Основная цель: оценить, насколько эффективно LLM могут поддерживать задачи в области глобального здравоохранения, включая диагностику, лечение, коммуникацию с пациентами и принятие решений в условиях ограниченных ресурсов.
https://research.google/blog/benchmarking-llms-for-global-health/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ideogram представил масштабное обновление своей нейросети для генерации изображений. Версия 3.0 создаёт более фотореалистичные картинки, точнее понимает запросы и предлагает вдвое больше стилей. Теперь можно загрузить до 3-х референсов, чтобы задать стиль генерации, или выбрать готовый из библиотеки.
Новые инструменты: Magic Fill и Extend. Первый позволяет менять или добавлять элементы в готовом изображении, а второй — расширять его за рамки исходного кадра. Для разработчиков открыли API с текстовой генерацией, редактированием, заменой фона и другими функциями. Интегрировать Ideogram 3.0 можно через партнерские платформы: Picsart, Freepik, Replicate и другие.
Ideogram в X (ex-Twitter)
Midjourney тестирует новую функцию, Omni-Reference, которая позволяет тонко настраивать визуальные элементы в создаваемых изображениях. В отличие от старого Character Reference (v6), система теперь поддерживает не только персонажей, но и отдельные объекты — например, можно указать: «Добавь именно этот меч в сцену».
Omni-Reference доступен в веб-интерфейсе сервиса (перетаскивание изображения в зону «omni-reference») или в Discord через параметр
--oref
с URL. Силу влияния reference регулирует параметр --ow
(0–1000): низкие значения подходят для стилизации, а высокие — для сохранения деталей вроде лица или одежды.Midjourney в Discord
Apple совместно с Anthropic готовит обновление Xcode с интеграцией Claude Sonnet. По данным Bloomberg, внутренняя версия уже тестируется сотрудниками: разработчики могут запрашивать код через чат, инспектировать интерфейсы и исправлять ошибки с помощью ИИ. Это ускорит процессы разработки, но пока неясно, когда инструмент станет доступен публично.
Ранее Apple анонсировала Swift Assist, однако проект застопорился из-за частых галлюцинаций ИИ. Сотрудничество с Anthropic должно решить эти проблемы.
macrumors.com
Некоммерческая организация FutureHouse, поддержанная Эриком Шмидтом, запустила платформу с четырьмя ИИ-агентами: Crow, Falcon, Owl и Phoenix. Они помогают анализировать научную литературу, планировать эксперименты и искать данные в специализированных базах. По словам разработчиков, их система использует открытые научные работы и многоэтапный анализ с «прозрачной логикой».
FutureHouse предупреждает, что Phoenix, отвечающий за химические эксперименты, может выдавать некорректные результаты и призывает пользователей делиться обратной связью для доработки.
futurehouse.org
Специалисты из Пенсильванского университета представили революционный фотонный чип, способный обучать нейросети с помощью света. Технология не только ускоряет процесс в разы, но и резко снижает энергозатраты, открывая путь к полностью оптическим вычислениям. В отличие от традиционных электронных чипов, здесь данные обрабатываются световыми импульсами, а не электричеством — это позволяет выполнять сложные нелинейные операции, критичные для глубокого обучения.
Основа инновации — управление светом через специальный полупроводниковый материал. Два луча («signal» и «pump») взаимодействуют, меняя свойства материала в реальном времени. Это дает возможность перепрограммировать чип без изменения его структуры, достаточно настроить параметры «pump»-луча. В тестах система показала 97% точности на задачах с нелинейными границами решений, обойдя цифровые аналоги по эффективности.
Уже сейчас 4 оптических соединения на чипе заменяют 20 электронных, а в будущем технология может масштабироваться для обучения LLM.
scitechdaily.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Всего 9 категорий: бизнес, карьера (подходит для создания резюме), креатив, образование, здоровье, маркетинг, технологии, личный помощник и универсальные.
Сохраняйте, чтобы всегда под рукой. Ускоряйте работу и повышайте свою эффективность!
https://www.promptly.fyi/library
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Burn — Rust-фреймворк для глубокого обучения с акцентом на производительность. В отличие от монолитных решений вроде PyTorch, Burn изначально заточен под кросс-платформенное выполнение: одна и та же модель может работать на NVIDIA/AMD GPU через CUDA/ROCm, на Apple-чипах через Metal и даже в браузере через WebGPU.
