Forwarded from Эксплойт
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Создаём визуальные 3D-эффекты в пару кликов — нашли для вас сервис Casberry.
— Выбираем фигуру, закидываем свою 3D-модель или генерим простым промтом;
— Настраиваем ползунки частиц, геометрии и освещения;
— Получаем готовый код под React или Three.js, который можно вставить в фронт любого сайта или приложения;
— Если лень заморачиваться — есть готовая библиотека стильных эффектов;
— Бесплатно и даже без регистрации.
Разработчики, вам подарок — забираем.
@exploitex
— Выбираем фигуру, закидываем свою 3D-модель или генерим простым промтом;
— Настраиваем ползунки частиц, геометрии и освещения;
— Получаем готовый код под React или Three.js, который можно вставить в фронт любого сайта или приложения;
— Если лень заморачиваться — есть готовая библиотека стильных эффектов;
— Бесплатно и даже без регистрации.
Разработчики, вам подарок — забираем.
@exploitex
👍1
Forwarded from 🦒∵ girafe.ai
Дамы и господа, всем доброго дня!
Этой весной студентам и аспирантам МФТИ для записи доступны следующие курсы кафедры МОиЦГ.
Позже в документе появятся ссылки на чаты и формы записи на курсы.
Если вы хотите официально включить курс в свой (индивидуальный) учебный план, это все еще можно сделать.
Успехов в весеннем семестре!
P.S. Если вы не из МФТИ, записи все равно будут доступны, они открытые
Этой весной студентам и аспирантам МФТИ для записи доступны следующие курсы кафедры МОиЦГ.
Позже в документе появятся ссылки на чаты и формы записи на курсы.
Если вы хотите официально включить курс в свой (индивидуальный) учебный план, это все еще можно сделать.
Успехов в весеннем семестре!
P.S. Если вы не из МФТИ, записи все равно будут доступны, они открытые
Google Docs
Courses for MIPT students 26s
Курсы кафедры МОиЦГ для студентов МФТИ Весна 2026 Для участия в курсах необходимо вступить в чат курса и там записаться в форму (будут объявления в соответствующем чате). Курсы предоставляются студентам МФТИ, добавление других участников остаётся на усмотрение…
🔥1
Forwarded from Machinelearning
В ШАДе Яндекса научили нейросеть находить борщевик на спутниковых фото
За выявление сорняка отвечают технологии компьютерного зрения. Модель обучали в сервисах Yandex Cloud, для валидации использовался датасет из 10 тыс. спутниковых фото с очагами заражения. Качество распознавания оценивали по метрике IoU – получилось 0,75. Результат также проверяли эксперты
Волонтеры и специалисты уже пользуются сервисом: с его помощью выявили очаги заражения общей площадью 421 га в 17 регионах и ликвидировали один крупный. В дальнейшем Яндекс планирует научить искусственный интеллект распознавать другие инвазивные растения.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ml #ai
За выявление сорняка отвечают технологии компьютерного зрения. Модель обучали в сервисах Yandex Cloud, для валидации использовался датасет из 10 тыс. спутниковых фото с очагами заражения. Качество распознавания оценивали по метрике IoU – получилось 0,75. Результат также проверяли эксперты
Волонтеры и специалисты уже пользуются сервисом: с его помощью выявили очаги заражения общей площадью 421 га в 17 регионах и ликвидировали один крупный. В дальнейшем Яндекс планирует научить искусственный интеллект распознавать другие инвазивные растения.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ml #ai
🔥2
Forwarded from Нейродвиж
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Netflix внезапно выпустил Nanobanana для видео — нейросеть для удаления объектов с видео 😮
При этом модель очень умная и понимает физику мира — удалится не только объект, но и все его взаимодействия с другими предметами. Например, если попросить убрать пару костей домино, то эффект падения прервётся.
Есть демо-версия, сама модель находится на GitHub.
При этом модель очень умная и понимает физику мира — удалится не только объект, но и все его взаимодействия с другими предметами. Например, если попросить убрать пару костей домино, то эффект падения прервётся.
