This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Генерируйте видео с Kandinsky 5.0 Video Lite в удобном интерфейсе
Как? Сейчас расскажем.
Kandinsky 5.0 Video Lite — новая open source модель для генерации коротких видео, которая по качеству обгоняет большинство открытых решений.
С помощью гайда от Cloud․ru можно настроить модель в удобном интерфейсе ComfyUI в сервисе Evolution Notebooks на GPU Nvidia V100 и использовать для реальных бизнес-задач.
Так дизайнеры и маркетинговые команды могут быстро создавать видео для презентаций, рекламных кампаний и прототипов, а модель будет всегда готова к работе.
Подробный гайд уже тут
Как? Сейчас расскажем.
Kandinsky 5.0 Video Lite — новая open source модель для генерации коротких видео, которая по качеству обгоняет большинство открытых решений.
С помощью гайда от Cloud․ru можно настроить модель в удобном интерфейсе ComfyUI в сервисе Evolution Notebooks на GPU Nvidia V100 и использовать для реальных бизнес-задач.
Так дизайнеры и маркетинговые команды могут быстро создавать видео для презентаций, рекламных кампаний и прототипов, а модель будет всегда готова к работе.
Подробный гайд уже тут
👎25🔥15👍8👏4🎉2
Про конформизм и машинное обучение
Давным-давно я уже будучи преподом делал с командой студентов сервис для автоматического аннотирования текстов. Трансформеров и LLM тогда и в проекте не было, задача аннотирования сводилась к тому, чтобы выделять ключевые предложения, чтения которых достаточно для понимания смысла текста, а лучшими известными подходами были TextRank и LexRank - эдакие аналоги PageRank, но не на сайтах, а на предложениях.
Так вот именно тогда мы усвоили один важный урок: как получить желаемый результат сравнения алгоритмов, если в оценке задействованы асессоры. Для разметки валидационной выборки мы сделали веб-страничку, где асессор должен был сам выбирать ключевые предложения из текста. Задача показалась нам непростой для решения «с чистого листа», поэтому в качестве варианта по умолчанию мы подсвечивали те предложения, которые выбрала бы наша реализация TextRank. Надо ли говорить, какой алгоритм победил в сравнении на этой выборке с большим отрывом?
К сожалению или к счастью, люди обычно довольно легко соглашаются на предложенный им вариант или меняют его не слишком сильно. В частности, поэтому полезнее самому говорить, что вы от них хотите, чем играть с людьми в угадайку и надеяться получить предложение мечты: на работе, в отношениях или договариваясь, как провести время с друзьями. Ну а если вам надо просто собрать выборку для оценки качества - постарайтесь ни к чему не подталкивать ваших асессоров :)
Давным-давно я уже будучи преподом делал с командой студентов сервис для автоматического аннотирования текстов. Трансформеров и LLM тогда и в проекте не было, задача аннотирования сводилась к тому, чтобы выделять ключевые предложения, чтения которых достаточно для понимания смысла текста, а лучшими известными подходами были TextRank и LexRank - эдакие аналоги PageRank, но не на сайтах, а на предложениях.
Так вот именно тогда мы усвоили один важный урок: как получить желаемый результат сравнения алгоритмов, если в оценке задействованы асессоры. Для разметки валидационной выборки мы сделали веб-страничку, где асессор должен был сам выбирать ключевые предложения из текста. Задача показалась нам непростой для решения «с чистого листа», поэтому в качестве варианта по умолчанию мы подсвечивали те предложения, которые выбрала бы наша реализация TextRank. Надо ли говорить, какой алгоритм победил в сравнении на этой выборке с большим отрывом?
К сожалению или к счастью, люди обычно довольно легко соглашаются на предложенный им вариант или меняют его не слишком сильно. В частности, поэтому полезнее самому говорить, что вы от них хотите, чем играть с людьми в угадайку и надеяться получить предложение мечты: на работе, в отношениях или договариваясь, как провести время с друзьями. Ну а если вам надо просто собрать выборку для оценки качества - постарайтесь ни к чему не подталкивать ваших асессоров :)
1😁36👍10❤6🔥3
Сегодня с утра порекомендовали посмотреть 4 серию 10 сезона Футурамы. Причина рекомендации прояснилась довольно быстро: один из персонажей там Георг Кантор, тот самый математик, создатель теории множеств, про которого еще Давид Гильберт говорил: «Никто не изгонит нас из рая, который основал Кантор».
Меня периодически спрашивают, родственники мы или нет, на что я честно отвечаю: «не знаю», хотя на кафедре высшей математики МФТИ меня учили в ответ на такой вопрос картинно посмущаться и застенчиво сказать: «ну какое это имеет значение?».
Фамилия не всегда работала в плюс: например, на пересдаче по матану в первом семестре, когда над феноменом Кантора на пересдаче по матану ржала раздающая билеты преп, было не очень приятно. С другой стороны, никогда не забуду лицо своей семинаристки по матану, когда на сдаче задания я сказал ей, что решил задачу со звездочкой в предположении верности континуум-гипотезы (попытки доказательства которой согласно легенде привели Георга Кантора в сумасшедший дом, хотя там конечно было много других факторов)
Меня периодически спрашивают, родственники мы или нет, на что я честно отвечаю: «не знаю», хотя на кафедре высшей математики МФТИ меня учили в ответ на такой вопрос картинно посмущаться и застенчиво сказать: «ну какое это имеет значение?».
Фамилия не всегда работала в плюс: например, на пересдаче по матану в первом семестре, когда над феноменом Кантора на пересдаче по матану ржала раздающая билеты преп, было не очень приятно. С другой стороны, никогда не забуду лицо своей семинаристки по матану, когда на сдаче задания я сказал ей, что решил задачу со звездочкой в предположении верности континуум-гипотезы (попытки доказательства которой согласно легенде привели Георга Кантора в сумасшедший дом, хотя там конечно было много других факторов)
😁80❤9👏2