This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 NVIDIA представила гигантский синтетический датасет для беспилотных автомобилей!
🔥 Что внутри?
▪ 81,802 синтетических видео с разнообразными сценариями:
— Городские/шоссейные дороги
— Экстремальные погодные условия (дождь, снег, туман)
— Редкие ситуации (аварии, нестандартные ПДД)
Мультисенсорные данные:
— Камеры, лидары, радары
— Разметка объектов (пешеходы, машины, знаки)
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/nvidia/PhysicalAI-Autonomous-Vehicle-Cosmos-Drive-Dreams
▪ Project Page: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/cosmos_drive_dreams/
@data_analysis_ml
🔥 Что внутри?
▪ 81,802 синтетических видео с разнообразными сценариями:
— Городские/шоссейные дороги
— Экстремальные погодные условия (дождь, снег, туман)
— Редкие ситуации (аварии, нестандартные ПДД)
Мультисенсорные данные:
— Камеры, лидары, радары
— Разметка объектов (пешеходы, машины, знаки)
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/nvidia/PhysicalAI-Autonomous-Vehicle-Cosmos-Drive-Dreams
▪ Project Page: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/cosmos_drive_dreams/
@data_analysis_ml
🧠 16 июня все самое важное в мире технологий ищите в Санкт-Петербурге!
В ТехноХабе Сбера состоится большая сессия в рамках серии мероприятий международной конференции AI Journey.
Именно здесь соберутся лидеры AI-индустрии из разных стран, чтобы обсудить реальные кейсы внедрения AI, архитектуры нового поколения, крутой апгрейд нейронки GigaChat, самое свежее в исследованиях GenAI и то, что уже завтра станет новым стандартом!
📌 Подключайтесь к трансляции, чтобы не отставать от будущего.
В ТехноХабе Сбера состоится большая сессия в рамках серии мероприятий международной конференции AI Journey.
Именно здесь соберутся лидеры AI-индустрии из разных стран, чтобы обсудить реальные кейсы внедрения AI, архитектуры нового поколения, крутой апгрейд нейронки GigaChat, самое свежее в исследованиях GenAI и то, что уже завтра станет новым стандартом!
📌 Подключайтесь к трансляции, чтобы не отставать от будущего.
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Manus Chat Mode — бесплатно и без ограничений для всех.
💬 Работает супер быстро прямо в чате.
🚀 Так же доступен Agent Mode с расширенными возможностями.
От простых вопросов до сложных задач — всё в одном окне : https://manus.im/
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #manus
💬 Работает супер быстро прямо в чате.
🚀 Так же доступен Agent Mode с расширенными возможностями.
От простых вопросов до сложных задач — всё в одном окне : https://manus.im/
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #manus
🎉 cuOpt от NVIDIA стал open source!
Теперь можно легко ускорять задачи оптимизации —
🔸 линейное программирование (LP)
🔸 целочисленные задачи (MIP)
🔸 маршрутизацию транспорта (VRP)
— с помощью GPU, почти не меняя код.
💡 Работает с Python, REST API и CLI
💡 Поддерживает PuLP и AMPL
💡 Запускается локально или в облаке
💡 Настраивается за пару минут
📈 Результат — решения почти в реальном времени, даже для сложных задач.
👉 Попробуй
Теперь можно легко ускорять задачи оптимизации —
🔸 линейное программирование (LP)
🔸 целочисленные задачи (MIP)
🔸 маршрутизацию транспорта (VRP)
— с помощью GPU, почти не меняя код.
💡 Работает с Python, REST API и CLI
💡 Поддерживает PuLP и AMPL
💡 Запускается локально или в облаке
💡 Настраивается за пару минут
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-server-cu12==25.5.* cuopt-sh==25.5.*📈 Результат — решения почти в реальном времени, даже для сложных задач.
👉 Попробуй
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Text-to-LoRA — адаптеры LoRA по описанию задачи на естественном языке
Text-to-LoRA (T2L) — это гиперсеть, которая генерирует адаптер LoRA для LLM,
исходя только из текстового описания задачи. Без данных. Без обучения. Просто промпт → LoRA.
💡 Как работает:
▪️ Метаобученная гиперсеть принимает описание задачи
▪️ Генерирует task-specific LoRA в один шаг
▪️ Поддерживает сотни известных LoRA
▪️ Может обобщать на новые задачи
🚀 Почему это важно:
Традиционно адаптация LLM требует:
- большого датасета
- тонкой настройки
- вычислительных затрат
Text-to-LoRA делает то же самое в один шаг, просто по тексту. Это снижает технический порог и делает настройку доступной даже без ML-экспертизы.