Есть демо-версия, сама модель находится на GitHub.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from эйай ньюз
Как Cursor вайпнул ПК подписчика
Подписчик поделился историей. Ситуация довольно банальная: чел попросил Cursor удалить дубликаты статей в диссертации, а тот сгенерировал команду с ошибкой экранирования кавычек. Моделька использовал обратный слеш, забыв, что в Windows \ это разделитель путей, а не escape-символ. Этот слеш отделился от пути и превратился в указание удалить корень диска C и rmdir /s /q начал сносить всё подряд, включая системные папки. Бекапов не было, но так как файлы при удалении не затирались, большинство удалось восстановить, хоть осадочек и остался.
Мораль довольно простая – не запускайте агентов с полным доступом там, где они могут нанести непоправимый вред. Подойдёт что угодно – Docker, Mac Mini, какой-то Raspberry Pi, виртуалка в облаке, главное чтобы не на основной машине. Злые языки могут даже сказать что не стоит сидеть на винде (по крайней мере без WSL). Ну и бекапы стоить хранить в недоступных длядетей агентов месте.
А какой у вас был наибольший косяк агента?
@ai_newz
Подписчик поделился историей. Ситуация довольно банальная: чел попросил Cursor удалить дубликаты статей в диссертации, а тот сгенерировал команду с ошибкой экранирования кавычек. Моделька использовал обратный слеш, забыв, что в Windows \ это разделитель путей, а не escape-символ. Этот слеш отделился от пути и превратился в указание удалить корень диска C и rmdir /s /q начал сносить всё подряд, включая системные папки. Бекапов не было, но так как файлы при удалении не затирались, большинство удалось восстановить, хоть осадочек и остался.
Мораль довольно простая – не запускайте агентов с полным доступом там, где они могут нанести непоправимый вред. Подойдёт что угодно – Docker, Mac Mini, какой-то Raspberry Pi, виртуалка в облаке, главное чтобы не на основной машине. Злые языки могут даже сказать что не стоит сидеть на винде (по крайней мере без WSL). Ну и бекапы стоить хранить в недоступных для
А какой у вас был наибольший косяк агента?
@ai_newz
Forwarded from DeepSchool
Love, 3DCV & Robots
В этот четверг мы проведём воркшоп по использованию трёхмерных данных в CV-системах. На нём вы узнаете, как гуманоидные роботы собирают и обрабатывают 3D-информацию и что роднит их с аппаратом МРТ. Мы разберём, из каких этапов состоит пайплайн обработки 3D-данных и какие применения он находит в частных задачах.
Вы узнаете:
• как и откуда получать 3D-данные
• как их правильно выравнивать и предобрабатывать
• как работать с библиотекой Open3D
• какие 3D DL-модели существуют и для каких представлений данных они подходят
• как оценивать полученный результат
• в каких практических задачах применяется 3D и как именно
Во второй части воркшопа вы самостоятельно построите ключевые элементы пайплайна 3D-зрения для ориентации робота в комнате. Мы разделим вас на группы по 2-3 человека, и вы реализуете агрегацию и фильтрацию 3D-данных для построения модели комнаты, обработку данных нейросетью и извлечение информации для навигации робота. У вас будет эмулятор робота в пространстве, к которому вы допишете фрагменты обработки 3D-сцены.
Чтобы не терять времени на воркшопе, заранее установите Conda и настройте среду, используя этот environment.yml, с помощью команды: conda env create -f environment.yml
🙋♂️Спикер воркшопа — Давид Свитов, к.т.н., IIT, ex Researcher Samsung AI Center. Давид расскажет про обработку 3D-данных и поможет вам с выполнением задания.
📅 9 апреля, четверг, в 19:00 МСК
Регистрируйтесь по ссылке и приходите в четверг!
В этот четверг мы проведём воркшоп по использованию трёхмерных данных в CV-системах. На нём вы узнаете, как гуманоидные роботы собирают и обрабатывают 3D-информацию и что роднит их с аппаратом МРТ. Мы разберём, из каких этапов состоит пайплайн обработки 3D-данных и какие применения он находит в частных задачах.
