Подарок от Microsoft: выложили в opensource универсальный конвертер документов MarkItDown
Microsoft публикует инструмент для преобразования разнообразных офисных документов в Markdown.
Утилита выполняет конвертацию офисных форматов с сохранением оригинальной структуры.
Поддерживает:
PDF
PowerPoint
Word
Excel
Images (EXIF метаданные и OCR)
Audio (EXIF метаданные и разпознавание голоса)
HTML
Text форматы (CSV, JSON, XML)
ZIP files (потоковая итерация по содержимому)
Интеграция с LLM позволяет еще и интеллектуальное описание изображений добавить.
Осталось еще поддержку видео добавить и можно будет любые универсальные комбайны собирать.
Но и так уже бомба!
#Microsoft #MarkItDown #MarkDown #dev
-------
@tsingular
Microsoft публикует инструмент для преобразования разнообразных офисных документов в Markdown.
Утилита выполняет конвертацию офисных форматов с сохранением оригинальной структуры.
Поддерживает:
PowerPoint
Word
Excel
Images (EXIF метаданные и OCR)
Audio (EXIF метаданные и разпознавание голоса)
HTML
Text форматы (CSV, JSON, XML)
ZIP files (потоковая итерация по содержимому)
Интеграция с LLM позволяет еще и интеллектуальное описание изображений добавить.
Осталось еще поддержку видео добавить и можно будет любые универсальные комбайны собирать.
Но и так уже бомба!
#Microsoft #MarkItDown #MarkDown #dev
-------
@tsingular
😍4🆒4🔥2❤1
Тренды разработки AI-приложений 2024: Анализ от LangChain 🚀
Инфраструктурные тренды 🔧
Видимый тренд года - стремительный рост open-source моделей!
OpenAI по-прежнему остается лидером среди LLM-провайдеров, но появление Ollama и Groq в топ-5 говорит о серьезном сдвиге в сторону гибких решений для локального деплоя и облачных альтернатив для быстрого инференса.
Интересный факт: провайдеры open-source моделей (Ollama, Mistral, Hugging Face) теперь занимают 20% среди топ-20 LLM-провайдеров.
Эволюция разработки 💻
Самое впечатляющее - это взрывной рост AI-агентов.
43% организаций уже используют LangGraph для создания сложных агентных систем!
Количество вызовов инструментов (tool calls) выросло с 0.5% до 21.9% - получается народ осваивает работу ИИ с инструментами.
Python по прежнему лидирует (84.7% использования), но JavaScript набирает обороты - его доля выросла в 3 раза по сравнению с прошлым годом.
Оптимизация производительности ⚡️
Средняя сложность процессов выросла с 2.8 до 7.7 шагов на трейс, но при этом количество LLM-вызовов увеличилось всего с 1.1 до 1.4.
Разработчики научились создавать более сложные системы, оптимально используя LLM-ресурсы.
Тестирование и качество 🎯
В приоритете у разработчиков - релевантность, корректность и точность ответов.
Интересно, что обратная связь от пользователей выросла в 18 раз, но при этом остается довольно сфокусированной - в среднем 2.59 отзыва на прогон.
Что дальше? 🔮
Многошаговые агенты, оптимизированные вызовы LLM и автоматизированное тестирование становятся стандартом разработки.
Отчёт тут
#LangChain #report
———
@tsingular
Инфраструктурные тренды 🔧
Видимый тренд года - стремительный рост open-source моделей!
OpenAI по-прежнему остается лидером среди LLM-провайдеров, но появление Ollama и Groq в топ-5 говорит о серьезном сдвиге в сторону гибких решений для локального деплоя и облачных альтернатив для быстрого инференса.
Интересный факт: провайдеры open-source моделей (Ollama, Mistral, Hugging Face) теперь занимают 20% среди топ-20 LLM-провайдеров.
Эволюция разработки 💻
Самое впечатляющее - это взрывной рост AI-агентов.
43% организаций уже используют LangGraph для создания сложных агентных систем!