🧬 Вдохновлено биологией:
Как зрение человека адаптируется к свету без обучения,
так и LLM может адаптироваться к задаче по описанию — через T2L.
📌 Новый шаг к адаптивным и доступным языковым системам.
📍 Представлено на #ICML2025
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2506.06105
💻 Code: https://github.com/SakanaAI/Text-to-Lora
@data_analysis_ml
Text-to-LoRA (T2L) — это гиперсеть, которая генерирует адаптер LoRA для LLM,
исходя только из текстового описания задачи. Без данных. Без обучения. Просто промпт → LoRA.
💡 Как работает:
▪️ Метаобученная гиперсеть принимает описание задачи
▪️ Генерирует task-specific LoRA в один шаг
▪️ Поддерживает сотни известных LoRA
▪️ Может обобщать на новые задачи
🚀 Почему это важно:
Традиционно адаптация LLM требует:
- большого датасета
- тонкой настройки
- вычислительных затрат
Text-to-LoRA делает то же самое в один шаг, просто по тексту. Это снижает технический порог и делает настройку доступной даже без ML-экспертизы.
🧬 Вдохновлено биологией:
Как зрение человека адаптируется к свету без обучения,
так и LLM может адаптироваться к задаче по описанию — через T2L.
📌 Новый шаг к адаптивным и доступным языковым системам.
📍 Представлено на #ICML2025
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2506.06105
💻 Code: https://github.com/SakanaAI/Text-to-Lora
@data_analysis_ml
🚀 DiffusionRenderer (Cosmos): Neural Inverse and Forward Rendering with Video Diffusion Models
Cosmos DiffusionRenderer — это современный фреймворк для нейросетевого de-lighting и re-lighting видео и изображений.
Новый релиз даёт качественный скачок по сравнению с предыдущей версией: ещё более чистое удаление и добавление освещения благодаря архитектуре NVIDIA Cosmos и улучшенному пайплайну обработки данных.
🔧 Минимальные требования:
• Python 3.10
• NVIDIA GPU с минимум 16 ГБ VRAM (рекомендуется ≥24 ГБ)
• NVIDIA драйверы и CUDA 12.0+
• Свободно ≥70 ГБ на диске
Проект протестирован на Ubuntu 20.04 и видеокартах NVIDIA A100/A5000.
https://github.com/nv-tlabs/cosmos1-diffusion-renderer
@data_analysis_ml
Cosmos DiffusionRenderer — это современный фреймворк для нейросетевого de-lighting и re-lighting видео и изображений.
Новый релиз даёт качественный скачок по сравнению с предыдущей версией: ещё более чистое удаление и добавление освещения благодаря архитектуре NVIDIA Cosmos и улучшенному пайплайну обработки данных.
🔧 Минимальные требования:
• Python 3.10
• NVIDIA GPU с минимум 16 ГБ VRAM (рекомендуется ≥24 ГБ)
• NVIDIA драйверы и CUDA 12.0+
• Свободно ≥70 ГБ на диске
Проект протестирован на Ubuntu 20.04 и видеокартах NVIDIA A100/A5000.
https://github.com/nv-tlabs/cosmos1-diffusion-renderer
@data_analysis_ml
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/python_job_interview
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/machinelearning_ru
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/javatg
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/python_job_interview
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/machinelearning_ru
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/javatg
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
🔥 AMD возвращается — и бросает вызов NVIDIA
Конец эпохи дефицита GPU?
На конференции Advancing AI AMD представила новые чипы MI350 и анонсировала серию MI400.
💥 MI350X:
• В 35 раз выше производительность инференса, чем у MI300
• На 40% энергоэффективнее, чем NVIDIA Blackwell
• Новый сервер Helios — до 72 чипов на стойку (ответ NVL72 от NVIDIA)
💬 Сэм Альтман (OpenAI) подтвердил партнёрство и участие в проектировании MI450
🧠 Microsoft, Meta, Oracle, xAI — уже на борту
🔓 AMD делает ставку на открытые стандарты (в отличие от CUDA)
♻️ Цель — 20-кратный рост энергоэффективности дата-центров к 2030
⚙️ AMD впервые всерьёз конкурирует с NVIDIA
Ставки: цена, открытость и масштабируемость.
