG: AR4T (Attribute and Relation for training) - датасет для файнтюнинга визуально-языковых моделей
Датасеты доступны по лицензией CC-BY-NC с дополнением, что они не должны использоваться для генеративного ИИ.
От себя добавлю, что потребность в таком датасете назрела уже давно и я удивлен, что до этого никто подобных датасетов не делал. Для одной из наших работ нам нужен датасет с информацией обо всех признаках высокого уровня. Мне удалось найти только несколько датасетов сомнительного качества (dSprites, , 3dshapes, Cars3D, SmallNORB, mpi3d, clevr-xai, ImageNet-S, SyB3R). Кидайте свои варианты в комменты.
Статья | Код
@karray
😱7❤3👍3🔥1
Курс по соревновательному Data Science👨💻
🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно!
🎯 В отличие от большинства курсов по машинному обучению, этот курс сконцентрирован на практике, а не на теории. Поэтому на нем будет более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters и, конечно же, внутренние соревнования для отработки техник.
⚡️В программе курса тебя ждет:
* Продвинутая работа с pandas и numpy
* Генерация, визуализация и фильтрация признаков
* Модуль про SOTA градиентные бустинги и то как их тюнить
* Стекинг и блендинг моделей
* Ускорение вычислений и оптимизация памяти
* Парсинг данных из открытых источников
* Работа с Kaggle Api и различными облачными вычислительными сервисам
* Нейронки для табличных данных
* Интервью с Kaggle Grand Masters и многое другое
🚀 Еще ребята проводят еженедельные открытые вебинары, на которых разбирают решения победителей с чемпионатов, делают обзоры предстоящих соревнование и рассказывают про необычные техники, с которыми сталкиваются на практике.
🔗 Подписывайся на их телеграмм канал, чтобы подробнее узнать про курс и следить за открытыми вебинарами.
#реклама
🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно!
🎯 В отличие от большинства курсов по машинному обучению, этот курс сконцентрирован на практике, а не на теории. Поэтому на нем будет более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters и, конечно же, внутренние соревнования для отработки техник.
⚡️В программе курса тебя ждет:
* Продвинутая работа с pandas и numpy
* Генерация, визуализация и фильтрация признаков
* Модуль про SOTA градиентные бустинги и то как их тюнить
* Стекинг и блендинг моделей
* Ускорение вычислений и оптимизация памяти
* Парсинг данных из открытых источников
* Работа с Kaggle Api и различными облачными вычислительными сервисам
* Нейронки для табличных данных
* Интервью с Kaggle Grand Masters и многое другое
🚀 Еще ребята проводят еженедельные открытые вебинары, на которых разбирают решения победителей с чемпионатов, делают обзоры предстоящих соревнование и рассказывают про необычные техники, с которыми сталкиваются на практике.
🔗 Подписывайся на их телеграмм канал, чтобы подробнее узнать про курс и следить за открытыми вебинарами.
#реклама
😢10👍4😱3❤1🔥1🤩1
Как со временем меняется производительность моделей ChatGPT?
Исследователи из Berkeley и Stanford обнаружили, что производительность моделей ChatGPT может сильно меняться за короткий промежуток времени.
Например, GPT-4 (март 2023 г.) хорошо справился с определением простых и составных чисел (точность 84%), но GPT-4 (июнь 2023 г.) плохо справился с этими же вопросами (точность 51%). Интересно, что GPT-3.5 в июне справлялась с этой задачей гораздо лучше, чем в марте. 🤨
В июне GPT-4 стал менее охотно отвечать на деликатные вопросы и обсуждать опросы общественного мнения, чем в марте. 🤬
GPT-4 в июне показал лучшие результаты в ответах на многосегментные вопросы, чем в марте, тогда как производительность GPT-3.5 в этой задаче снизилась. ❔
Результаты исследования подчеркивают необходимость постоянного мониторинга LLMs 👀
📚Статья
@innovationitsme
Исследователи из Berkeley и Stanford обнаружили, что производительность моделей ChatGPT может сильно меняться за короткий промежуток времени.