Количество вызовов инструментов (tool calls) выросло с 0.5% до 21.9% - получается народ осваивает работу ИИ с инструментами.
Python по прежнему лидирует (84.7% использования), но JavaScript набирает обороты - его доля выросла в 3 раза по сравнению с прошлым годом.
Оптимизация производительности ⚡️
Средняя сложность процессов выросла с 2.8 до 7.7 шагов на трейс, но при этом количество LLM-вызовов увеличилось всего с 1.1 до 1.4.
Разработчики научились создавать более сложные системы, оптимально используя LLM-ресурсы.
Тестирование и качество 🎯
В приоритете у разработчиков - релевантность, корректность и точность ответов.
Интересно, что обратная связь от пользователей выросла в 18 раз, но при этом остается довольно сфокусированной - в среднем 2.59 отзыва на прогон.
Что дальше? 🔮
Многошаговые агенты, оптимизированные вызовы LLM и автоматизированное тестирование становятся стандартом разработки.
Отчёт тут
#LangChain #report
———
@tsingular
👍6⚡2✍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Хочется пожелать в новом году всем разумного использования новых технологий.
Не гнаться за модой, а выбирать правильные инструменты под ваши задачи. :)
#cybertruck
———
@tsingular
Не гнаться за модой, а выбирать правильные инструменты под ваши задачи. :)
#cybertruck
———
@tsingular
😁19🤨2🎄2👍1
Гуманоидные роботы 2024
Интересный краткий обзор по текущему состоянию роботов.
Со следующего года этих электронных граждан будет все больше и больше.
И мозги у них будут по уровню докторов наук.
Отдельно идут споры кто себе сможет таких позволить, если ценник от $20К, - аналог машины, по-сути.
Но тут интересный момент: в отличие от авто, робот может генерировать доход. Запрячь его удаленно работать программистом или аналитиком данных? Электричество себе точно окупит.
Потенциальные покупатели те, кто может себе сейчас позволить 2ю машину.
Доступ к роботам-помощникам станет новым маркером социального статуса.
Государство и крупные компании точно начнут закупать.
И тут парадокс, дворников дешевле из людей пока нанять, значит сначала этих помощников получат офисные работники, а дальше, по мере увольнения людей, проще будет донанимать роботов.
High-res плакат в комментарии.
#Роботы
———
@tsingular
Интересный краткий обзор по текущему состоянию роботов.
Со следующего года этих электронных граждан будет все больше и больше.
И мозги у них будут по уровню докторов наук.
Отдельно идут споры кто себе сможет таких позволить, если ценник от $20К, - аналог машины, по-сути.
Но тут интересный момент: в отличие от авто, робот может генерировать доход. Запрячь его удаленно работать программистом или аналитиком данных? Электричество себе точно окупит.
Потенциальные покупатели те, кто может себе сейчас позволить 2ю машину.
Доступ к роботам-помощникам станет новым маркером социального статуса.
Государство и крупные компании точно начнут закупать.
И тут парадокс, дворников дешевле из людей пока нанять, значит сначала этих помощников получат офисные работники, а дальше, по мере увольнения людей, проще будет донанимать роботов.
High-res плакат в комментарии.
#Роботы
———
@tsingular
🔥7🤔7👍2👾2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
С Новым Годом, дорогие друзья :)
Пусть он принесёт всем самое лучшее.
И не только в плане технологий! :)
------
@tsingular
Пусть он принесёт всем самое лучшее.
И не только в плане технологий! :)
------
@tsingular
2🍾32🎄9👍4
Все релизы моделей за год на одной странице.
https://huggingface.co/spaces/reach-vb/2024-ai-timeline
Можно попробовать погадать что выйдет в ближайшие месяцы.
Ждём Opus 3.6 конечно, Llama 4, Phi4 кстати так и не выложили в HF, Gemma 3 ждем
#обзор
———
@tsingular
https://huggingface.co/spaces/reach-vb/2024-ai-timeline
Можно попробовать погадать что выйдет в ближайшие месяцы.