Вы узнаете:
• как и откуда получать 3D-данные
• как их правильно выравнивать и предобрабатывать
• как работать с библиотекой Open3D
• какие 3D DL-модели существуют и для каких представлений данных они подходят
• как оценивать полученный результат
• в каких практических задачах применяется 3D и как именно
Во второй части воркшопа вы самостоятельно построите ключевые элементы пайплайна 3D-зрения для ориентации робота в комнате. Мы разделим вас на группы по 2-3 человека, и вы реализуете агрегацию и фильтрацию 3D-данных для построения модели комнаты, обработку данных нейросетью и извлечение информации для навигации робота. У вас будет эмулятор робота в пространстве, к которому вы допишете фрагменты обработки 3D-сцены.
Чтобы не терять времени на воркшопе, заранее установите Conda и настройте среду, используя этот environment.yml, с помощью команды: conda env create -f environment.yml
🙋♂️Спикер воркшопа — Давид Свитов, к.т.н., IIT, ex Researcher Samsung AI Center. Давид расскажет про обработку 3D-данных и поможет вам с выполнением задания.
Регистрируйтесь по ссылке и приходите в четверг!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
deepschool.ru
Воркшоп по 3D данным в CV-пайплайнах | DeepSchool
Воркшоп, на котором разберём, из каких этапов состоит пайплайн обработки 3D-данных и в каких задачах он применяется, а вы построите пайплайн 3D-зрения для ориентации робота.
👍1
Forwarded from Эксплойт
Adobe прокачали свою нейронку для удаления фона и теперь она работает ИДЕАЛЬНО — при этом все ещё бесплатно и прямо в браузере в Express.
Кроме удаления фона там можно:
— Убрать или добавить конкретный объект;
— Перевести текст на картинке на другой язык с сохранением шрифта;
— Заапскейлить изображение;
— Если картинка защищена авторским правом — тут же можно сгенерить похожую;
— Ещё раз — всё это бесплатно.
Незаменимый инструмент для работы с картинками — здесь.
@exploitex
Кроме удаления фона там можно:
— Убрать или добавить конкретный объект;
— Перевести текст на картинке на другой язык с сохранением шрифта;
— Заапскейлить изображение;
— Если картинка защищена авторским правом — тут же можно сгенерить похожую;
— Ещё раз — всё это бесплатно.
Незаменимый инструмент для работы с картинками — здесь.
@exploitex
🔥1
Forwarded from DeepSchool
YOLO history. Part 9
А мы возвращаемся с разбором моделей семейства YOLO! 😎
В прошлой статье обсудили YOLOv8 и YOLOv11 — а значит, подобрались уже к самым передовым моделям. Сегодня рассмотрим все оставшиеся модели в одном посте 🤓
Итак, в новой статье:
- узнаем, как избавиться от NMS на примере YOLOv10
- поговорим об оптимизации attention для ускорения детекции из YOLOv12
- познакомимся с концепцией гиперграфа с помощью YOLOv13
Скорее читайте по ссылке! 👈🏼
🪔 DeepSchool
А мы возвращаемся с разбором моделей семейства YOLO! 😎
В прошлой статье обсудили YOLOv8 и YOLOv11 — а значит, подобрались уже к самым передовым моделям. Сегодня рассмотрим все оставшиеся модели в одном посте 🤓
Итак, в новой статье:
- узнаем, как избавиться от NMS на примере YOLOv10
- поговорим об оптимизации attention для ускорения детекции из YOLOv12
- познакомимся с концепцией гиперграфа с помощью YOLOv13
Скорее читайте по ссылке! 👈🏼
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Институт Аллена представил модель WildDet3D, которая по одному изображению строит 3D-рамки объектов: оценивает их положение, размер и ориентацию в метрических координатах.
Модель принимает сразу несколько типов промптов: текстовый запрос, клик по точке или готовый 2D-бокс от внешнего детектора.
2D-детектор построен на SAM3 и обрабатывает все типы запросов.
