Создана для генерации и автодополнения кода на Rust с учётом лучших практик языка.
Hugging Face
🚀 Обзор модели
Архитектура: трансформер на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, дообученный на специализированном Rust-датаcете от Tesslate.
Цель: автономная генерация идиоматичного Rust-кода — функции, структуры, трейты и модули; интеграция в AI-агенты для автоматизации backend-разработки и CLI-утилит.
Hugging Face
Размер: ~7.62 B параметров (после квантования Q8_0) → файл ~8.1 GB в формате GGUF.
⚙️ Ключевые особенности
Глубокое Rust-мышление: поддерживает включение «think-тегов» в промпт для структурированного, многоэтапного рассуждения перед выдачей результата.
Контекстно-чувствительная генерация: учитывает зависимости (crates), lifetimes и идиомы Rust, что снижает количество ошибок после генерации.
Интеграция с агентами: модель готова для использования в автономных системах разработки, быстрой генерации backend-логики, тестов и CLI-утилит.
https://huggingface.co/Tesslate/Tessa-Rust-T1-7B-Q8_0-GGUF
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
Нерйросети www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
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/data_analysis_ml
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
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
Нерйросети www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
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/data_analysis_ml
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проведем вебинар, где вместе с Александром Дарьиным развернем пайплан в Airflow на датасетах Kaggle и алертах в Telegram. Александр — старший аналитик данных в СберТройка.
Что будем делать на вебинаре:
Этот вебинар поможет вам автоматизировать работу с данными, масштабировать процесс, избегать ошибок и освободить время для сложных задач, что актуально как новичку, так и опытному специалисту.
🕗 Встречаемся 29 апреля в 18:30 по МСК, как всегда, ответим на все вопросы в прямом эфире.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔍 Trieve — универсальный поиск и RAG для разработчиков. Этот open-source проект предлагает готовое решение интеллектуального поиска в приложении.
Система поддерживает кастомные модели эмбеддингов и ранжирования, а также интеграцию с OpenAI/Jina для генерации ответов. Есть готовые SDK для Python и TypeScript.
🤖 GitHub
@machinelearning_ru
Система поддерживает кастомные модели эмбеддингов и ранжирования, а также интеграцию с OpenAI/Jina для генерации ответов. Есть готовые SDK для Python и TypeScript.
🤖 GitHub
@machinelearning_ru
📚 Chainlit — опенсорсный фреймворк от Literal AI для создания чат-интерфейсов за считанные минуты. Проект выделяется минималистичным подходом: всего несколько строк кода на Python превращают любой скрипт в интерактивное веб-приложение с историей сообщений и визуализацией шагов выполнения.
Особенность инструмента в интеграции с популярными инструментами без сложной настройки. В репозитории есть примеры для OpenAI, Anthropic и других провайдеров, а продвинутые фичи вроде мониторинга через Literal AI доступны для корпоративных пользователей.
🤖 GitHub
@machinelearning_ru
Особенность инструмента в интеграции с популярными инструментами без сложной настройки. В репозитории есть примеры для OpenAI, Anthropic и других провайдеров, а продвинутые фичи вроде мониторинга через Literal AI доступны для корпоративных пользователей.
🤖 GitHub
@machinelearning_ru
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В партнерстве OpenAI с Microsoft появляются трещины. Хотя Microsoft помогла проекту OpenAI ChatGPT добиться большого успеха за счет огромных инвестиций, у генеральных директоров обеих сторон имеются разногласия по таким вопросам, как предоставление вычислительной мощности, доступ к моделям и способность ИИ достичь AGI. Microsoft активно разрабатывал Copilot и тайно сформировал команду для разработки модели, которая заменит OpenAI.
Даже несмотря на то, что обе стороны готовятся к своему независимому будущему, они остаются в зависимости друг от друга. Microsoft имеет право не допустить преобразования OpenAI в независимую коммерческую компанию, в то время как OpenAI может помешать Microsoft получить доступ к своим самым передовым технологиям.
wsj.com
Duolingo объявила о запуске стратегии «AI-first» - компания постепенно откажется от наемных работников в пользу ИИ. Основатель, Луис фон Ан, в письме сотрудникам пояснил, что ИИ поможет убрать рутину, перестроить процессы и ускорить создание обучающего контента.