Ждём Opus 3.6 конечно, Llama 4, Phi4 кстати так и не выложили в HF, Gemma 3 ждем
#обзор
———
@tsingular
✍6👍2
1735815722133.gif
27.7 MB
Hugging Face выпустил SmolAgents: микро-библиотеку для AI-агентов
SmolAgents позволяет создавать AI-системы всего в несколько строк кода.
Компактное решение (исходник около 1000 строк) поддерживает различные LLM-модели через интеграцию с Hub.
Библиотека так же поддерживает CodeAgent - агентов, генерирующих Python-код для выполнения задач.
Встроена система безопасности для сгенерированного кода на базе https://e2b.dev/
Удобная библиотека поэкспериментировать.
#HuggingFace #SmolAgents #Python
———
@tsingular
SmolAgents позволяет создавать AI-системы всего в несколько строк кода.
Компактное решение (исходник около 1000 строк) поддерживает различные LLM-модели через интеграцию с Hub.
Библиотека так же поддерживает CodeAgent - агентов, генерирующих Python-код для выполнения задач.
Встроена система безопасности для сгенерированного кода на базе https://e2b.dev/
Удобная библиотека поэкспериментировать.
#HuggingFace #SmolAgents #Python
———
@tsingular
🔥6👍3🆒2
Попробовал SmalAgents и вот как оно решает задачу:
вот я его спросил:
"какие есть интересные практичные кейсы использования ИИ агентов в бизнесе? "
и интересно, что он для выполнения задачи сгенерил код, а не json список.
т.е. они берут Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
и с её помощью генерят кусок кода, который решает задачу с помощью подфункций...
Out - Final answer:
Ключевые практические кейсы использования ИИ агентов в бизнесе:
1. Оптимизация бизнес-процессов и автоматизация
2. Улучшение клиентского сервиса и поддержки
3. Усиление SEO и создание контента
4. Автоматизация найма и приобретения талантов
5. Усиление рекламы и маркетинга
6. Создание уникальных дизайнов и изображений с помощью нейронных сетей
7. Предиктивный анализ для принятия бизнес-решений
8. Использование ИИ для повышения операционной эффективности и снижения затрат
9. Индивидуализация клиентского опыта
10. Усиление брендинга и маркетинговых кампаний
идея, - огонь!
Даже системный промпт выложили:
You are an expert assistant who can solve any task using code blobs. You will be given a task to solve as best you can.
To do so, you have been given access to a list of tools: these tools are basically Python functions which you can call with code.
...
10. Don't give up! You're in charge of solving the task, not providing directions to solve it.
Now Begin! If you solve the task correctly, you will receive a reward of $1,000,000.
😂
https://huggingface.co/docs/smolagents/guided_tour
#smolagents #dev
———
@tsingular
вот я его спросил:
"какие есть интересные практичные кейсы использования ИИ агентов в бизнесе? "
и интересно, что он для выполнения задачи сгенерил код, а не json список.
т.е. они берут Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
и с её помощью генерят кусок кода, который решает задачу с помощью подфункций...
Out - Final answer:
Ключевые практические кейсы использования ИИ агентов в бизнесе:
1. Оптимизация бизнес-процессов и автоматизация
2. Улучшение клиентского сервиса и поддержки
3. Усиление SEO и создание контента
4. Автоматизация найма и приобретения талантов
5. Усиление рекламы и маркетинга
6. Создание уникальных дизайнов и изображений с помощью нейронных сетей
7. Предиктивный анализ для принятия бизнес-решений
8. Использование ИИ для повышения операционной эффективности и снижения затрат
9. Индивидуализация клиентского опыта
10. Усиление брендинга и маркетинговых кампаний
идея, - огонь!
Даже системный промпт выложили:
You are an expert assistant who can solve any task using code blobs. You will be given a task to solve as best you can.
To do so, you have been given access to a list of tools: these tools are basically Python functions which you can call with code.
