Notice: file_put_contents(): Write of 9128 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 16384 of 25512 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Machine learning Interview@machinelearning_interview P.1399
MACHINELEARNING_INTERVIEW Telegram 1399
Forwarded from Machinelearning
✔️ Проект vLLM присоединился к экосистеме PyTorch.

vLLM, движок для запуска LLM, стал частью экосистемы PyTorch. vLLM обеспечивает высокую пропускную способность и эффективное использование памяти при работе с моделями, содержащими сотни миллиардов параметров. vLLM поддерживает аппаратные платформы NVIDIA, AMD, Google Cloud TPU, Intel и AWS. Установить vLLM теперь можно простой командой: pip install vllm.
pytorch.org

✔️ OpenAI запускает Canvas для совместной работы с ChatGPT.

Canvas предоставляет возможность совместного редактирования текстов и кода в режиме реального времени. Новая функция позволяет пользователям добавлять текст, вносить изменения и давать обратную связь ChatGPT. Интеграция с Python позволяет запускать код непосредственно в Canvas и визуализировать результаты, включая графику. OpenAI также объявила о поддержке Canvas в пользовательских GPT, что позволит расширить их функциональность и адаптировать к конкретным задачам.
openai.com

✔️ MIT разработал инструмент для отслеживания источников информации, используемых ИИ.

Исследователи из МIT создали ContextCite – инструмент, который отслеживает источники информации, применяемые ИИ при создании текста. ContextCite позволяет пользователям проверять достоверность информации, предоставляемой ИИ, выделяя фрагменты текста, на которых основан ответ.

В случае ошибки ContextCite помогает определить источник недостоверных данных и понять логику работы ИИ. Инструмент также способен выявлять «атаки отравления», когда злоумышленники пытаются исказить информацию, вводя ложные данные в источники, используемые ИИ.
news.mit.edu

✔️ DIMON: Нейросетевой оператор для решения дифференциальных уравнений в частных производных на различных геометрических областях.

Ученые из Университета Джонса Хопкинса разработали новый метод машинного обучения DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning), который способен эффективно обучаться и решать дифференциальные уравнения в частных производных (PDE) значительно быстрее, чем суперкомпьютеры.

DIMON основан на использовании диффеоморфизмов для преобразования функций, заданных на различных областях, в единую эталонную область. Это позволяет обучить нейросетевой оператор, способный аппроксимировать решение PDE на любой области из семейства диффеоморфных областей. DIMON успешно протестирован на решении уравнения Лапласа и моделировании динамики реакции-диффузии. Он был использован для прогнозирования распространения электрического сигнала в левом желудочке сердца на основе данных 1006 пациентов. DIMON продемонстрировал высокую точность, сократив время прогнозирования с нескольких часов до менее чем одной секунды.
nature.com

✔️ Reddit запускает инструмент поиска с ИИ.

Инструмент автоматически генерирует ответы на запросы пользователей и предоставляет ссылки на релевантные источники информации. Ключевой особенностью Reddit Answers является использование данных, собранных непосредственно с платформы Reddit, что позволяет находить нужную информацию без обращения к внешним поисковым системам.

В настоящее время доступ к Reddit Answers ограничен: им могут воспользоваться только пользователи из США через веб-интерфейс или приложение iOS и только на английском языке. В планах - расширить доступность сервиса для других языков и регионов. На данный момент Reddit Answers находится на стадии тестирования.
redditinc.com

✔️ Swift Ventures создает новый индекс для оценки инвестиций в ИИ.

Индекс использует систему оценки, основанную на анализе инвестиций в исследования ИИ, количество специалистов по ИИ в штате и доходы от операций, связанных с ИИ. Этот подход позволяет определить, какие компании действительно инвестируют в ИИ, а не просто используют модный термин.