Внедрение ИИ коснется найма и оценки сотрудников — новые штатные позиции одобрят, только если команда не сможет автоматизировать задачи. При этом фон Ан подчеркивает: речь не о замене людей, а о перераспределении ресурсов. Сотрудникам обещают поддержку в обучении и переход к творческим проектам.
В Duolingo уверены, что ИИ не только повысит эффективность, но и приблизит миссию — сделать обучение доступным для миллионов. Технологии вроде «Video Call», имитирующие репетитора, уже тестируются. Компания готова мириться с временными недочетами в качестве, лишь бы не упустить момент.
theverge.com
Илон Маск написал в X, что на следующей неделе ранняя бета-версия Grok 3.5 будет выпущена только для подписчиков SuperGrok. По его словам, это первый ИИ, который может точно отвечать на вопросы о ракетных двигателях или электрохимических технологиях.
Elon Musk в X (ex-Twitter)
Audio Overviews, который превращает ваши источники в диалоги в стиле подкастов, теперь поддерживает свыше 50 языков. Помимо английского, доступны испанский, португальский, французский, хинди, турецкий и РУССКИЙ.
Чтобы сменить язык, нужно зайти в настройки NotebookLM (в правом верхнем углу), выбрать «Язык вывода» — и AI начнёт генерировать ответы и озвучивать обзоры на нужном вам языке. NotebookLM интегрирован ещё и в Gemini, а также Google Docs — так что даже текстовые документы можно превратить в аудиоформат.
blog.google
Разработчики llama представили новое приложение, где главной фишкой стал голосовой ассистент, работающий на модели Llama 4. В отличие от стандартных чат-ботов, здесь упор сделан на естественность диалога: ИИ генерирует речь в реальном времени благодаря полнодуплексной технологии, а не просто зачитывает текст. Пока функция доступна в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии — разработчики просят пользователей тестировать демо-режим и делиться фидбеком.
Приложение интегрируется с соцсетью компании, WhatsUp, и очками Ray-Ban Meta — начатый на одном устройстве диалог можно продолжить в веб-версии или мобильном интерфейсе. Ассистент учится на ваших данных: если подключить аккаунты соцсетей, он подстраивает ответы под интересы, запоминает предпочтения и предлагает персонализированные рекомендации.
Для тех, кто любит эксперименты, есть генератор изображений и шаблоны для документов — их можно редактировать голосом или текстом. А чтобы не перегружать интерфейс, голосовое управление включается одной кнопкой, а иконка микрофона всегда показывает, когда система вас «слышит». Скачать приложение уже можно на iOS и Android.
about.fb.com
У DeepSeek на подходе релиз (671B math/prover model), жаль не R2.
HF
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Новый DeepSeek-Prover-V2: Модель для доказательства теорем yf Lean 4
Lean 4 — это зависимо типизированный функциональный язык программирования и интерактивное средство доказательства теорем .
Результаты:
• Новая Sota( 88,9%) на MiniF2F-test.
• DeepSeek-Prover-V2 смогла доказать 49 теорем из 658.
🔍 Как это работает:
1) Разложение теорем: DeepSeek-V3 по prompt'у разбивает сложные задачи на подцели.
2) Формализация: Пошаговые рассуждения переводятся в доказательства на Lean 4.
3) Cold-start: Полученные цепочки рассуждений и формальные доказательства используются как начальные данные для обучения модели.
• 7 B — базовый вариант.
• 671 B — расширенная версия на базе DeepSeek-V3-Base.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Mem0 — персонализированная память для ИИ-ассистентов. Этот инструмент запоминает предпочтения пользователей, контекст диалогов и даже адаптирует ответы на основе предыдущих взаимодействий.
Проект работает как кроссплатформенное решение и поддерживает большой пласт ассистентов: от медицинских чат-ботов до игровых NPC. Инструмент также предлагает облачную версию и open-source пакет для самостоятельного развертывания.
🤖 GitHub
@machinelearning_ru
Проект работает как кроссплатформенное решение и поддерживает большой пласт ассистентов: от медицинских чат-ботов до игровых NPC. Инструмент также предлагает облачную версию и open-source пакет для самостоятельного развертывания.
🤖 GitHub
@machinelearning_ru
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Suno снова задаёт тон — новая модель V4.5 звучит как живая музыка!