...
10. Don't give up! You're in charge of solving the task, not providing directions to solve it.
Now Begin! If you solve the task correctly, you will receive a reward of $1,000,000.
https://huggingface.co/docs/smolagents/guided_tour
#smolagents #dev
———
@tsingular
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12🆒4👨💻2👍1
Zoo - Text-to-CAD для генерации 3D моделей по текстовым запросам
Стартап Zoo разработал нейронку для автоматического создания CAD моделей по текстовому описанию.
Платформа включает Design API для обработки пространственных данных и Machine Learning API для анализа входящих запросов.
Система позволяет экспортировать результат в популярные форматы проектирования.
Просто текстом описываешь детали, а ИИ их чертит.
Конструкторам подарок на Новый Год! 🔧✍️
#Zoo #TextToCAD #3Dmodeling
------
@tsingular
Стартап Zoo разработал нейронку для автоматического создания CAD моделей по текстовому описанию.
Платформа включает Design API для обработки пространственных данных и Machine Learning API для анализа входящих запросов.
Система позволяет экспортировать результат в популярные форматы проектирования.
Просто текстом описываешь детали, а ИИ их чертит.
Конструкторам подарок на Новый Год! 🔧✍️
#Zoo #TextToCAD #3Dmodeling
------
@tsingular
✍10👍5
Forwarded from Фабрика контента
ИИ и рынок труда: конец эпохи новичков?
Данные говорят громче слов: рынок труда меняется стремительно, и искусственный интеллект уже сокращает количество вакансий для начинающих специалистов на 30%. Вот что это значит:
📉 Графический дизайнер без опыта: 50% задач могут быть автоматизированы. Для арт-директора этот риск — всего 24%.
📉 Торговый представитель: риск автоматизации — 67%. Руководитель отдела продаж? Только 21%.
📉 Начинающий маркетолог: 53% задач под угрозой. У опытного специалиста — лишь 9%.
Что это меняет?
Классическая модель «новичок — профессионал — эксперт» больше не работает. Эпоха начинающих сотрудников уходит в прошлое. Теперь важны:
1️⃣ Отбор по ключевым качествам: вместо массового набора — точечный выбор лучших.
2️⃣ Игровые тренажеры и симуляции: учись в безопасной среде, а не методом проб и ошибок.
3️⃣ Портфолио из волонтерских или игровых проектов: реальный опыт становится весомее диплома.
Пример из авиации вдохновляет: пилотов не берут на работу с нуля, чтобы дать им угробить сотню самолетов. Их готовят через строгий отбор, тренажеры, работу в роли второго пилота. И это работает.
Итак, будущее — за качественной подготовкой, а не случайным набором.
Готовы к новому формату карьеры?
😎 Фабрика контента.
Данные говорят громче слов: рынок труда меняется стремительно, и искусственный интеллект уже сокращает количество вакансий для начинающих специалистов на 30%. Вот что это значит:
📉 Графический дизайнер без опыта: 50% задач могут быть автоматизированы. Для арт-директора этот риск — всего 24%.
📉 Торговый представитель: риск автоматизации — 67%. Руководитель отдела продаж? Только 21%.
📉 Начинающий маркетолог: 53% задач под угрозой. У опытного специалиста — лишь 9%.
Что это меняет?
Классическая модель «новичок — профессионал — эксперт» больше не работает. Эпоха начинающих сотрудников уходит в прошлое. Теперь важны:
1️⃣ Отбор по ключевым качествам: вместо массового набора — точечный выбор лучших.
2️⃣ Игровые тренажеры и симуляции: учись в безопасной среде, а не методом проб и ошибок.
3️⃣ Портфолио из волонтерских или игровых проектов: реальный опыт становится весомее диплома.
Пример из авиации вдохновляет: пилотов не берут на работу с нуля, чтобы дать им угробить сотню самолетов. Их готовят через строгий отбор, тренажеры, работу в роли второго пилота. И это работает.
