Обложка канала

Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy. Страница 16

2440 @snakers4
Открыть

Канал про интересные мне темы - интернет - статистика - наука о данных Без рекламы и буллшита.

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Теперь наш синтез также доступен в виде бота в Телеграме Упаковали наш синтез на русском в бота в телеграме. Начинаем понемногу раскатывать, пока запостил на Хабр: - https://habr.com/ru/post/682188/ PS У бота есть некая особенная фишка, посмотрим как народ отреагирует и будем более массово уже его освещать и эту фишку)
    Теперь наш синтез также доступен в виде бота в Телеграме

    Не всем было удобно запускать наши минималистичные примеры в колабе , поэтому мы сделали бесплатного  телеграм-бота , который основан на наших последних моделях синтеза речи . Бот содержит весь...

    Хабр

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Digest 2022-07

    ____________________________________________________________________________ # ML Facebook builds a vast machine translation model and releases it as open source - https://ai.facebook.com/blog/nllb-200-high-quality-machine-translation/ Towards Reliability in Deep Learning Systems - https://ai.googleblog.com/2022/07/towards-reliability-in-deep-learning.html Оптимизация сервинга нейросетей - https://habr.com/ru/company/odnoklassniki/blog/675768/ Восстанавливаем предложения из эмбеддингов LaBSE - https://habr…

    Telegraph

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    The Dark Side Of The Semiconductor Design Renaissance – Fixed Costs Soaring Due To Photomask Sets, Verification, and Validation - semianalysis.substack.com/p/the-d…onductor Interesting. I have heard some vague estimations about US$100m per hardware startup or US$500m for a chip with a leading edge process, but this article provides some more meat. #hardware
    The Dark Side Of The Semiconductor Design Renaissance – Fixed Costs Soaring Due To Photomask Sets, Verification, and Validation

    As the semiconductor design renaissance flourishes, fixed costs and risk soar. Semiconductors will march forward, but how many dead bodies will litter the ground?

    Substack

  • Реклама

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Не то, чтобы я рассчитывал на пользу от движух Хабра, но как по мне это весьма и весьма показательно: habr.com/ru/comp…g/677942 Tldr - в нашей категории статья была самой "лучшей" по мнению сообщества (200+ плюсов, 50к просмотров, 500 закладок, итд) ... но по мнению Хабра она даже не была достойна дойти до жюри. Показательно.
    Технотекст: все номинанты, победители и немного тайны

    Когда я          итожу                то, что прожил, и роюсь в днях —...

    Хабр

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Рассуждение об информационной войне или почему перевод Википедии на 200 языков не так прост как кажется Партнерство Фейсбука и Википедии натолкнуло меня на такую цепочку рассуждений: telegra.ph/Rassuzh…ya-07-21
    Рассуждение об информационной войне или почему перевод Википедии на 200 языков не так прост как кажется

    Долго думал, как правильно подать эту заметку. Думал написать на Хабр, но наверное там зайдет не очень. Попробую вот так. Сначала будет фактологическая часть (ссылки ищите сами), а потом мои домыслы. Если вы прочитали до конца, прокомментируйте, и может придумаете как и где правильно поделиться этими мыслями. Знаком (*) ниже помечены экстремистские организации. Факты РФ купила у ЦБ контроль в Сбербанке, заплатив 2,14 трлн руб. из ФНБ; Meta (*) сделала машинный перевод на 200 языков, включая с десяток - два…

    Telegraph

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Восстанавливаем предложения из эмбеддингов LaBSE Tldr - внезапно энкодеры и декодеры pre-trained на схожих задачах моделей можно менять и тюнить вместе. - https://habr.com/ru/post/677618/ Статья конечно хорошая, но автор в конце выдает свои взгляды: > Подписывайтесь на мой канал, пользуйтесь солнцезащитным кремом и боритесь за мир! Бороться надо за мир во всем мире.
    Восстанавливаем предложения из эмбеддингов LaBSE

    На прошлой неделе меня дважды спрашивали, как восстановить текст предложения из его LaBSE эмбеддинга. Я дважды отвечал, что никак. Но на самом деле, конечно, можно обучить декодер генерировать текст...

