Machinelearning. Страница 2

👗 Fashion Matrix: Editing Photos by Just Talking Hierarchical AI system called Fashion Matrix dedicated to editing photos by just talking. Fashion Matrix объединяет различные визуальные и языковые модели и в комплексного ИИ-помощника в области моды. Система состоит из трех модулей: Fashion Assistant, Fashion Designer и AutoMasker, которые используют LLM в качестве поддержки интеллектуальной обработки текста. 🖥 Github: https://github.com/Zheng-Chong/FashionMatrix 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.13240 👁 Video: https://www.youtube.com/watch?v=1z-v0RSleMg&t=3s ⏩ Demo : https://3040fb6b6c32c3715e.gradio.live/ 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/densepose ai_machinelearning_big_data

NeRF-Det: Learning Geometry-Aware Volumetric Representation for Multi-View 3D Object Detection NeRF-Det - это новый метод обнаружения трехмерных объектов на основе RGB-изображений. В методе NeRF используется для явной оценки 3D-геометрии объекта, что повышает эффективность распознавания. 🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/nerf-det 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.14620v1 ⚡ Project: https://chenfengxu714.github.io/nerfdet/ 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/arkitscenes ai_machinelearning_big_data

⚡️Маст-хэв список для программистов, каналы с последними книжными новинками, библиотеками, разбором кода и актуальной информацией, связанной с вашим языком программирования. Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке. Python: t.me/pythonl C#: t.me/csharp_ci C/C++/ t.me/cpluspluc Машинное обучение: t.me/machinelearning_interview Data Science: t.me/data_analysis_ml Devops: t.me/devOPSitsec Go: t.me/Golang_google Базы данных: t.me/sqlhub Rust: t.me/rust_code Javascript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6 Big Data: t.me/bigdatai Хакинг: t.me/linuxkalii Java: t.me/javatg 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy 🎞 YouTube канал: https://www.youtube.com/@uproger 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers

🐧 Tracking Anything in High Quality Новый фреймворк для высокопроизводительного отслеживания и сегментации объектов. 🖥 Github: https://github.com/jiawen-zhu/hqtrack 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.13974v1 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ovis ai_machinelearning_big_data

Just wanted to share with you that CrunchDAO is organizing the ADIA Lab Market Prediction Competition with a 100 000 USD Prize pool! Here is what we offer (on top of the 100 000$ Prize pool) for you to participate). - 128$ (40$Crunch) if you score > 3.5 - 320$ (100$Crunch) if you score > 4 These rewards are paid in $Crunch (you can swap it against USDC whenever you want). They are only intended for you and can only work if you register through this link : https://crunchdao.com/live/adialab The challenge of the competition is to rank the investments from best to worst at each given date. The scoring function for the competition is based on Spearman's rank correlation, which measures how well the predicted ranking of the investments matches up with the actual ranking.

🦙 LLM Attacks Universal and Transferable Attacks on Aligned Language Models. Метод атак, заставляющий llm модели генерировать нежелательное поведение. 🖥 Github: https://github.com/llm-attacks/llm-attacks 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.15043v1 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ethics-1 ai_machinelearning_big_data

ANNOUNCING SDXL 1.0 The Stability AI team is proud to release as an open model SDXL 1.0, the next iteration in the evolution of text-to-image generation models. Stability AI объявили о выпуске Stable Diffusion 1.0 XL, новой версии популярной модели для генерации изображений. SDXL 1.0 представляет собой базовую модель с 3,5B параметров и пайплайн с ансамблем моделей из 6,6B параметров. 💫 Announcement: stability.ai/blog/st…uncement 🖥 Github: github.com/Stabili…e-models ⭐️ Clip: https://clipdrop.co/stable-diffusion ai_machinelearning_big_data

⏩ Edge Guided GANs with Multi-Scale Contrastive Learning for Semantic Image Synthesis ECGAN новая система для решения сложной задачи семантического синтеза изображений. 🖥 Github: https://github.com/ha0tang/ecgan 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.12084v1 🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes ai_machinelearning_big_data

Думаете о международной карьере, но боитесь, что не хватит английского? Практикуйте его в разговорных клубах для IT-специалистов. За пять дней вы: - узнаете, как готовиться к собеседованию на английском - попробуете использовать фреймворк STAR на примере собеседования - потренируетесь вести дискуссию и вежливо отстаивать свою точку зрения - получите подарки от Яндекс Практикума Формат: закрытый телеграм-канал и два воркшопа в Zoom. В канале вы получите чек-листы и будете решать упражнения. На воркшопах — сможете попрактиковаться с преподавателем и другими студентами. Ведущая: Василиса Шеромова. Преподаватель на курсах английского для работы в IT. Опыт преподавания: больше 10 лет. Пять лет работала менеджером по маркетингу в IT-компаниях.