Итак, будущее — за качественной подготовкой, а не случайным набором.
Готовы к новому формату карьеры?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔10👍6✍2🤨2🙏1
Microsoft вложит $80 млрд в развитие ИИ-инфраструктуры
Редмондский гигант анонсировал масштабное расширение ИИ-экосистемы на глобальном уровне.
Планируется развитие дата-центров с тензорными процессорами нового поколения в 40 странах.
Компания инвестирует $35 млрд в развитие международных партнёрств, включая сотрудничество с G42 (UAE) в Кении.
Значительная часть средств пойдёт на образовательные программы и поддержку исследований через National Science Foundation.
Параллельно формируется инвестиционный фонд на $100 млрд для развития глобальных ИИ-инициатив.
И параллельно еще на 10 ТераВатт генерацию придётся запустить 🔌💡
#Microsoft #DataCenter #G42
———
@tsingular
Редмондский гигант анонсировал масштабное расширение ИИ-экосистемы на глобальном уровне.
Планируется развитие дата-центров с тензорными процессорами нового поколения в 40 странах.
Компания инвестирует $35 млрд в развитие международных партнёрств, включая сотрудничество с G42 (UAE) в Кении.
Значительная часть средств пойдёт на образовательные программы и поддержку исследований через National Science Foundation.
Параллельно формируется инвестиционный фонд на $100 млрд для развития глобальных ИИ-инициатив.
И параллельно еще на 10 ТераВатт генерацию придётся запустить 🔌💡
#Microsoft #DataCenter #G42
———
@tsingular
🔥7👍2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
От салатиков оторвались, потянулись, отжались.
Пока вы отдыхаете, роботы качаются.
#роботы #Atlas #BostonDynamics
------
@tsingular
Пока вы отдыхаете, роботы качаются.
#роботы #Atlas #BostonDynamics
------
@tsingular
👍10👾1
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Наткнулся на новый ресеч:
АИ-фишинговые письма, написанные с помощью АИ – очень эффективны: более 50% получателей переходят по вредоносным ссылкам
Использование LLM позволяет упростить и ускорить создание подобных писем, находить личную информацию о жертве и формулировать письма так, чтобы они выглядели правдоподобно и убеждали пользователя кликнуть по ссылке. При этом, эффективной защиты пока все еще нет; поэтому бдительно вчитываемся в поле
¯\_(ツ)_/¯
АИ-фишинговые письма, написанные с помощью АИ – очень эффективны: более 50% получателей переходят по вредоносным ссылкам
Использование LLM позволяет упростить и ускорить создание подобных писем, находить личную информацию о жертве и формулировать письма так, чтобы они выглядели правдоподобно и убеждали пользователя кликнуть по ссылке. При этом, эффективной защиты пока все еще нет; поэтому бдительно вчитываемся в поле
from у писем, даже если оно написано будто под вас¯\_(ツ)_/¯
P.S. Фишинг (phishing) — это вид мошенничества, при котором злоумышленники под разными предлогами выманивают конфиденциальные данные (логины, пароли) или заставляют пользователя перейти по ссылке, ведущей на опасный сайт
✍6
AMD готовит революционные процессоры для домашних ИИ-суперкомпьютеров
Флагманский Ryzen AI Max+ 395 включает 16 ядер Zen 5, 40 графических ядер RDNA 3.5 и специализированный ИИ-ускоритель на 50 TOPS.
Устройство демонстрирует производительность в 2.2 раза выше RTX 4090 на инференс тестах Llama 70B.
Чип поддерживает пропускную способностью памяти 256 ГБ/с.
Первые устройства от HP и ASUS появятся в продаже в начале 2025 года.
Сегодня CES начинается,- подобных новостей будет много, но вот эта конкретно вызывает вопросы.
Если встроенные NPU такую скорость будут выдавать, то зачем нужны 5090 и всякие M4...