MI350X выглядит как серьёзный конкурент Blackwell, а поддержка MI450 со стороны Альтмана — это далеко не пустой жест.
Если AMD продолжит продвигать открытые стандарты и энергоэффективность, мы наконец-то можем увидеть борьбу за рынок с NVIDIA на рынке GPU.
@data_analysis_ml
Конец эпохи дефицита GPU?
На конференции Advancing AI AMD представила новые чипы MI350 и анонсировала серию MI400.
💥 MI350X:
• В 35 раз выше производительность инференса, чем у MI300
• На 40% энергоэффективнее, чем NVIDIA Blackwell
• Новый сервер Helios — до 72 чипов на стойку (ответ NVL72 от NVIDIA)
💬 Сэм Альтман (OpenAI) подтвердил партнёрство и участие в проектировании MI450
🧠 Microsoft, Meta, Oracle, xAI — уже на борту
🔓 AMD делает ставку на открытые стандарты (в отличие от CUDA)
♻️ Цель — 20-кратный рост энергоэффективности дата-центров к 2030
⚙️ AMD впервые всерьёз конкурирует с NVIDIA
Ставки: цена, открытость и масштабируемость.
MI350X выглядит как серьёзный конкурент Blackwell, а поддержка MI450 со стороны Альтмана — это далеко не пустой жест.
Если AMD продолжит продвигать открытые стандарты и энергоэффективность, мы наконец-то можем увидеть борьбу за рынок с NVIDIA на рынке GPU.
@data_analysis_ml
🧠 Спор о будущем: Дженсен Хуанг против Дарио Амодеи
CEO Nvidia Дженсен Хуанг и глава Anthropic Дарио Амодеи — по разные стороны баррикад, когда речь идёт о будущем рабочих мест в эпоху ИИ.
🔻 Амодеи бьёт тревогу:
ИИ может «съесть» до 50% начальных должностей уже в ближайшие 5 лет. Массовая безработица — реальный риск. Он также настаивает на жёстком регулировании разработки ИИ.
🔺 Хуанг с ним не согласен:
Он не верит в крах рынка труда. По его мнению, ИИ поднимет производительность и трансформирует рабочие процессы, создав новые рабочие места. Более того, он считает, что технологии должны развиваться открыто — как в медицине, чтобы вовремя выявлять риски.
🤔 Но…
Хуанг так и не объяснил, какие именно профессии появятся и почему люди в них будут лучше ИИ.
💬 Амодеи звучит убедительнее. Слепая вера в «появление новых рабочих мест» без конкретики — опасная иллюзия.
@data_analysis_ml
CEO Nvidia Дженсен Хуанг и глава Anthropic Дарио Амодеи — по разные стороны баррикад, когда речь идёт о будущем рабочих мест в эпоху ИИ.
🔻 Амодеи бьёт тревогу:
ИИ может «съесть» до 50% начальных должностей уже в ближайшие 5 лет. Массовая безработица — реальный риск. Он также настаивает на жёстком регулировании разработки ИИ.
🔺 Хуанг с ним не согласен:
Он не верит в крах рынка труда. По его мнению, ИИ поднимет производительность и трансформирует рабочие процессы, создав новые рабочие места. Более того, он считает, что технологии должны развиваться открыто — как в медицине, чтобы вовремя выявлять риски.
🤔 Но…
Хуанг так и не объяснил, какие именно профессии появятся и почему люди в них будут лучше ИИ.
💬 Амодеи звучит убедительнее. Слепая вера в «появление новых рабочих мест» без конкретики — опасная иллюзия.
@data_analysis_ml
🧩 GenAIScript — библиотека для программирования промптов и работы с LLM. Проект предлагает необычный подход: вместо написания статичных текстовых запросов, вы конструируете их программно, используя JavaScript.
Скрипты поддерживают работу с файлами, валидацию данных через схемы и интеграцию с внешними API. Инструмент имеет встроенную поддержку различных провайдеров (OpenAI, Anthropic, GitHub Copilot) и возможность запуска локальных моделей через Ollama.
🤖 GitHub
@data_analysis_ml
Скрипты поддерживают работу с файлами, валидацию данных через схемы и интеграцию с внешними API. Инструмент имеет встроенную поддержку различных провайдеров (OpenAI, Anthropic, GitHub Copilot) и возможность запуска локальных моделей через Ollama.
🤖 GitHub
@data_analysis_ml