Главная фишка проекта в модульной архитектуре с подключаемым бэкендом и автоматической оптимизацией вычислений. Например, система умеет объединять операции ядер без ручного вмешательства. Для исследователей есть встроенный дашборд для мониторинга обучения, а для продакшна простая конвертация в ONNX.
🤖 GitHub
@bigdatai
Главная фишка проекта в модульной архитектуре с подключаемым бэкендом и автоматической оптимизацией вычислений. Например, система умеет объединять операции ядер без ручного вмешательства. Для исследователей есть встроенный дашборд для мониторинга обучения, а для продакшна простая конвертация в ONNX.
🤖 GitHub
@bigdatai
В рамках 100 Zeros уже поддержан инди-хоррор "Cuckoo", а также запущена программа "AI On Screen" для создания короткометражных фильмов об ИИ, некоторые из которых могут перерасти в полнометражные проекты. Интересно, что Google не планирует использовать YouTube в качестве основной платформы распространения; вместо этого компания намерена продавать проекты традиционным студиям и стриминговым сервисам, таким как Netflix.
Эта стратегия отражает стремление Google интегрировать свои продукты в массовую культуру и укрепить позиции на рынке технологий, конкурируя с такими гигантами, как Apple и OpenAI.
https://www.businessinsider.com/google-tv-movie-hollywood-boost-tech-image-hundred-zeros-2025-5
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Апскейлим ЮБОЕ видео до 8К (!) и 120 FPS — в редактор KREA завезли мощный апскейлер голливудского уровня от Topaz.
Фича вытянет любой шакал на голливудский уровень качества — дорисует кадры и поднимет разрешение.
Улучшаем свои видосы тут.
Фича вытянет любой шакал на голливудский уровень качества — дорисует кадры и поднимет разрешение.
Улучшаем свои видосы тут.
В статье собраны 50 лучших бесплатных или условно-бесплатных курсов (сертификат может быть платным), разделённых по уровням:
*Вводный (Beginner) → Промежуточный (Intermediate) → Продвинутый (Advanced).*
После каждого описания приведена полная кликабельная ссылка.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI представила HealthBench - бенчмарк для тестирования ИИ-систем в сфере здравоохранения. Разработанный при участии 262 врачей из 60 стран, он включает 5000 реалистичных диалогов, имитирующих общение пациентов и медиков. Каждый сценарий оценивается по индивидуальным критериям, созданным экспертами: точность данных или ясность ответов.
Всего в бенчмарке 48 562 параметра оценки, что позволяет глубоко анализировать работу моделей. Особый упор сделан на надежность: даже один ошибочный ответ в медицине критичен. HealthBench включает подборки сложных кейсов (HealthBench Hard), где современные ИИ еще отстают. Все данные и методики уже доступны в GitHub-репозитории OpenAI .
openai.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡ SageAttention — революция в скорости работы трансформеров
Исследователи из THU-ML представили инновационный метод ускорения attention-слоёв, который не требует изменения архитектуры моделей. Проект использует интеллектуальное 8-битное квантование матриц внимания, сохраняя при этом точность оригинальных моделей.
На новых GPU RTX 5090 решение показывает впечатляющие 2.7x ускорение по сравнению с FlashAttention-2. Технология уже интегрируется в популярные фреймворки, для тестирования достаточно заменить одну строку кода.
🤖 GitHub
@bigdatai
Исследователи из THU-ML представили инновационный метод ускорения attention-слоёв, который не требует изменения архитектуры моделей. Проект использует интеллектуальное 8-битное квантование матриц внимания, сохраняя при этом точность оригинальных моделей.
На новых GPU RTX 5090 решение показывает впечатляющие 2.7x ускорение по сравнению с FlashAttention-2. Технология уже интегрируется в популярные фреймворки, для тестирования достаточно заменить одну строку кода.