🗣 DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset Collection and Instruction-Aware Models for Conversational AI. Studio: самая большая и разнообразная коллекция диалоговых датасетов, объединенных в единый формат. 🖥 Github: https://github.com/salesforce/DialogStudio 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.10172v2 🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dialogstudio ai_machinelearning_big_data

❗️Как пройти техническое собеседование на ML-специалиста? ⚠️ Узнайте на примере mock-интервью с преподавателями курса «MLOps» в OTUS! На открытом уроке вы сможете наблюдать один из этапов собеседования при найме ML-специалистов — ML System Design секцию. 👉 Для удачного прохождения этого этапа не достаточно только знания алгоритмов машинного обучения. Также проверяются навыки проектирования ML систем, которые могут успешно работать в промышленной среде. Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения. 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/oCXA/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

⭐️ CNOS: A Strong Baseline for CAD-based Novel Object Segmentation Three-stage approach to segment unseen objects in RGB images using their CAD models. CNOS - это простой, но эффективный трехэтапный подход к сегментации объектов. 🖥 Github: https://github.com/nv-nguyen/cnos 📕 Paper: http://arxiv.org/abs/2307.11067 🚀 Dataset: https://bop.felk.cvut.cz/datasets/ ai_machinelearning_big_data

IT — одна из самых высокооплачиваемых сфер. А освоить ее можно уже в школе, не дожидаясь поступления в университет. Никаких скучных лекций — только практика на реальных IT-проектах! Московская школа программистов (МШП) обучает детей IT уже с третьего класса, так что к поступлению в вузы многие из них соответствуют уровню Junior и имеют свое портфолио для будущей работы. Обучение в школе основано на университетской модели: дети изучают набор обязательных основных курсов, а со второго семестра могут выбрать спецкурсы по разным IT-направлениям и найти свою профессию! Учиться можно очно и онлайн из любой точки мира. Переходите по ссылке, чтобы подготовить ребенка к IT-карьере! В подарок после регистрации – Курс английского языка для 5-10 классов. Реклама. Рекламодатель ЧУ ДО "МОСКОВСКАЯ ШКОЛА ПРОГРАММИСТОВ". ИНН 9715290128. Erid: LdtCKYT95

↗️ L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models Data and code for L-Eval, a comprehensive long context language models evaluation benchmark. Данные и код для L-Eval, комплексноого эталона оценки языковых моделей с длинным контекстом. L-Eval, содержащий 411 длинных документов и более 2000 пар "вопрос-ответ", аннотированных и проверенных авторами вручную, охватывает такие области, как право, финансы, школьные лекции, длинные разговоры, новости, длинные романы. 🖥 Github: https://github.com/bshall/urhythmic 🧑‍💻Model: https://huggingface.co/datasets/L4NLP/LEval 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.11088 🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/quality ai_machinelearning_big_data

🐋 FreeWilly, Large And Mighty Instruction Fine-Tuned Models . FreeWilly1 and FreeWilly2 set a new standard in the field of open access Large Language Models. В freeWilly1 используется оригинальная базовая модель LLaMA 65B, которая была обучена на новом синтетически сгенерированном наборе данных с использованием технологии Supervised Fine-Tune (SFT) в стандартном формате Alpaca. FreeWilly2 использует базовую модель LLaMA 2 70B и достигает качества, сравнимого с GPT-3.5. ⭐️ Post: stability.ai/blog/fr…d-models 📌 FreeWilly1: huggingface.co/stabili…feTensor 📌 FreeWilly2: huggingface.co/stabili…feTensor ai_machinelearning_big_data

🆓 Free Courses and Guides for Learning Generative AI Бесплатные курсы и руководства по изучению генеративного ИИ 1. Building AI Products with OpenAI — Бесплатный курс от CoRise и OpenAI. 2. Подробное руководство по Prompt Engineering by DAIR.AI 3. LLM Bootcamp - Серия бесплатных лекций от The full Stack по созданию и развертыванию приложений LLM. 4. Что такое модели трансформеров и как они работают: Учебное пособие от Cohere AI. 5. Бесплатный курс от Activeloop на LangChain & Vector Databases in Production. 6. Pinecone learning center — Множество полезных гайдов. 7. Build AI Apps with ChatGPT, Dall-E and GPT-4 — бесплатный курс по Scrimba. 8. Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise — отчет компании Gartner. 9. GPT best practices: Руководство ****OpenAI, в котором рассказывается о стратегии и тактике получения лучших результатов от GPT. 10. OpenAI cookbook by OpenAI — Примеры и руководства по использованию API OpenAI. 11. Prompt injection explained, 12. Generative AI short courses by DeepLearning.AI — Пять коротких курсов по генеративному ИИ, включая LangChain для разработки LLM-приложений, "Как работают диффузионные модели" и др. 13. Generative AI learning path by Google Cloud - серия из 10 курсов по продуктам и технологиям генеративного ИИ: от основ больших языковых моделей до создания и развертывания генеративного ИИ в Google Cloud. ai_machinelearning_big_data

Получите профессию NLP-инженера на онлайн-магистратуре “Анализ естественного языка в лингвистике и IT”. На программе вы будете учиться обучать нейросети, учить машины распознавать и анализировать человеческую речь и генерировать ответы. ●Программа ориентирована на обучение с нуля, технический "бэкграунд" не обязателен; ●Обучение очное, но в онлайн-режиме, а обучающимся полагаются студенческие льготы и отсрочка от армии; ●У вас будет доступ к суперкомпьютерному центру CYBERIA от ТГУ, с помощью которого вы сможете обучать нейросети и решать задачи NLP в режиме онлайн; ●А после обучения вы получите очный диплом ТГУ и готовое портфолио для дальнейшего трудоустройства; ●А благодаря господдержке первый год обучения стоит всего 280 р/мес! Успейте записаться на бесплатный подготовительный курс: https://go.skillfactory.ru/ndod3w Реклама - ООО «Скиллфкэтори» Kra248FC3

📌 InstructZero: Efficient Instruction Optimization for Black-Box Large Language Models The first framework to conduct instruction optimization for black-box LLM like ChatGPT, where Black-box API LLM can only provide textual output. Модель отбора, автоматически определяющая и удаляющая низкокачественные данные с помощью LLM. 🖥 Github: https://github.com/lichang-chen/instructzero ⭐️ Project: https://lichang-chen.github.io/InstructZero/ 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.08701v1 ai_machinelearning_big_data