Геометрическая ветка использует энкодер DINOv2 с обучаемым декодером глубины, учитывающим геометрию обзора: направления лучей камеры зашиваются через сферические гармоники, что снимает необходимость в отдельной калибровке.
Третий компонент, 3D-head, объединяет через кросс-внимание 2D-детекции с признаками глубины и поднимает их в полноценные 3D-боксы.
Если на инференсе доступны данные с LiDAR, ToF или стереокамеры, они подмешиваются в ту же геометрическую ветку без переобучения.
На бенчмарке Omni3D модель показывает 34,2 AP с текстовыми промптами (это +5,8 пункта к прежнему лидеру 3D-MOOD).
На zero-shot переносе на Argoverse 2 WildDet3D практически удваивает прежний результат: 40,3 ODS против 23,8.
На редких категориях из собственного бенчмарка WildDet3D-Bench успехи, разумеется, еще лучше - 47,4 AP против 2,4 у 3D-MOOD.
Оно использует видеопоток с камеры iPhone и данные LiDAR-сенсора, чтобы в реальном времени отрисовывать 3D-боксы поверх сцены как AR-оверлей.
Это наглядная демонстрация того, как монокулярная модель усиливается, когда устройство умеет отдавать дополнительный сигнал глубины.
Более 1 млн. изображений и 3,7 млн. верифицированных 3D-аннотаций, охватывающих свыше 13 тыс. категорий объектов. По сценам распределение получилось такое: 52% помещений, 32% городской среды и 15% природы.
Он собран на основе 2D-наборов (COCO, LVIS, Objects365, V3Det): кандидаты в 3D-боксы генерировались 5 независимыми методами оценки геометрии, затем фильтровались, проверялись VLM и дополнительно отбирались людьми.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #CV #Detection #WildDet3D #Ai2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Forwarded from эйай ньюз
Взлом SynthID или как не спалить свои генерации
Тут хваленый SynthID от Google пал жертвой простого реверс-инжиниринга. Напомню, что это лишь хитрый слой структурированного шума. Глаз его не видит, а сжатие не убивает, но на чисто белом или черном фоне этот фильтр палится мгновенно.
Так вот, умелец смог вытащить шаблон шума, прогнав через Nano Banana Pro абсолютно черные и белые фоны, а затем спектральным анализом сняв координаты частот и упаковав их в словарь. Тулза стирает вотермарку с хирургической точностью — ломает 90 процентов защиты и выдает 43 dB PSNR, то есть визуально качество вообще не страдает. Единственный нюанс в том, что несущие частоты меняются вместе с разрешением картинки, поэтому сейчас разработчик призывает комьюнити кидать пулл-реквесты и пополнять базу словаря.
Кажется, любые потуги корпораций скрыто пометить свой контент всё ещё сносятся опенсорсным скриптом на питоне в два счета.
GitHub
@ai_newz
Тут хваленый SynthID от Google пал жертвой простого реверс-инжиниринга. Напомню, что это лишь хитрый слой структурированного шума. Глаз его не видит, а сжатие не убивает, но на чисто белом или черном фоне этот фильтр палится мгновенно.
Так вот, умелец смог вытащить шаблон шума, прогнав через Nano Banana Pro абсолютно черные и белые фоны, а затем спектральным анализом сняв координаты частот и упаковав их в словарь. Тулза стирает вотермарку с хирургической точностью — ломает 90 процентов защиты и выдает 43 dB PSNR, то есть визуально качество вообще не страдает. Единственный нюанс в том, что несущие частоты меняются вместе с разрешением картинки, поэтому сейчас разработчик призывает комьюнити кидать пулл-реквесты и пополнять базу словаря.
Кажется, любые потуги корпораций скрыто пометить свой контент всё ещё сносятся опенсорсным скриптом на питоне в два счета.
GitHub
@ai_newz
🔥2
Forwarded from эйай ньюз
ERNIE Image — новый открытый text2image генератор от Baidu
Довольно компактная 8B моделька довольно успешно соревнуется с заметно большим Qwen Image на бенчах, а также обходит Z-image по бенчам.
УДИВИТЕЛЬНО хорошо рендерит текст, для своего размера и разрешения (1MP).