Анализ отслеживаемых 90 компаний показал, что только небольшая часть компаний, упомянувших ИИ в своих отчетах, вкладывает значительные средства в развитие этой технологии.
venturebeat.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍96🔥3



tgoop.com/machinelearning_interview/1399
Create:
Last Update:

✔️ Проект vLLM присоединился к экосистеме PyTorch.

vLLM, движок для запуска LLM, стал частью экосистемы PyTorch. vLLM обеспечивает высокую пропускную способность и эффективное использование памяти при работе с моделями, содержащими сотни миллиардов параметров. vLLM поддерживает аппаратные платформы NVIDIA, AMD, Google Cloud TPU, Intel и AWS. Установить vLLM теперь можно простой командой: pip install vllm.
pytorch.org

✔️ OpenAI запускает Canvas для совместной работы с ChatGPT.

Canvas предоставляет возможность совместного редактирования текстов и кода в режиме реального времени. Новая функция позволяет пользователям добавлять текст, вносить изменения и давать обратную связь ChatGPT. Интеграция с Python позволяет запускать код непосредственно в Canvas и визуализировать результаты, включая графику. OpenAI также объявила о поддержке Canvas в пользовательских GPT, что позволит расширить их функциональность и адаптировать к конкретным задачам.
openai.com

✔️ MIT разработал инструмент для отслеживания источников информации, используемых ИИ.

Исследователи из МIT создали ContextCite – инструмент, который отслеживает источники информации, применяемые ИИ при создании текста. ContextCite позволяет пользователям проверять достоверность информации, предоставляемой ИИ, выделяя фрагменты текста, на которых основан ответ.

В случае ошибки ContextCite помогает определить источник недостоверных данных и понять логику работы ИИ. Инструмент также способен выявлять «атаки отравления», когда злоумышленники пытаются исказить информацию, вводя ложные данные в источники, используемые ИИ.
news.mit.edu

✔️ DIMON: Нейросетевой оператор для решения дифференциальных уравнений в частных производных на различных геометрических областях.

Ученые из Университета Джонса Хопкинса разработали новый метод машинного обучения DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning), который способен эффективно обучаться и решать дифференциальные уравнения в частных производных (PDE) значительно быстрее, чем суперкомпьютеры.

DIMON основан на использовании диффеоморфизмов для преобразования функций, заданных на различных областях, в единую эталонную область. Это позволяет обучить нейросетевой оператор, способный аппроксимировать решение PDE на любой области из семейства диффеоморфных областей. DIMON успешно протестирован на решении уравнения Лапласа и моделировании динамики реакции-диффузии. Он был использован для прогнозирования распространения электрического сигнала в левом желудочке сердца на основе данных 1006 пациентов. DIMON продемонстрировал высокую точность, сократив время прогнозирования с нескольких часов до менее чем одной секунды.
nature.com

✔️ Reddit запускает инструмент поиска с ИИ.

Инструмент автоматически генерирует ответы на запросы пользователей и предоставляет ссылки на релевантные источники информации. Ключевой особенностью Reddit Answers является использование данных, собранных непосредственно с платформы Reddit, что позволяет находить нужную информацию без обращения к внешним поисковым системам.

В настоящее время доступ к Reddit Answers ограничен: им могут воспользоваться только пользователи из США через веб-интерфейс или приложение iOS и только на английском языке. В планах - расширить доступность сервиса для других языков и регионов. На данный момент Reddit Answers находится на стадии тестирования.
redditinc.com

✔️ Swift Ventures создает новый индекс для оценки инвестиций в ИИ.

Индекс использует систему оценки, основанную на анализе инвестиций в исследования ИИ, количество специалистов по ИИ в штате и доходы от операций, связанных с ИИ. Этот подход позволяет определить, какие компании действительно инвестируют в ИИ, а не просто используют модный термин.

Анализ отслеживаемых 90 компаний показал, что только небольшая часть компаний, упомянувших ИИ в своих отчетах, вкладывает значительные средства в развитие этой технологии.
venturebeat.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

BY Machine learning Interview




Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_interview/1399

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Content is editable within two days of publishing How to Create a Private or Public Channel on Telegram? Telegram Android app: Open the chats list, click the menu icon and select “New Channel.” Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up. The court said the defendant had also incited people to commit public nuisance, with messages calling on them to take part in rallies and demonstrations including at Hong Kong International Airport, to block roads and to paralyse the public transportation system. Various forms of protest promoted on the messaging platform included general strikes, lunchtime protests and silent sit-ins.
from us


Telegram Machine learning Interview
FROM American