Forwarded from эйай ньюз
Нобелевка за нейронки
Нобелевскую премию по физике выиграли Джеффри Хинтон и Джон Хопфилд. Премию присудили за "Фундаментальные открытия и изобретения, которые способствуют машинному обучению с искусственными нейронными сетями". При чём здесь физика - сложно понять. Похоже, комитет просто пытался хоть куда-то приткнуть нейронки, а физика тут ближе всего. Хотя, по-моему, тут больше бы подошла даже медицина - там хотя бы AlphaFold совершил прорыв в чём-то, а с открытиями в области физики из-за нейронок как-то негусто.
Возможно, причина в том, что Хопфилд всё-таки по образованию физик. Хотя его основной вклад в науку - изобретение сетей Хопфилда, рекуррентных сетей, которые во многом положили начало возрождению нейронных сетей в 80-х и 90-х.
Хинтон изобрёл метод обратного распространения ошибки для тренировки нейронок, который позволил тренировать многослойные сети. А студенты Хинтона - Илья Суцкевер и Алекс Крижевский, создали AlexNet. Именно она начала всю эту гонку нейронок, показав, что их можно масштабировать через тренировку на GPU.
В общем, хайп по нейронкам теперь проник и в Нобелевский комитет.
@ai_newz
Нобелевскую премию по физике выиграли Джеффри Хинтон и Джон Хопфилд. Премию присудили за "Фундаментальные открытия и изобретения, которые способствуют машинному обучению с искусственными нейронными сетями". При чём здесь физика - сложно понять. Похоже, комитет просто пытался хоть куда-то приткнуть нейронки, а физика тут ближе всего. Хотя, по-моему, тут больше бы подошла даже медицина - там хотя бы AlphaFold совершил прорыв в чём-то, а с открытиями в области физики из-за нейронок как-то негусто.
Возможно, причина в том, что Хопфилд всё-таки по образованию физик. Хотя его основной вклад в науку - изобретение сетей Хопфилда, рекуррентных сетей, которые во многом положили начало возрождению нейронных сетей в 80-х и 90-х.
Хинтон изобрёл метод обратного распространения ошибки для тренировки нейронок, который позволил тренировать многослойные сети. А студенты Хинтона - Илья Суцкевер и Алекс Крижевский, создали AlexNet. Именно она начала всю эту гонку нейронок, показав, что их можно масштабировать через тренировку на GPU.
В общем, хайп по нейронкам теперь проник и в Нобелевский комитет.
@ai_newz
🔥2
Forwarded from Yandex for ML
Теперь Нейро в Яндекс Поиске умеет анализировать изображения из запроса: из Поиска по картинкам и Умной камеры. Например, можно сфотографировать натюрморт и спросить, когда он был написан. Или даже попросить нашу нейросеть побыть искусствоведом и рассказать, что символизирует каждый предмет на картине.
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Мишин Лернинг
🎓 Уже вторая Нобелевская премия за AI — на этот раз по химии. Половина премии за предсказание структуры белков» нейросетью Alpha Fold (от DeepMind)
Нобелевскую премию по химии 2024 года: одну половину — Дэвиду Бейкеру «за вычислительный дизайн белков», а другую половину — совместно Демису Хассабису и Джону М. Джамперу «за предсказание структуры белков».
Нобелевскую премию по химии 2024 года: одну половину — Дэвиду Бейкеру «за вычислительный дизайн белков», а другую половину — совместно Демису Хассабису и Джону М. Джамперу «за предсказание структуры белков».
Forwarded from УЛУЧШУ ВАШУ ЖИЗНЬ!💰 [SCAM]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Рестарт
Китайцы сделали годноту — вышла нейронка, которая делает идеальные фото для документов.
Для результата просто кидаем фотку, а на выходе получаем готовый шаблон.
Юзаем бесплатно — здесь. Только не забудьте сменить язык на английский.
Для результата просто кидаем фотку, а на выходе получаем готовый шаблон.
Юзаем бесплатно — здесь. Только не забудьте сменить язык на английский.
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Треним Лоры для Flux 1.0 [dev] бесплатно
Люблю опенсорс. А ещё больше нонпрофит проекты, основанные на опенсорсе (да, OpenAI?).
Ежедневно выходит куча проектов с исходным кодом, о которых я даже не успеваю писать, но ведь, кроме обзора статей, хочется ещё и потыкаться самостоятельно. А установка у таких проектов обычно муторная — кто-то всё ещё с сетапом Comfy мучается.