Архитектурно это single stream MM-DiT. ERNIE Image кидает токены текста и патчи изображения в один общий трансформер с самого начала — никаких параллельных веток (как у Flux), все веса общие. Это проще и компактнее, при этом качество сопоставимое. Архитектурно похоже на Z-image, но проще.
Из интересных нюансов — авторы затюнили 3B LLM для перефразирования промптов юзеров, что заметно улучшает результаты, но модель можно запускать и без него. Вместе с обычными весами выпускают Turbo версию, которой нужно всего 8 шагов для генерации.
Модель запускается на 24GB VRAM, ещё и веса под Apache 2.0 (делать можно что угодно).
Го тестить, я уже поднял ее на своей H200 и модель действительно хороша!
На H200 из коробки 8 шагов генерит за 11 сек.
Демо
Блогпост
Веса
Код
@ai_newz
Довольно компактная 8B моделька довольно успешно соревнуется с заметно большим Qwen Image на бенчах, а также обходит Z-image по бенчам.
УДИВИТЕЛЬНО хорошо рендерит текст, для своего размера и разрешения (1MP).
Архитектурно это single stream MM-DiT. ERNIE Image кидает токены текста и патчи изображения в один общий трансформер с самого начала — никаких параллельных веток (как у Flux), все веса общие. Это проще и компактнее, при этом качество сопоставимое. Архитектурно похоже на Z-image, но проще.
Из интересных нюансов — авторы затюнили 3B LLM для перефразирования промптов юзеров, что заметно улучшает результаты, но модель можно запускать и без него. Вместе с обычными весами выпускают Turbo версию, которой нужно всего 8 шагов для генерации.
Модель запускается на 24GB VRAM, ещё и веса под Apache 2.0 (делать можно что угодно).
Го тестить, я уже поднял ее на своей H200 и модель действительно хороша!
На H200 из коробки 8 шагов генерит за 11 сек.
Демо
Блогпост
Веса
Код
@ai_newz
🔥1
Forwarded from (sci)Berloga Всех Наук и Технологий
🚀 Серия соревнований по МЛ и научный проект ! Денежный призовой фонд больше 100 000 р и будет расти ! Кому интересен МЛ/RL или математика или пазлы или роботы.
Приглашаем Вас принять участие в серии челленджей и развитии научного опен-соурс проекта.
Соревнование организуется совместно с учеными лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ, (руководит проектом - Илья Осокин), которые поставили себе амбициозную цель создать робота, который побьет мировой рекорд по сборке Мегаминкса ! Узнать больше о робототехнической части проекта Вы можете в сообщении д.ф.-м.н. А. Арутюнова: https://t.me/forodirchNEWS/3165 , или хабре или чате @starkitmega.
Проект CayleyPy предлагает Вам принять участие в решении алгоритмической части задачи - создании алгоритмов - которые смогут получать наиболее короткие (близкие к оптимальным ) решения. Методы решения важны в широком круге проблем от математики до квантовых компьютеров, МЛ/РЛ и теории струн. Для этого мы организовали соревнования на платформе Каггл.
Первый Второй разыгрываемый приз - 10 000 рублей.
Условияпервого второго этапа очень простые.
Есть три челленджа на Каггле
Мегаминкс
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-megaminx/leaderboard
Кубик Рубика 333
https://www.kaggle.com/competitions/cayleypy-ihes-cube
Кубик Рубика 444
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-444-cube
Приз будет получен первым, кто достигнет ЛЮБУЮ из целей:
1 Или в конкурсе Мегаминкс - кто достигает скор 75 000 (вы получите 5 000 рублей, 70 000 ещё 5 000 рублей) и опубликует публичное решение. (Первая цель80 000 уже достигнута. Приз уйдёт Владу Кузнецову, МФТИ).
2 Или обогнать Томаса Рокицкого в конкурсах по кубику 333 или 444 (любом из них) и тоже опубликовать публичное решение. (Томас Рокицкий - легендарный специалист по вычислительным аспектам головоломок - именно его команда нашла "число Бога" кубика Рубика в 2010 году - подведя итог более 30 годам усилий большого количества специалистов).