🤖 GitHub
@bigdatai
✈️ Apache Avro — универсальная система сериализации данных. Этот проект с открытым исходным кодом позволяет компактно упаковывать данные с сохранением схемы, что особенно ценно при работе с Kafka, Hadoop и другими системами потоковой обработки.
Инструмент выделяется кросс-языковой поддержкой и эффективным бинарным форматом, который минимизирует накладные расходы по сравнению с JSON или XML. Сейчас проект активно развивается: в CI-пайплайнах появилась поддержка ARM-серверов, а для разработчиков — devcontainers, ускоряющие старт работы с кодом.
🤖 GitHub
@bigdatai
Инструмент выделяется кросс-языковой поддержкой и эффективным бинарным форматом, который минимизирует накладные расходы по сравнению с JSON или XML. Сейчас проект активно развивается: в CI-пайплайнах появилась поддержка ARM-серверов, а для разработчиков — devcontainers, ускоряющие старт работы с кодом.
🤖 GitHub
@bigdatai
🧠 String‑Membrane‑Nets и фрактонные фазы через gauging симметрий
📝 arXiv:2505.13604 (май 2025)
Эта статья предлагает нетривиальный способ построения фрактонных фаз в 3+1D через механизмы gauging 1‑формных симметрий.
🔹 Что предложено?
Вместо традиционной конденсации p‑струн (p‑string condensation), авторы используют калибровку (gauging) 1‑формной симметрии. Это позволяет получить фрактонные фазы с контролируемыми свойствами, без приближений.
🔹 Основные итоги:
• Связь между 2+1D anyon condensation и 3+1D фрактонными фазами
• Построение string‑membrane‑net моделей — обобщение string-net на 3D
• Чёткая связь между field-theoretic и lattice описаниями
• Получение X‑Cube модели через gauging стекинга \(\mathbb{Z}_N\) gauge теорий
🔹 Почему это важно?
• Новый путь для создания устойчивых квантовых кодов и фрактонной материи
• Математически строгий и универсальный подход для генерации фрактонных возбуждений
• Расширение инструментов топологического фазового инжиниринга в 3D
🔬 Для кого это?
Физики, изучающие квантовые топологические фазы, исследователи квантовой информации и теоретики, работающие над фрактонными системами и higher-form symmetries.
📖 https://arxiv.org/abs/2505.13604
📝 arXiv:2505.13604 (май 2025)
Эта статья предлагает нетривиальный способ построения фрактонных фаз в 3+1D через механизмы gauging 1‑формных симметрий.
🔹 Что предложено?
Вместо традиционной конденсации p‑струн (p‑string condensation), авторы используют калибровку (gauging) 1‑формной симметрии. Это позволяет получить фрактонные фазы с контролируемыми свойствами, без приближений.
🔹 Основные итоги:
• Связь между 2+1D anyon condensation и 3+1D фрактонными фазами
• Построение string‑membrane‑net моделей — обобщение string-net на 3D
• Чёткая связь между field-theoretic и lattice описаниями
• Получение X‑Cube модели через gauging стекинга \(\mathbb{Z}_N\) gauge теорий
🔹 Почему это важно?
• Новый путь для создания устойчивых квантовых кодов и фрактонной материи
• Математически строгий и универсальный подход для генерации фрактонных возбуждений
• Расширение инструментов топологического фазового инжиниринга в 3D
🔬 Для кого это?
Физики, изучающие квантовые топологические фазы, исследователи квантовой информации и теоретики, работающие над фрактонными системами и higher-form symmetries.
📖 https://arxiv.org/abs/2505.13604
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Стань частью масштабного ИТ-события от МТС
True Tech Day 2025 — третья технологическая конференция МТС для профессионалов ИТ‑индустрии. Одна из главных тем в этом году — тренды и практики искусственного интеллекта.
В программе:
— Доклады от ученых и зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Кейсы применения современных ИИ‑решений — от AI‑агентов, тестов LLM и бенчмарков до вопросов регулирования.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
…а еще after-party со звездным лайн-апом.
Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатное, но мест мало. Регистрируйся по ссылке.
True Tech Day 2025 — третья технологическая конференция МТС для профессионалов ИТ‑индустрии. Одна из главных тем в этом году — тренды и практики искусственного интеллекта.