#AMD #RyzenAI #StrixHalo
------
@tsingular
Флагманский Ryzen AI Max+ 395 включает 16 ядер Zen 5, 40 графических ядер RDNA 3.5 и специализированный ИИ-ускоритель на 50 TOPS.
Устройство демонстрирует производительность в 2.2 раза выше RTX 4090 на инференс тестах Llama 70B.
Чип поддерживает пропускную способностью памяти 256 ГБ/с.
Первые устройства от HP и ASUS появятся в продаже в начале 2025 года.
Сегодня CES начинается,- подобных новостей будет много, но вот эта конкретно вызывает вопросы.
Если встроенные NPU такую скорость будут выдавать, то зачем нужны 5090 и всякие M4...
#AMD #RyzenAI #StrixHalo
------
@tsingular
👍9🔥4✍2🤔2
Forwarded from Machinelearning
RTX 5090 оказалась в 1,5 раза производительнее предыдущей версии RTX 4090! Более того, благодаря технологии DLSS 4, даже самая доступная модель RTX 5070 за $550 способна обеспечить производительность на уровне RTX 4090.
Мы все ожидали от RTX 5090, крутые характеристики и все такое. Но все ли поняли, что Дженсен сказал о графике?
Что новая карта использует нейронные сети для генерации 90+% пикселей в играх?
Традиционные алгоритмы трассировки лучей отрисовывают только ~10%, своего рода «скетч», а затем генеративная модель заполняет остальные мелкие детали. За один проход в режиме реального времени.
ИИ - это новый уровень графики, дамы и господа.
Цены и технические характеристики:
GeForce RTX 5090:
- Процессор: GB202-300
- CUDA-ядер: 21 760
- Память: 32 ГБ GDDR7 (1792 Гбайт/с)
- Шина: 512 бит
- Потребление энергии: 575 Вт
- Цена: $1999
GeForce RTX 5080:
- Процессор: GB203-400
- CUDA-ядер: 10 752
- Память: 16 ГБ GDDR7 (960 Гбайт/с)
- Шина: 256 бит
- Потребление энергии: 360 Вт
- Цена: $999
GeForce RTX 5070 Ti:
- Процессор: GB203-300
- CUDA-ядер: 8 960
- Память: 16 ГБ GDDR7 (896 Гбайт/с)
- Шина: 256 бит
- Потребление энергии: 300 Вт
- Цена: $749
GeForce RTX 5070:
- Процессор: GB205-300
- CUDA-ядер: 6 144
- Память: 12 ГБ GDDR7 (672 Гбайт/с)
- Шина: 192 бит
- Потребление энергии: 250 Вт
- Цена: $549
Продажи стартуют уже в этом месяце!
@ai_machinelearning_big_data
#nvidia
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5🎉2🆒2🥰1
NVIDIA опубликовала фреймворк для умной обработки корпоративных документов
NVIDIA представила Ingest - набор специализированных микросервисов для обработки больших массивов PDF и офисных документов.
Система автоматически извлекает тексты, таблицы, графики и метаданные, выполняет OCR и генерирует эмбеддинги для векторных баз.
Архитектура построена на Docker с поддержкой Kubernetes, использует GPU-ускорение и интегрируется с Milvus.
В копилку распознавалок.
У NVidia все, как всегда в докерах и на микросервисах уже, - удобно.
Отдельное спасибо за поддержку Мильвуса.
#NVIDIA #Ingest #Milvus
———
@tsingular
NVIDIA представила Ingest - набор специализированных микросервисов для обработки больших массивов PDF и офисных документов.
Система автоматически извлекает тексты, таблицы, графики и метаданные, выполняет OCR и генерирует эмбеддинги для векторных баз.
Архитектура построена на Docker с поддержкой Kubernetes, использует GPU-ускорение и интегрируется с Milvus.
В копилку распознавалок.
У NVidia все, как всегда в докерах и на микросервисах уже, - удобно.
Отдельное спасибо за поддержку Мильвуса.
#NVIDIA #Ingest #Milvus
———
@tsingular
✍4👍1👨💻1