Например, GPT-4 (март 2023 г.) хорошо справился с определением простых и составных чисел (точность 84%), но GPT-4 (июнь 2023 г.) плохо справился с этими же вопросами (точность 51%). Интересно, что GPT-3.5 в июне справлялась с этой задачей гораздо лучше, чем в марте. 🤨
В июне GPT-4 стал менее охотно отвечать на деликатные вопросы и обсуждать опросы общественного мнения, чем в марте. 🤬
GPT-4 в июне показал лучшие результаты в ответах на многосегментные вопросы, чем в марте, тогда как производительность GPT-3.5 в этой задаче снизилась. ❔
Результаты исследования подчеркивают необходимость постоянного мониторинга LLMs 👀
📚Статья
@innovationitsme
❤11🤯7🔥1
Сходил на хакатон в Кремниевой Долине. Андрей Карпаты, Сергей Брин, Граймс, ElutherAI и dadabots 🤯. А сам хакатон проходил в огроменном особняке!
🤯79🔥37👍8❤6
Forwarded from эйай ньюз
Аннотированный код
Наткнулся на классный сайт, где собран код некоторых популярных моделей (или их частей), например Stable Diffusion, GPT, Switch Tranformer, MPL-Mixer и др. Весь цимес в том, что каждая строка кода задокументирована, и показаны соответствующие математические формулы.
Будет полезно тем, кто любит начининать изучать модели сразу с кода. Как раз занятие на воскресенье.
На скринах - код DDIM и Adam.
https://nn.labml.ai/
@ai_newz
Наткнулся на классный сайт, где собран код некоторых популярных моделей (или их частей), например Stable Diffusion, GPT, Switch Tranformer, MPL-Mixer и др. Весь цимес в том, что каждая строка кода задокументирована, и показаны соответствующие математические формулы.
Будет полезно тем, кто любит начининать изучать модели сразу с кода. Как раз занятие на воскресенье.
На скринах - код DDIM и Adam.
https://nn.labml.ai/
@ai_newz
🔥51🤩3👍2
Forwarded from Лекторий
17.08 Лекторий о том, как мы воспринимаем реальность.
Вы когда-нибудь задумывались, почему мы видим мир именно таким, каким видим? Почему то, что кажется реальностью одному человеку, может совершенно по-разному восприниматься другим?
На лектории "Взгляд изнутри" мы попытаемся заглянуть в самые глубины человеческого сознания и разобраться, как устроено наше восприятие реальности, от чего оно зависит и как его можно расширить.
Своими взглядами поделятся:
🔆 Станислав Лео – Экзистенциальный и психоделический психотерапевт, предприниматель создатель бота «Эпикур»
🔆 Саша Березович – Психотерапевтка, СДВГ-информированная специалистка и авторка канала «Саша об СДВГ»
🔆 Захар Коган – Аналитик и исследователь, автор BOI DIARIES
🔆 Екатерина Прасова – Соосновательница ArtNeuroVerse Biennale и мама художницы с аутизмом
📍 Almacén Gallery HaPninim 1, Tel Aviv
🕦 17 августа, в 19:00
💰 Стоимость билета: 80 шек
ПОСЛЕДНИЕ Билеты: https://get-in.com/lectorium
Вы когда-нибудь задумывались, почему мы видим мир именно таким, каким видим? Почему то, что кажется реальностью одному человеку, может совершенно по-разному восприниматься другим?
На лектории "Взгляд изнутри" мы попытаемся заглянуть в самые глубины человеческого сознания и разобраться, как устроено наше восприятие реальности, от чего оно зависит и как его можно расширить.