Подробное описание соревнований -- по ссылкам выше. Кратко: даны 1000 состояний пазлов и Вам надо предъявить их решения -- чем короче решение тем лучше (то есть чем меньше шагов/"мувов"). Score на лидерборде = сумма длин решений по всем пазлам. Соревнования полностью аналогичны соревнованию Каггл Санта 2023 -- можно навайбкодить изменения лучших решений оттуда. Также стоит взять наш подход CayleyPy и изменить в нем образующие на мегаминкс. Это сделали те, кто сейчас в топе. Дополнительную информацию, обсуждение и советы - см. чаты - @starkitmega @sberlogacompete @sberlogasci. Вводные лекции: четверг 19.00, пятница 20.00 (время по Москве).
Дополнительным призом будет возможное участие в научных публикациях. Наши цели амбициозны - мы уже добились исключительных результатов, которые имеют приложение в МЛ, математике, теории струн, квантовых вычислениях и т.д. Публикации отмечены NIPS spotlight. Узнать больше Вы можете в наших статьях. Если у Вас есть несколько свободных часов в неделю, знание Питона или математики и Вам интересно принять участие - пишите @alexander_v_c - мы рады всем - начинающим и профи.
Планируется серия челленджей и призов. Первый приз уже разыгран, второй объявлен, скоро будут новые объявления -- оставайтесь с нами !
================
А также мы ищем Cпоносоров.
Вы можете поддержать нас переведя на карту Илье Осокину 2202208362030505
Или напишите @alexander_v_c (Александр Червов)
И кидайте нам, пожалуйста, звезды на гитхаб, Вы нам очень поможите:
https://github.com/cayleypy/cayleypy
================
Выражаем благодарность компании RYBE - толстовки для айтишников: https://rybe.store https://t.me/rybe_store
================
Выражаем благодарность агентству BLASTIM за поддержку:
❤️ Наши курсы: agency.blastim.ru
🥨 Свежие вакансии в биотехе: blastim.ru
🤝 https://t.me/blastim
Приглашаем Вас принять участие в серии челленджей и развитии научного опен-соурс проекта.
Соревнование организуется совместно с учеными лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ, (руководит проектом - Илья Осокин), которые поставили себе амбициозную цель создать робота, который побьет мировой рекорд по сборке Мегаминкса ! Узнать больше о робототехнической части проекта Вы можете в сообщении д.ф.-м.н. А. Арутюнова: https://t.me/forodirchNEWS/3165 , или хабре или чате @starkitmega.
Проект CayleyPy предлагает Вам принять участие в решении алгоритмической части задачи - создании алгоритмов - которые смогут получать наиболее короткие (близкие к оптимальным ) решения. Методы решения важны в широком круге проблем от математики до квантовых компьютеров, МЛ/РЛ и теории струн. Для этого мы организовали соревнования на платформе Каггл.
Условия
Есть три челленджа на Каггле
Мегаминкс
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-megaminx/leaderboard
Кубик Рубика 333
https://www.kaggle.com/competitions/cayleypy-ihes-cube
Кубик Рубика 444
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-444-cube
Приз будет получен первым, кто достигнет ЛЮБУЮ из целей:
1 Или в конкурсе Мегаминкс - кто достигает скор 75 000 (вы получите 5 000 рублей, 70 000 ещё 5 000 рублей) и опубликует публичное решение. (Первая цель
2 Или обогнать Томаса Рокицкого в конкурсах по кубику 333 или 444 (любом из них) и тоже опубликовать публичное решение. (Томас Рокицкий - легендарный специалист по вычислительным аспектам головоломок - именно его команда нашла "число Бога" кубика Рубика в 2010 году - подведя итог более 30 годам усилий большого количества специалистов).
