✅ OverAPI - ресурс, где собраны все полезные материалы для разработчиков:

— Подробная информация обо всех популярных языках программирования и технологиях;
— Данные регулярно обновляются;
— Можно кликнуть на любую команду и получить исчерпывающую информацию;
— Всё доступно бесплатно и без регистрации.

Это настоящий подарок для каждого программиста!

https://overapi.com/javascript

🌟 EuroBERT: энкодеры нового поколения.

Исследовательская группа под патронажем Centrale Supélec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский.

EuroBERT сочетает инновационную архитектуру с поддержкой контекста до 8192 токенов, что делает это семейство идеальным для анализа документов, поиска информации, классификации, регрессии последовательности, оценки качества, оценки резюме и задач, связанных с программированием, решением математических задачи.

В отличие от предшественников (XLM-RoBERTa и mGTE), EuroBERT объединил GQA, RoPE и среднеквадратичную нормализацию, чтобы достичь беспрецедентной эффективности производительности даже в сложных задачах. Второе немаловажное преимущество EuroBERT - в обучение помимо текстовых данных были включены примеры кода и решения математических задач.

Самая младшая модель EuroBERT с 210 млн. параметров показала рекордные результаты: в тесте MIRACL по многоязычному поиску её точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) — 64,5%. Особенно выделяется умение работать с кодом и математикой — в бенчмарках CodeSearchNet и MathShepherd EuroBERT опережает аналоги на 10–15%.

▶️Состав релиза:

🟢EuroBERT-210М
🟢EuroBERT-610М
🟢EuroBERT-2.1В

⚠️ EuroBERT можно использовать непосредственно с transformers, начиная с версии 4.48.0

⚠️ Для достижения максимальной эффективности, разработчики рекомендуют запускать EuroBERT с Flash Attention 2

▶️ Пример инференса:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

model_id = "EuroBERT/EuroBERT-210m"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)

text = "The capital of France is <|mask|>."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# To get predictions for the mask:
masked_index = inputs["input_ids"][0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = outputs.logits[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print("Predicted token:", predicted_token)
# Predicted token:  Paris

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Коллекция на HF
🟡Arxiv
🖥GitHub (Скоро)


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Encoder #EuroBERT

⚡️ Проект, в котором разработчик с нуля создал упрощённый аналог Photoshop на C.

Автор делится техническими деталями реализации графического редактора, включая работу с изображениями, интерфейсом и алгоритмами обработки.


Архитектура приложения:


- Реализация базовых функций: кисти, слои, фильтры.

- Алгоритмы для трансформаций (масштабирование, поворот).

- Работа с цветовыми каналами и пикселями.

📌Интерфейс:

Создание GUI без использования современных фреймворков (на чистом C или с минимальными библиотеками).

📌Оптимизация:

Методы ускорения рендеринга и обработки больших изображений.

Чем полезна статья?
Для разработчиков на C/C++:
▪ Пример создания сложного приложения с графическим интерфейсом на низкоуровневом языке.
▪ Идеи для оптимизации ресурсоёмких операций.

Для энтузиастов графики:
▪ Пошаговое объяснение алгоритмов обработки изображений (например, реализация размытия или коррекции цвета).

Для всех, кто интересуется legacy-кодом:
▪ Как работать с ограничениями языка C в современных задачах.

🟡Статья
🟡Код

@devopsitsec