Своими взглядами поделятся:
🔆 Станислав Лео – Экзистенциальный и психоделический психотерапевт, предприниматель создатель бота «Эпикур»
🔆 Саша Березович – Психотерапевтка, СДВГ-информированная специалистка и авторка канала «Саша об СДВГ»
🔆 Захар Коган – Аналитик и исследователь, автор BOI DIARIES
🔆 Екатерина Прасова – Соосновательница ArtNeuroVerse Biennale и мама художницы с аутизмом
📍 Almacén Gallery HaPninim 1, Tel Aviv
🕦 17 августа, в 19:00
💰 Стоимость билета: 80 шек
ПОСЛЕДНИЕ Билеты: https://get-in.com/lectorium
🔥4👍2😁2🤯1😢1
🔬 Искусственный интеллект помогает создать лучшие батареи!
7 лет назад начался проект, в котором ИИ играл ключевую роль. Исследователи из Стенфорда разработали алгоритмы машинного обучения для отбора материалов, которые могли бы стать основой более стабильных и долговечных батарей.
🤖 С помощью ИИ из более чем 12 000 известных литийсодержащих материалов было отобрано 21 перспективное соединение. Машинное обучение предсказало, что LBS (не путать с LK99) может обладать электрохимическими свойствами, превосходящими существующие материалы.
⚡️ LBS оказался самым стабильным серосодержащим литий-ионным электролитом, который может удерживать высокие уровни заряда без разрушения.
🔋 Это открытие не только подтвердило эффективность скрининга на основе машинного обучения, но и ускорило процесс открытия полезных соединений, который без ИИ мог бы занять гораздо больше времени.
🧪 Теперь команда планирует дальнейшее улучшение LBS и исследование новых материалов для более безопасных твердотельных батарей.
Статья
Блог-пост
7 лет назад начался проект, в котором ИИ играл ключевую роль. Исследователи из Стенфорда разработали алгоритмы машинного обучения для отбора материалов, которые могли бы стать основой более стабильных и долговечных батарей.
🤖 С помощью ИИ из более чем 12 000 известных литийсодержащих материалов было отобрано 21 перспективное соединение. Машинное обучение предсказало, что LBS (не путать с LK99) может обладать электрохимическими свойствами, превосходящими существующие материалы.
⚡️ LBS оказался самым стабильным серосодержащим литий-ионным электролитом, который может удерживать высокие уровни заряда без разрушения.
🔋 Это открытие не только подтвердило эффективность скрининга на основе машинного обучения, но и ускорило процесс открытия полезных соединений, который без ИИ мог бы занять гораздо больше времени.
🧪 Теперь команда планирует дальнейшее улучшение LBS и исследование новых материалов для более безопасных твердотельных батарей.
Статья
Блог-пост
👍18🔥12🤯4
Forwarded from Институт AIRI
⚡️Самый долгожданный пост этого лета!
Записи лекций и семинаров летней школы по искусственному интеллекту «Лето с AIRI» с ведущими учеными из научно-исследовательских организаций и ВУЗов выложены на YouTube-канал.
🖇 Сохраняйте ссылку на плейлист
В этом году на Школе было много направлений: от обучения с подкреплением, робототехники, 3D компьютерного зрения до детектирования и диагностики аномалий в промышленности.
Институт AIRI
Записи лекций и семинаров летней школы по искусственному интеллекту «Лето с AIRI» с ведущими учеными из научно-исследовательских организаций и ВУЗов выложены на YouTube-канал.
🖇 Сохраняйте ссылку на плейлист
В этом году на Школе было много направлений: от обучения с подкреплением, робототехники, 3D компьютерного зрения до детектирования и диагностики аномалий в промышленности.
Институт AIRI
🔥13🤯6👍2❤1😱1
Бесплатный курс: «ИИ для педагогов»
В этом году ChatGPT прогремел на весь мир, и особенно жаркие дебаты разгорелись на почве того, как ИИ изменит образование. Кто-то кричит - запретить, кто-то придумывает креативные задания на совместное творчество. Большинству же педагогов - пофиг, потому что ничего не понятно. Новый курс "AI 101 для Учителей" предлагает учителям заглянуть в будущее педагогики с позиций ИИ.