Подробное описание соревнований -- по ссылкам выше. Кратко: даны 1000 состояний пазлов и Вам надо предъявить их решения -- чем короче решение тем лучше (то есть чем меньше шагов/"мувов"). Score на лидерборде = сумма длин решений по всем пазлам. Соревнования полностью аналогичны соревнованию Каггл Санта 2023 -- можно навайбкодить изменения лучших решений оттуда. Также стоит взять наш подход CayleyPy и изменить в нем образующие на мегаминкс. Это сделали те, кто сейчас в топе. Дополнительную информацию, обсуждение и советы - см. чаты - @starkitmega @sberlogacompete @sberlogasci. Вводные лекции: четверг 19.00, пятница 20.00 (время по Москве).
Дополнительным призом будет возможное участие в научных публикациях. Наши цели амбициозны - мы уже добились исключительных результатов, которые имеют приложение в МЛ, математике, теории струн, квантовых вычислениях и т.д. Публикации отмечены NIPS spotlight. Узнать больше Вы можете в наших статьях. Если у Вас есть несколько свободных часов в неделю, знание Питона или математики и Вам интересно принять участие - пишите @alexander_v_c - мы рады всем - начинающим и профи.
Планируется серия челленджей и призов. Первый приз уже разыгран, второй объявлен, скоро будут новые объявления -- оставайтесь с нами !
================
А также мы ищем Cпоносоров.
Вы можете поддержать нас переведя на карту Илье Осокину 2202208362030505
Или напишите @alexander_v_c (Александр Червов)
И кидайте нам, пожалуйста, звезды на гитхаб, Вы нам очень поможите:
https://github.com/cayleypy/cayleypy
================
Выражаем благодарность компании RYBE - толстовки для айтишников: https://rybe.store https://t.me/rybe_store
================
Выражаем благодарность агентству BLASTIM за поддержку:
❤️ Наши курсы: agency.blastim.ru
🥨 Свежие вакансии в биотехе: blastim.ru
🤝 https://t.me/blastim
🔥1
Forwarded from Эксплойт
Редактируем текст на любых картинках в пару кликов — нашли нейронку Edit Banana.
— ИИ сегментирует картинку на разные блоки, позволяя редактировать текст;
— Идеально работает с таблицами, формулами и диаграммами;
— Сохраняет исходные цвета и положения всех блоков
— Можно экспортировать в форматы DrawIO, SVG или PowerPoint;
— Полностью бесплатно, можно поставить локально с GitHub.
Мечта всех школьников и студентов — здесь.
@exploitex
— ИИ сегментирует картинку на разные блоки, позволяя редактировать текст;
— Идеально работает с таблицами, формулами и диаграммами;
— Сохраняет исходные цвета и положения всех блоков
— Можно экспортировать в форматы DrawIO, SVG или PowerPoint;
— Полностью бесплатно, можно поставить локально с GitHub.
Мечта всех школьников и студентов — здесь.
@exploitex
🔥1
Forwarded from Machinelearning
Команда Qwen снова любопытный показала фокус.
Их свежая модель Qwen3.6-27B это плотная, открытая и, что важнее, наглая. Она обгоняет собственного старшего брата Qwen3.5-397B-A17B почти во всех серьёзных бенчмарках по кодингу.
То есть модель в четырнадцать раз меньше по объёму бьёт флагмана. Вдумайтесь в эту арифметику, а потом посмотрите, сколько ваш ноутбук умеет держать в памяти.
Qwen3.6-27B заточена под агентный кодинг, то есть под сценарии, где модель не просто дописывает функцию, а сама планирует шаги, ходит по проекту, чинит баги и доводит задачу до рабочего состояния.
Плюс к этому вменяемое рассуждение в тексте и мультимодалке, два режима работы (с размышлением и без) и лицензия Apache 2.0. Никаких корпоративных оков, берёшь и пилишь своё.
Самое сочное в этой истории то, что локальный энтузиаст с одной приличной видеокартой теперь получает инструмент уровня того, за что ещё год назад просили API-ключ и подписку.
Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6-27b
Qwen Studio: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.6-27b
Github: https://github.com/QwenLM/Qwen3.6
Hugging Face:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-27B-FP8
ModelScope:
https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.6-27B
https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.6-27B-FP8
@ai_machinelearning_big_data
#qwen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1😱1