Так вот, Tost.AI — сайт, на котором можно потыкать новые модельки и пайплайны по типу Live Portrait, до которого у меня так и не дошли руки.
Там же можно натренировать свою LoRa и делать всякие ништяки. Кстати, LoRa на Flux выходят бомбические. По набору из 6 фотографий можно консистентно генерить один и тот же объект. Детали реального объекта передаются настолько точно, что сохраняется даже текст (салют креативным фотографам).
Можно, например, по фотографиям из white бокса сделать фото продукта с моделью (или на модели), или красивую картинку где-то в необычной локации и пр.
Тут стоит отметить, что, хоть веса под non-profit лицензией, вы полностью владеете картинками, которые генерит Flux:
Делаем так (см. видос):
1. Заходим, регистрируемся на tost.ai
2. В первой плашке выбираем Train Lora
3. Придумываем триггер-ворд
4. Подгружаем файлы через кнопку Add
5. Жмём Enter и ждём минут 30
6. Качаем файл safetensor
LoRa готова, теперь можно генерить!
Для этого:
1. В первой плашке идём в Text to Image, во второй — Flux 1 Dev. Custom Lora
2. Загружаем файл LoRa, ждём, пока обновится ссылка
3. Далее всё как обычно, главное не забыть триггер-ворд
Жду ваши тесты в комментариях!
UPD: Добавили Flux.1 Dev - ControlNet inpating
Tost.ai
Лицензия FLUX.1 [Dev]
#tutorial
@ai_newz
Люблю опенсорс. А ещё больше нонпрофит проекты, основанные на опенсорсе (да, OpenAI?).
Ежедневно выходит куча проектов с исходным кодом, о которых я даже не успеваю писать, но ведь, кроме обзора статей, хочется ещё и потыкаться самостоятельно. А установка у таких проектов обычно муторная — кто-то всё ещё с сетапом Comfy мучается.
Так вот, Tost.AI — сайт, на котором можно потыкать новые модельки и пайплайны по типу Live Portrait, до которого у меня так и не дошли руки.
Там же можно натренировать свою LoRa и делать всякие ништяки. Кстати, LoRa на Flux выходят бомбические. По набору из 6 фотографий можно консистентно генерить один и тот же объект. Детали реального объекта передаются настолько точно, что сохраняется даже текст (салют креативным фотографам).
Можно, например, по фотографиям из white бокса сделать фото продукта с моделью (или на модели), или красивую картинку где-то в необычной локации и пр.
Тут стоит отметить, что, хоть веса под non-profit лицензией, вы полностью владеете картинками, которые генерит Flux:
d. Outputs. We claim no ownership rights in and to the Outputs. You are solely responsible for the Outputs you generate and their subsequent uses in accordance with this License. You may use Output for any purpose (including for commercial purposes), except as expressly prohibited herein. You may not use the Output to train, fine-tune or distill a model that is competitive with the FLUX.1 [dev] Model.
Делаем так (см. видос):
1. Заходим, регистрируемся на tost.ai
2. В первой плашке выбираем Train Lora
3. Придумываем триггер-ворд
4. Подгружаем файлы через кнопку Add
5. Жмём Enter и ждём минут 30
6. Качаем файл safetensor
LoRa готова, теперь можно генерить!
Для этого:
1. В первой плашке идём в Text to Image, во второй — Flux 1 Dev. Custom Lora
2. Загружаем файл LoRa, ждём, пока обновится ссылка
3. Далее всё как обычно, главное не забыть триггер-ворд
Жду ваши тесты в комментариях!
UPD: Добавили Flux.1 Dev - ControlNet inpating
Tost.ai
Лицензия FLUX.1 [Dev]
#tutorial
@ai_newz
Forwarded from УЛУЧШУ ВАШУ ЖИЗНЬ!💰 [SCAM]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Учебник Стэнли Чана, профессора кафедры электротехники, вычислительной техники и статистики Purdue University (США), содержит ультраполезные знания в области диффузионных моделей в контексте обработки изображений и CV. Он доступно и детально объясняет сложные концепции и подходит как опытным профессионалам, так и тем, кто только начинает изучать эту область.
Для профессионалов, уже работающих с диффузионными моделями или стремящихся углубить свои знания, этот учебник послужит отличным ресурсом, который предоставляет прочную основу для понимания и применения концепций в прикладных задачах.