    Хабр

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Полный беспилот

    Apple: 8 лет попыток создать беспилотный автомобиль. The Information поговорили с парой десятков человек, в разное время работавших в проекте Titan и опубликовали большую статью о том, как менялись его руководители, а с ними взгляды и подходы компании к разработке беспилотников. TL;DR: Со старта проекта в 2014 году, руководители и подходы менялись примерно раз в пару лет. То мы сами делаем свой электрокар с системой помощи водителю; то мы делаем полностью беспилотную технологию для шаттлов и партнеримся с автопроизводителями; то мы снова делаем свою тру-бесилотную машину без руля, педалей и прочей чеупхи; или вообще давайте вложимся в deep learning, откажемся от HD карт и утрем нос Веймо и прочим традиционалистам, которые не смогут нормально масштабироваться. При этом во главе проекта чаще стояли люди из автоиндустрии, а не из технологий, что не могло не сказаться на качестве самой системы. Ниже подробнее драма в двух постах. В 2014 году Эппл решили зайти на рынок электрокаров, чтобы расширить свое продуктовое…

    Telegram

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Interesting what will happen to Taiwan https://youtu.be/D1K3j_phmpc This week Huawei claims they would have wiped the floor with Samsung if the US hadn't banned them, Vivo got in trouble in China and India too, and the US is pressuring Dutch chip equipment giant ASML to squeeze China more as well.
    Huawei says they would have beaten Samsung

    Visit https://brilliant.org/TFC/ to get started learning STEM for free, and the first 200 people will get 20% off their annual premium subscription - Sponsored by Brilliant. ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ ►►► This video ◄◄◄ This week Huawei claims they would have wiped the floor with Samsung if the US hadn't banned them, Vivo got in trouble in China and India too, and the US is pressuring Dutch chip equipment giant ASML to squeeze China more as well. Episode 104 Huawei's investigation: https://telecom.economictimes.indiatimes.com/news/huawei-india-sent-huge-sums-to-parent-even-as-revenue-fell-says-tax-dept/92736825 This video on Nebula: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ ►►► TechAltar links ◄◄◄ Merch: http://enthusiast.store Social media: https://twitter.com/TechAltar https://instagram.com/TechAltar https://facebook.com/TechAltar https://discord.gg/npKQebe If you want to support my work directly: https://flattr.com/@techaltar ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ ►►► Attributions & Time stamps ◄◄◄ Writing & Research: Tristan Rayner Music by Edemski: https://soundcloud.com/edemski 0:00 Intro 0:22 Release highlights 2:55 Vivo is getting screwed 5:51 Huawei would have won 8:01 Even fewer chips for China

    YouTube

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Alexa vs Black Mirror www.washingtonpost.com/nation/…d-people Most likely it will be dropped just like Google Duplex was, but the tech to make this kind of seamless, kind of exists. The key barrier is shit audio quality and the fact that TTS lacks emotion and long term coherency. With 50 - 100 recordings it is definitely possible, if you pour a lot of server-based compute into it. Basically there is a trade off between the size of your model and the amount of voice required. This is how it sounded for my grandparents without large models and large compute: - soundcloud.com/alexand…nts-demo The reason I am sharing this is to show how little capital cares about ethics despite the AI ethics BS. Also the reason OECD consumers flooded their homes with such devices eluded me, good thing the market looks to have cooled a bit.
    Silero Grandparents demo

    Listen to Silero Grandparents demo by Alexander Veysov #np on #SoundCloud

    SoundCloud

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Mendeley ... Caught The "You Cannot Own Anything" Bug Looks like the app I used to keep my papers tidy caught the typical modern bug. As a cherry on top it refused to start without a VPN. It used to organize your PDF papers and work offline (keeping them in folders, and keeping your tags exportable as bib files), now it looks like a glorified web app. Now you cannot own even your free PDFs. Good job, please continue. https://blog.mendeley.com/

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    LASER/README.md at main · facebookresearch/LASER

    Language-Agnostic SEntence Representations. Contribute to facebookresearch/LASER development by creating an account on GitHub.