В программе:
— Доклады от ученых и зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Кейсы применения современных ИИ‑решений — от AI‑агентов, тестов LLM и бенчмарков до вопросов регулирования.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатное, но мест мало. Регистрируйся по ссылке.
📊 Free LLM API Resources — бесплатные облачные модели для разработчиков. Для тех, кто хочет экспериментировать с LLM без затрат на API, появился исчерпывающий гайд по бесплатным ресурсам. В списке — десятки провайдеров с лимитами от 50 запросов в день до 1 млн токенов.
Из них можно выделить:
— Google AI Studio с Gemini 1.5 Flash (500 запросов/день)
— Mistral La Plateforme — доступ к Codestral и другим фирменным моделям
— Cloudflare Workers AI — 10k нейронов ежедневно для Llama 3 и Qwen
Есть и временные кредиты: $30 у Baseten, $10 у AI21 для Jamba. Главное правило не злоупотреблять, иначе бесплатные лимиты могут исчезнуть.
🤖 GitHub
@bigdatai
Из них можно выделить:
— Google AI Studio с Gemini 1.5 Flash (500 запросов/день)
— Mistral La Plateforme — доступ к Codestral и другим фирменным моделям
— Cloudflare Workers AI — 10k нейронов ежедневно для Llama 3 и Qwen
Есть и временные кредиты: $30 у Baseten, $10 у AI21 для Jamba. Главное правило не злоупотреблять, иначе бесплатные лимиты могут исчезнуть.
🤖 GitHub
@bigdatai
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖐 Apple решила проблему нехватки данных для имитационного обучения!
📦 Представляем EgoDex — крупнейший в мире датасет ловких действий человека:
• 829 часов видео от первого лица
• Синхронизированные 3D-позы рук
• 194 уникальные задачи манипуляции предметами
🎯 Почему это важно?
Имитационное обучение требует масштабных и реалистичных данных. EgoDex даёт ИИ возможность учиться у человека — видеть, как двигаются руки, и точно повторять действия.
🔬 Подходит для:
— Робототехники
— AR/VR интерфейсов
— Исследований моторики
Apple делает шаг к более ловкому ИИ 🤖
arxiv.org/abs/2505.11709 (
📦 Представляем EgoDex — крупнейший в мире датасет ловких действий человека:
• 829 часов видео от первого лица
• Синхронизированные 3D-позы рук
• 194 уникальные задачи манипуляции предметами
🎯 Почему это важно?
Имитационное обучение требует масштабных и реалистичных данных. EgoDex даёт ИИ возможность учиться у человека — видеть, как двигаются руки, и точно повторять действия.
🔬 Подходит для:
— Робототехники
— AR/VR интерфейсов
— Исследований моторики
Apple делает шаг к более ловкому ИИ 🤖
arxiv.org/abs/2505.11709 (
💡 Исследователи представили тщательно отобранный датасет для общего рассуждения: из более чем миллиона примеров из открытых источников они отобрали около 350 тысяч наиболее ценных с помощью серии абляционных экспериментов.
Модели, обученные на этом наборе данных, показали сопоставимые или даже более высокие результаты, чем дистиллированные модели от DeepSeek — как в задачах по математике и программированию, так и на научных бенчмарках вроде GPQA.
Авторы также подтвердили эффективность "добавочного подхода", предложенного в работе Phi-4-reasoning: датасеты можно оптимизировать отдельно для каждой области рассуждений, а затем объединить в единую итоговую смесь — это действительно даёт сильный прирост качества.
huggingface.co/datasets/open-r1/Mixture-of-Thoughts
Модели, обученные на этом наборе данных, показали сопоставимые или даже более высокие результаты, чем дистиллированные модели от DeepSeek — как в задачах по математике и программированию, так и на научных бенчмарках вроде GPQA.
Авторы также подтвердили эффективность "добавочного подхода", предложенного в работе Phi-4-reasoning: датасеты можно оптимизировать отдельно для каждой области рассуждений, а затем объединить в единую итоговую смесь — это действительно даёт сильный прирост качества.
huggingface.co/datasets/open-r1/Mixture-of-Thoughts