Вариационный автоэнкодер (VAE)
Вероятностная модель диффузионного денойза (DDPM)
Динамика сопоставления баллов Ланжевена (SMLD)
Стохастическое дифференциальное уравнение (SDE)
Уравнения Ланжевена и Фоккера-Планка
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Tutorial #Duffusion
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Forwarded from Yandex for ML
Отдел робототехники Маркета уже несколько лет трудится над роборукой — манипулятором на ИИ, который возьмёт на себя монотонный труд по разгрузке и перекладыванию товаров.
При этом вещи на складе бывают разные: тяжёлые и лёгкие, скользкие и хрупкие, большие или очень маленькие, в упаковке и без неё. Робот должен понимать и учитывать все эти характеристики, чтобы ничего не сломать и не перепутать. Для решения этой задачи одних только сенсоров недостаточно — нужно разработать высокоэффективные алгоритмы и ML-модели, которые будут на лету обрабатывать большие наборы данных.
Из текста вы узнаете: на каких данных обучали ИИ, как выглядят пайплайн и архитектура модели и что умеет наш робот. Статья будет интересна ML-инженерам, которые работают с железками на ИИ или хотят поработать с ними в будущем.
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Yandex for ML
Подкаст от Екома и Райдтеха Яндекса возвращается: в новом эпизоде эксперты обсудили, как устроена внутренняя кухня Еком-сервисов: Маркета, Еды и Лавки, и как в них применяется ML.
Герои выпуска: Никита Илясов, Илья Ненахов, Паша Пархоменко и Илья Ирхин — лиды разработки Еком-платформы и продуктов продвижения в Маркете
В этом выпуске разобрали:
Смотрите новый эпизод уже сейчас на YouTube!
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Forwarded from УЛУЧШУ ВАШУ ЖИЗНЬ!💰 [SCAM]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😱1
Как устроены генеративные модели и компьютерное зрение? Расскажут эксперты Яндекса и Школы анализа данных на Computer Vision Week!
Computer Vision Week — это бесплатный онлайн-интенсив от команд Yandex Cloud, YaArt и YaResearch. За 5 дней — с 25 по 29 ноября — они помогут вам погрузиться в темы компьютерного зрения, генерации изображений и диффузионных моделей. А ещё расскажут:
— что под капотом у технологии YaArt с точки зрения математики;
— как устроены генеративные модели у большинства визуальных сервисов;
— как работают с генеративными технологиями в Яндексе.
Каждый зарегистрированный сможет слушать лекции, но если вы настроены серьёзно и хотите получить сертификат, то нужно будет решить отборочные задания и выполнить итоговую работу. Для этого понадобятся знания в Machine Learning, Deep Learning и компьютерном зрении.
Уже готовы зарегистрироваться? Успейте сделать это до 24 ноября!
https://shad.yandex.ru/cvweek?utm_source=vk&utm_medium=cpc&utm_campaign=cvweek24&utm_content=universities
Computer Vision Week — это бесплатный онлайн-интенсив от команд Yandex Cloud, YaArt и YaResearch. За 5 дней — с 25 по 29 ноября — они помогут вам погрузиться в темы компьютерного зрения, генерации изображений и диффузионных моделей. А ещё расскажут:
— что под капотом у технологии YaArt с точки зрения математики;
— как устроены генеративные модели у большинства визуальных сервисов;
— как работают с генеративными технологиями в Яндексе.
Каждый зарегистрированный сможет слушать лекции, но если вы настроены серьёзно и хотите получить сертификат, то нужно будет решить отборочные задания и выполнить итоговую работу. Для этого понадобятся знания в Machine Learning, Deep Learning и компьютерном зрении.
Уже готовы зарегистрироваться? Успейте сделать это до 24 ноября!
https://shad.yandex.ru/cvweek?utm_source=vk&utm_medium=cpc&utm_campaign=cvweek24&utm_content=universities
👍2
Forwarded from УЛУЧШУ ВАШУ ЖИЗНЬ!💰 [SCAM]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Forwarded from Yandex for ML
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Год назад в Школе анализа данных рассказали, из чего состоит GPT. В этот раз мы приглашаем вас узнать, какая математика стоит за творчеством нейросети и как код превращается в готовый продукт для пользователя.
Каждый день интенсива вас ждут лекции и семинары с экспертами ШАД, YandexART и Research. А в конце — электронный сертификат в подтверждение ваших новых знаний.
Про что ещё вы узнаете на CV Week:
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Даже знаю людей, которым такая нужна :)) Особенно в отделах поддержки пользователей :))
Forwarded from УЛУЧШУ ВАШУ ЖИЗНЬ!💰 [SCAM]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2
Forwarded from УЛУЧШУ ВАШУ ЖИЗНЬ!💰 [SCAM]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😱2