Ну че походу Sora слили
Бета тестировщики слили в сеть Sora в качестве протеста против ИИ
Слили ли веса модели? ХзХзХз
Точно слили примеры генерации
Бета тестировщики слили в сеть Sora в качестве протеста против ИИ
Слили ли веса модели? ХзХзХз
Точно слили примеры генерации
November 28, 2024
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В продолжение вчерашних новостей....
November 28, 2024
SmolVLM
Hugging Face объявила о выпуске SmolVLM, компактной VLM с 2B параметров, разработанной для выполнения локального инференса. SmolVLM превосходит все модели с аналогичным использованием GPU RAM и скоростью обработки токенов.
- SmolVLM генерирует токены в 7,5–16 раз быстрее, чем Qwen2-VL.
- В то время как другие модели такого размера не всегда можно запустить, SmolVLM стабильно генерирует 17 токен/сек на MacBook M1.
- Модель SmolVLM можно дообучить в Google Colab или использовать для обработки документов обычные GPU (не серверные).
- Кроме того, SmolVLM превосходит более крупные модели в видеотестах, несмотря на то, что она не была обучена на видео.
Демо
HuggingFace
Hugging Face объявила о выпуске SmolVLM, компактной VLM с 2B параметров, разработанной для выполнения локального инференса. SmolVLM превосходит все модели с аналогичным использованием GPU RAM и скоростью обработки токенов.
- SmolVLM генерирует токены в 7,5–16 раз быстрее, чем Qwen2-VL.
- В то время как другие модели такого размера не всегда можно запустить, SmolVLM стабильно генерирует 17 токен/сек на MacBook M1.
- Модель SmolVLM можно дообучить в Google Colab или использовать для обработки документов обычные GPU (не серверные).
- Кроме того, SmolVLM превосходит более крупные модели в видеотестах, несмотря на то, что она не была обучена на видео.
Демо
HuggingFace
November 28, 2024
Хайп по LLM спадает
Если наложить график создания LLM то придем прямо к Gartner Hype Cycle. Этот тренд виден как по анонсам от крупных компаний, так и в OpenSource (HuggingFace)
Мы прошли этап Завышиных ожиданий (Peak of Inflated Expectations), и прямо сейчас находимся/скримимся к спаду разочарований (Trough of Disillusionment)
Думаю к концу следующего года придем к плато продуктивности.
Если наложить график создания LLM то придем прямо к Gartner Hype Cycle. Этот тренд виден как по анонсам от крупных компаний, так и в OpenSource (HuggingFace)
Мы прошли этап Завышиных ожиданий (Peak of Inflated Expectations), и прямо сейчас находимся/скримимся к спаду разочарований (Trough of Disillusionment)
Думаю к концу следующего года придем к плато продуктивности.
November 28, 2024
screenshot-to-code
Тулза для преобразования скринов, макетов и дизайнов в функциональный кодес.
Работает средне, но пока что это лучшее что есть в этой теме.
GitHub
Тулза для преобразования скринов, макетов и дизайнов в функциональный кодес.
Работает средне, но пока что это лучшее что есть в этой теме.
GitHub
November 29, 2024
November 29, 2024
November 29, 2024
November 30, 2024
Они умнеют милорд.
Тянки на патриках стали искать конретно эмельщиков и датасатанистов для отношений.
Ну че 4 года зубрешки матана скоро окупятся?
Тянки на патриках стали искать конретно эмельщиков и датасатанистов для отношений.
Ну че 4 года зубрешки матана скоро окупятся?
November 30, 2024
December 1, 2024
На выходных наконец нашел время и глянул подкаст Андрея Карпаты (сооснователя OpenAI, ex Head of AI Tesla)
И вот основные пункты из подкаста:
🔘 О беспилотных автомобилях:
"10 лет назад я впервые прокатился на беспилотной машине и был уверен, что это идеальный опыт. Однако потребовалось еще десятилетие, чтобы превратить эту технологию в коммерческий продукт. Сегодня мы достигли определенного уровня AGI в сфере автопилотов, но для глобализации этой технологии потребуется еще много времени. Аналогичная ситуация ожидает и LLM."
🔘 О Tesla:
Tesla значительно превосходит другие компании, работающие над автопилотами, даже если это сейчас не так очевидно. "Я верю в Tesla: она выбрала правильный путь, сосредоточившись на ИИ. Это не просто компания по созданию автомобилей с автопилотом, а крупнейшая робототехническая корпорация с огромным потенциалом. Ее подход обеспечит лидерство на рынке в ближайшие годы."
🔘 О трансформерах:
Трансформер — это не просто еще один алгоритм, а революционная архитектура, которая изменила наше понимание ИИ. Сегодня это единственная масштабируемая модель. "Я убежден, что трансформеры превосходят человеческий мозг во многих аспектах, просто они еще не раскрыли свой полный потенциал."
🔘 О фокусе на данных:
Если раньше основным препятствием для развития ИИ была архитектура ML моделей, то сейчас об этом почти не думают: за последние 5 лет трансформер практически не изменился. Главный акцент теперь смещен на данные.