    GitHub

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    The fact that they partnered up with Wikimedia Foundation is deeply troubling.

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    ​​No Language Left Behind Scaling Human-Centered Machine Translation No Language Left Behind (NLLB) is a first-of-its-kind, AI breakthrough project that open-sources models capable of delivering high-quality translations directly between any pair of 200+ languages — including low-resource languages like Asturian, Luganda, Urdu and more. It aims to help people communicate with anyone, anywhere, regardless of their language preferences. To enable the community to leverage and build on top of NLLB, the lab open source all they evaluation benchmarks (FLORES-200, NLLB-MD, Toxicity-200), LID models and training code, LASER3 encoders, data mining code, MMT training and inference code and our final NLLB-200 models and their smaller distilled versions, for easier use and adoption by the research community. Paper: research.facebook.com/publica…t-behind Blog: ai.facebook.com/blog/nl…nslation GitHub: github.com/faceboo…c346ca9a #nlp #translations #dl #datasets

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    Digest 2022-06 Blogs / Hardware / Code

    # Blogs A Billion-Dollar Crypto Gaming Startup Promised Riches and Delivered Disaster - https://www.bloomberg.com/news/features/2022-06-10/axie-infinity-axs-crypto-game-promised-nft-riches-gave-ruin THE SPAC-TACLE OF IT ALL - https://digitstodollars.com/2022/06/17/the-spac-tacle-of-it-all/ SIGNALS TO CRYPTO RATIO - https://digitstodollars.com/2022/06/21/signals-to-crypto-ratio/ GitHub Copilot is generally available to all developers - https://github.blog/2022-06-21-github-copilot-is-generally-available-to…

    Telegraph

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    ML Digest 2022-06

    ML Caches Considered Harmful for Machine Learning - https://petewarden.com/2022/06/02/caches-considered-harmful-for-machine-learning/ Investors pull back on artificial intelligence:

    Telegraph

  • Реклама

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    PyTorch 1.12: TorchArrow, Functional API for Modules and nvFuser, are now available https://pytorch.org/blog/pytorch-1.12-released/ This explains new features much better: TorchArrow - but why reinvent Pandas? What is the logic? Can someone explain? To build more abstractions around data? But Why? Functional API for Modules - seems like a niche cool feature, but why, again? Complex32 and Complex Convolutions in PyTorch - seems cool for scientific computing, but niche? Forward-mode Automatic Differentiation - not sure what is the purpose. Can someone explain? Datapipes - not sure why they are needed at all. Maybe to unify enterprise benchmarking? Idk again. functorch - looks like again I am out of target audience. The audience is scientific computing, right? All performance improvements are cool, but they are weirdly tied to particular hardware product lines. Are they planning to crystallize the ML only for the selected few?
    PyTorch 1.12: TorchArrow, Functional API for Modules and nvFuser, are now available

    We are excited to announce the release of PyTorch 1.12 (release note)! This release is composed of over 3124 commits, 433 contributors. Along with 1.12, we are releasing beta versions of AWS S3 Integration, PyTorch Vision Models on Channels Last on CPU, Empowering PyTorch on Intel® Xeon® Scalable processors with Bfloat16 and FSDP API. We want to sincerely thank our dedicated community for your contributions.

    pytorch.org

  • Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philosophy

    ​​Triplet loss - Advanced Intro Loss functions in metric learning are all chasing the same goal - to make positive pairs closer and negative further. But the way they achieve this leads to different results and different side effects. In today's post, we describe the differences between Triplet and Contrastive loss, why the use of Triplet loss can give an advantage, especially in the context of fine-tuning. It also covers the approach to an efficient implementation of batch-all triplet mining.