ИИ - это инструмент, и как любой инструмент, он требует понимания. Для эффективного применения в классной комнате учителям важно освоить основы технологии, понять её возможности и ограничения. В курсе особое внимание уделяют и этическим аспектам: вопросам ответственности и предвзятости (баесов).
Курс, разработанный совместно с такими авторитетами как Code.org, ETS, ISTE и Khan Academy, предлагает ресурсы и экспертные мнения, чтобы помочь педагогам не просто познакомиться, но и адаптировать ИИ для своих нужд в образовании.
Сайт курса
В этом году ChatGPT прогремел на весь мир, и особенно жаркие дебаты разгорелись на почве того, как ИИ изменит образование. Кто-то кричит - запретить, кто-то придумывает креативные задания на совместное творчество. Большинству же педагогов - пофиг, потому что ничего не понятно. Новый курс "AI 101 для Учителей" предлагает учителям заглянуть в будущее педагогики с позиций ИИ.
ИИ - это инструмент, и как любой инструмент, он требует понимания. Для эффективного применения в классной комнате учителям важно освоить основы технологии, понять её возможности и ограничения. В курсе особое внимание уделяют и этическим аспектам: вопросам ответственности и предвзятости (баесов).
Курс, разработанный совместно с такими авторитетами как Code.org, ETS, ISTE и Khan Academy, предлагает ресурсы и экспертные мнения, чтобы помочь педагогам не просто познакомиться, но и адаптировать ИИ для своих нужд в образовании.
Сайт курса
👍2🔥2🤯2
🖥️ LLaMa.cpp: начало эпохи персональных ИИ ассистентов!
Кто бы мог подумать, что огромные языковые модели LLM однажды будут работать на обычных MacBook? llama.cpp демонстрирует, что это уже реальность.
LLaMa это новейшая языковая модель от компании Мета. Открытая архитектура LLaMa позволяет широкому кругу пользователей, включая исследователей, бизнес и стартапы, максимально реализовать возможности AI. LLaMa.cpp — это ультралегкая реализация LLaMa на C++, которая реально заводится на ноутбуке.
Оказалось, что все дело в скорости памяти. Даже несмотря на меньший объем вычислительных ресурсов, MacBook M2 по скорости памяти может сравниться с мощными серверами (если данных мало: batch_size=1, то есть модель за раз говорит только с одним человеком). Однако, на больших объемах данных (batch_size=160+) мощь больших серверов остается непревзойденной (когда модель должна параллельно разговаривать с несколькими людьми).
Вывод: Мы на пороге новой эры, когда каждый сможет иметь свою персональную модель LLM прямо у себя дома и работать с ней офлайн.
🤓 Статья
🤩 твит Карпати
Кто бы мог подумать, что огромные языковые модели LLM однажды будут работать на обычных MacBook? llama.cpp демонстрирует, что это уже реальность.
LLaMa это новейшая языковая модель от компании Мета. Открытая архитектура LLaMa позволяет широкому кругу пользователей, включая исследователей, бизнес и стартапы, максимально реализовать возможности AI. LLaMa.cpp — это ультралегкая реализация LLaMa на C++, которая реально заводится на ноутбуке.
Оказалось, что все дело в скорости памяти. Даже несмотря на меньший объем вычислительных ресурсов, MacBook M2 по скорости памяти может сравниться с мощными серверами (если данных мало: batch_size=1, то есть модель за раз говорит только с одним человеком). Однако, на больших объемах данных (batch_size=160+) мощь больших серверов остается непревзойденной (когда модель должна параллельно разговаривать с несколькими людьми).
Вывод: Мы на пороге новой эры, когда каждый сможет иметь свою персональную модель LLM прямо у себя дома и работать с ней офлайн.
🤓 Статья
🤩 твит Карпати
🔥43❤9👍9