🔘 О данных для обучения:
Данные из интернета далеко не идеальны для обучения моделей — это лишь "ближайший сосед" оптимальных данных. Для того чтобы модель умела рассуждать, ей нужны качественно другие источники знаний.
🔘 О синтетических данных:
Будущее за синтетическими данными, но их главным недостатком остаются недостаточная энтропия и разнообразие. Это серьезное препятствие, хотя текущие модели уже помогают создавать более совершенные. Итоговые модели, возможно, окажутся удивительно компактными.
🔘 О мотивации в образовании:
Андрей ушел в сферу образования, потому что стремится не заменить людей, а сделать их умнее и вдохновленнее. "Я хочу, чтобы люди поддерживали автоматизацию и мечтаю увидеть, на что способно человечество с помощью идеального ИИ-репетитора."
🔘 Об ИИ в обучении:
ИИ пока не способен самостоятельно создавать учебные курсы, но отлично справляется с их адаптацией под нужды каждого студента. "Образование должно стать для людей увлекательным процессом, а не тяжелым трудом."
И вот основные пункты из подкаста:
🔘 О беспилотных автомобилях:
"10 лет назад я впервые прокатился на беспилотной машине и был уверен, что это идеальный опыт. Однако потребовалось еще десятилетие, чтобы превратить эту технологию в коммерческий продукт. Сегодня мы достигли определенного уровня AGI в сфере автопилотов, но для глобализации этой технологии потребуется еще много времени. Аналогичная ситуация ожидает и LLM."
🔘 О Tesla:
Tesla значительно превосходит другие компании, работающие над автопилотами, даже если это сейчас не так очевидно. "Я верю в Tesla: она выбрала правильный путь, сосредоточившись на ИИ. Это не просто компания по созданию автомобилей с автопилотом, а крупнейшая робототехническая корпорация с огромным потенциалом. Ее подход обеспечит лидерство на рынке в ближайшие годы."
🔘 О трансформерах:
Трансформер — это не просто еще один алгоритм, а революционная архитектура, которая изменила наше понимание ИИ. Сегодня это единственная масштабируемая модель. "Я убежден, что трансформеры превосходят человеческий мозг во многих аспектах, просто они еще не раскрыли свой полный потенциал."
🔘 О фокусе на данных:
Если раньше основным препятствием для развития ИИ была архитектура ML моделей, то сейчас об этом почти не думают: за последние 5 лет трансформер практически не изменился. Главный акцент теперь смещен на данные.
🔘 О данных для обучения:
Данные из интернета далеко не идеальны для обучения моделей — это лишь "ближайший сосед" оптимальных данных. Для того чтобы модель умела рассуждать, ей нужны качественно другие источники знаний.
🔘 О синтетических данных:
Будущее за синтетическими данными, но их главным недостатком остаются недостаточная энтропия и разнообразие. Это серьезное препятствие, хотя текущие модели уже помогают создавать более совершенные. Итоговые модели, возможно, окажутся удивительно компактными.
🔘 О мотивации в образовании:
Андрей ушел в сферу образования, потому что стремится не заменить людей, а сделать их умнее и вдохновленнее. "Я хочу, чтобы люди поддерживали автоматизацию и мечтаю увидеть, на что способно человечество с помощью идеального ИИ-репетитора."
🔘 Об ИИ в обучении:
ИИ пока не способен самостоятельно создавать учебные курсы, но отлично справляется с их адаптацией под нужды каждого студента. "Образование должно стать для людей увлекательным процессом, а не тяжелым трудом."
YouTube
No Priors Ep. 80 | With Andrej Karpathy from OpenAI and Tesla
Andrej Karpathy joins Sarah and Elad in this week of No Priors. Andrej, who was a founding team member of OpenAI and the former Tesla Autopilot leader, needs no introduction. In this episode, Andrej discusses the evolution of self-driving cars, comparing…
December 1, 2024
AWS выкатили новый фреймворк Multi-Agent Orchestrator.
Это штука для оркестрации мультиагентных систем. Короче, как работает так: сначала анализирует твое сообщение, а потом подсовывает подходящего агента.
И это после того, как OpenAI уже сделали Swarm, Microsoft накатили AutoGen а LangSmith сделал LangGraph.
Короче, битва AI продолжается...
Ох как же хочется ворваться туда с двху ног
GitHub
https://www.youtube.com/watch?v=nCaBugZOQuc
Это штука для оркестрации мультиагентных систем. Короче, как работает так: сначала анализирует твое сообщение, а потом подсовывает подходящего агента.
И это после того, как OpenAI уже сделали Swarm, Microsoft накатили AutoGen а LangSmith сделал LangGraph.
Короче, битва AI продолжается...
GitHub
https://www.youtube.com/watch?v=nCaBugZOQuc
YouTube
AWS Multi-Agent Orchestrator : New Multi AI agent framework
AWS has released Multi-Agent Orchestrator, a new Multi AI agent framework similar to Magentic One, tiny troupe, OpenAI Swarm, LangGraph ,etc. #ai #aws #generativeai #chatgpt
December 2, 2024