— Добавлены новые жанры;
— Вокал эмоциональнее: от шёпота до мощного форте;
— Мелодии сложнее и чётче;
— Инструменты звучат реалистично, без металлического скрежета;
— Теперь песни до 8 минут!
Доступ ограничен, проверяем!
#Suno #AI #музыка #V45
https://suno.com/create
— Добавлены новые жанры;
— Вокал эмоциональнее: от шёпота до мощного форте;
— Мелодии сложнее и чётче;
— Инструменты звучат реалистично, без металлического скрежета;
— Теперь песни до 8 минут!
Доступ ограничен, проверяем!
#Suno #AI #музыка #V45
https://suno.com/create
Forwarded from Machinelearning
Традиционные модели для поиска информации часто проваливаются в задачах, где нужны глубокие рассуждения: короткие фактологические запросы и простые документы из обучающих данных не учат их работать с многошаговыми вопросами.
ReasonIR был создан, чтобы решить эту проблему через синтетическую генерацию данных. Авторы создали ReasonIR-Synthesizer — пайплайн, который генерирует сложные запросы и «ложные» документы, похожие на полезные, но бесполезные на деле. Это заставляет модель учиться отличать настоящие паттерны, а не хвататься за поверхностные совпадения.
Для обучения тестовой модели ReasonIR-8B использовали контрастивное обучение с «хард негативами» (документами, которые кажутся релевантными, но таковыми не являются). Под капотом — доработанная LLama3.1-8B с двунаправленной маской внимания, обученная на смеси публичных данных (1,3 млн. примеров) и синтетики (около 345 тыс.).
На бенчмарке BRIGHT, (задачи из биологии, экономики и программирования), ReasonIR-8B показала 29.9 nDCG@10 без реранкера и 36.9 — с ним. Для сравнения: BM25, классический алгоритм, дает всего 14.8.
В RAG-сценариях модель подняла точность на MMLU на 6.4%, а на GPQA — на 22.6%, обогнав даже поисковик you.com. Причем чем детальнее переписывался запрос (например, добавлением контекста через GPT-4), тем лучше работала модель — другие ретриверы на длинных запросах «задыхались».
Авторы также оптимизировали вычисления: модель обходит LLM-реранкеры в 200 раз по эффективности, экономя ресурсы без потерь в качестве.
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("reasonir/ReasonIR-8B", torch_dtype="auto", trust_remote_code=True)
query = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
document = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
query_instruction = ""
doc_instruction = ""
model = model.to("cuda")
model.eval()
query_emb = model.encode(query, instruction=query_instruction)
doc_emb = model.encode(document, instruction=doc_instruction)
sim = query_emb @ doc_emb.T
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #ReasonIR
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💡 LWE — командная строка для работы с ChatGPT и другими LLM. Этот open-source проект эволюционировал из ChatGPT Wrapper, превратившись в полноценный workflow-менеджер для работы с LLM прямо из терминала.
Инструмент поддерживает не только официальный API ChatGPT, но и интеграцию с другими провайдерами вроде Cohere и Hugging Face через систему плагинов. Для автоматизации процессов есть возможность встраивать вызовы моделей в Ansible-плейбуки, а экспериментальная Docker-сборка упрощает развертывание.
🤖 GitHub
@bigdatai
Инструмент поддерживает не только официальный API ChatGPT, но и интеграцию с другими провайдерами вроде Cohere и Hugging Face через систему плагинов. Для автоматизации процессов есть возможность встраивать вызовы моделей в Ansible-плейбуки, а экспериментальная Docker-сборка упрощает развертывание.
🤖 GitHub
@bigdatai
Создаём 3D-модели прямо в браузере за считанные секунды — появилась мощная тулза для дизайнеров, художников и геймдев-разработчиков.
Работает по текстовому описанию: вводишь идею — на выходе готовая модель, которую можно сразу редактировать. Поддерживает все популярные форматы, плюс огромная библиотека шаблонов для вдохновения.
Доступно бесплатно — пользуйтесь.
Работает по текстовому описанию: вводишь идею — на выходе готовая модель, которую можно сразу редактировать. Поддерживает все популярные форматы, плюс огромная библиотека шаблонов для вдохновения.
Доступно бесплатно — пользуйтесь.
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ОАЭ сделали искусственный интеллект обязательным предметом для всех учащихся — от детского сада до 12 класса. Это часть стратегии, которая должна превратить страну в ведущий центр ИИ-разработок на Ближнем Востоке. Уже с 2025-26 учебного года в государственных школах начнут преподавать основы ИИ, включая этические аспекты и реальное применение технологий.
Параллельно страна активно внедряет ИИ в госуправление: разрабатывает систему для автоматического анализа и обновления законов. Эксперты прогнозируют, что к 2030 году ИИ добавит $96 млрд к ВВП ОАЭ. Сейчас страна лидирует в своем регионе по технологическому развитию, и такие проекты только укрепят ее позиции в будущем.
bloomberg.com
OpenAI объявила о смене корпоративной структуры: теперь коммерческое направление будет работать как Public Benefit Corporation (PBC), но под полным контролем некоммерческой организации. Это решение отменяет предыдущие планы по полному переходу в коммерческий сектор. Основная цель — сохранить миссию компании: развитие искусственного интеллекта на благо всего человечества, а не ради прибыли акционеров.
Как объяснил CEO Сэм Альтман в письме сотрудникам, OpenAI изначально создавалась как некоммерческая организация, и этот принцип останется неизменным. Новая структура позволит привлекать сотни миллиардов долларов для развития ИИ, делая технологии доступнее.
Решение о реструктуризации было принято после консультаций с юристами и общественными деятелями. OpenAI также планирует усилить работу в области безопасности ИИ и открыть доступ к мощным моделям.
openai.com
Tether, крупнейший эмитент стейблкоинов, готовит запуск открытой ИИ-платформы. Как сообщил CEO Паоло Ардоино в соцсетях, система будет работать на любом устройстве без API-ключей и централизованных узлов, принимая платежи в биткоинах и USDT. Это решение может стать альтернативой для регионов с ограниченным доступом к фиатным банкам. Пока детали ИИ-платформы раскрыты частично, но цель амбициозна: проект планирует интеграцию криптовалют в повседневные технологии.
Параллельно Tether планирует выпустить новый стейблкоин, привязанный к доллару, для рынка США — при условии одобрения закона GENIUS Act.
pymnts.com
Anthropic анонсировала новую инициативу "AI for Science", которая поможет ускорить научные исследования через предоставление бесплатных API-кредитов. Программа ориентирована на биологию и науки о жизни.
Участвовать могут исследователи из научных учреждений. Заявки отберут по потенциалу проекта, его влиянию и роли ИИ в ускорении работы. Приоритет получат работы по геномике или борьбе с крупными заболеваниями. Податься можно через специальную форму, а решения будет принимать команда Anthropic с привлечением экспертов.
anthropic.com
Концепция Societal AI — это подход к разработке ИИ, который учитывает влияние технологий на общество. Основная цель: создание систем, отвечающих потребностям здравоохранения, образования и госуслуг, а также минимизация рисков вроде поляризации мнений.
Проект выделяет 3 принципа: гармония (снижение конфликтов), синергия (усиление человеческих возможностей) и устойчивость (адаптивность к изменениям). Особое внимание уделено 10 ключевым вопросам от этического выравнивания ИИ до трансформации труда и регуляторных рамок. Подробности — в полной версии документа.
microsoft.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
МТС приглашает разработчиков на масштабную ИТ-конференцию True Tech Day 6 июня. Участие бесплатно
Ключевая тема конференции в этом году — искусственный интеллект. Тебя ждут доклады ученых, выступления зарубежных спикеров по AI и экспертов крупных ИТ-компаний.
В программе:
— 4 трека и больше 40 докладов.
— Выступления зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Концентрация практических кейсов: как создаются большие ML-проекты.
— Доклады по архитектуре, бэкенд-разработке и построению ИТ-платформ.
— 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 бесплатно. Регистрация по ссылке.
Ключевая тема конференции в этом году — искусственный интеллект. Тебя ждут доклады ученых, выступления зарубежных спикеров по AI и экспертов крупных ИТ-компаний.
В программе:
— 4 трека и больше 40 докладов.
— Выступления зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Концентрация практических кейсов: как создаются большие ML-проекты.
— Доклады по архитектуре, бэкенд-разработке и построению ИТ-платформ.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатно. Регистрация по ссылке.
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM