Дайджест полезных находок, инструментов, статей и видео из мира машинного обучения

Каждую неделю мир машинного обучения наполняется новыми открытиями, проектами и статьями, которые не только вдохновляют дата саентистов, но и расширяют горизонты знаний. В этой статье мы собрали для вас подборку самых интересных и актуальных материалов недели, которые помогут вам быть в курсе последних тенденций и достижений. Погрузитесь в мир инноваций и узнайте о проектах, которые заслуживают вашего внимания.

Интересные библиотеки:

 •Command R+ — Новая модель с открытым исходным кодом показывает крутые результаты на уровне с GPT-4 и Claude 3.  104 миллиарда параметров, 128к контекста

 • LLocalSearch — полностью локально работающая система метапоиска, использующая LLM-агентов. 

• MagicLens: новое семейство моделей для поиска изображений от Google.

 • DINO-Tracker: Новая SOTA для отслеживания объектов. 

 • Stable Audio 2.0 — Stability AI представили нейросеть Stable Audio 2.0 для генерации треков с вокалом.

 • SV3D — еще один проект от Stability AI-  новая модель для реконструкции изображения в 3D в хорошем качетсве.

 • Gaussian Head Avatar — качественная генерация ваш 3D-аватаров сразу с нескольких ракурсов.

• Financial Datasets — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам создавать синтетические наборы финансовых данных с использованием больших языковых моделей 

Что почитать:

— Как OpenAI создавали бота, который победил проигроков в Dota 2

— Аппаратные требования больших языковых моделей ИИ сокращаются вдвое каждые восемь месяцев

— Как обнаружить галлюцинации в LLM?

— Браузерная интерактивная игра от tensorflow,  которая позволяет настраивать и обучать нейросеть

— Mixture-of-Depths: распределение вычислений в LLM на основе трансформеров

— Как мы реализовали текстовый поиск за 48 часов

— Большая подборка вопросов для собеседования по DS, AI, ML, DL, NLP, компьютерному зрению

— Open Source в российском ИИ: исследование ландшафта

— Огромный список лучших бесплатных курсов Data Science.

— Размышления о высококачественных данных, собранных людьми

— Идеи улучшения точности, удобства и скорости языковых моделей

— Введение в нейросети: что, зачем и как?

— Как я стал специалистом по машинному обучению. Open AI и Dota 2

— AutoBNN: Probabilistic time series forecasting with compositional bayesian neural networks

— Introduction to LLM Ops: Reliable and Scalable LLM Integration

— JRDB-PanoTrack: An Open-world Panoptic Segmentation and Tracking Robotic Dataset

— Machine Learning in Application Development

— Let’s detect flowers! (with SageMaker and DeepLens)

— FiftyOne Computer Vision Tips and Tricks — April 5, 2024

— Trustworthy AI: Navigating the Ethical Challenges of AI Deployment and Decision-Making

— SVM and Kernels: The Math that Makes Classification Magic

— Get Hired Faster: How to use Lyzr-Automata to draft personalised cold emails

— AI: The new Frontier Of War

— Auto-Merging: RAG Retrieval Technique

Что посмотреть:

? Введение в Трансформеры  от 3Blue1Brown. Неповторимый стиль автора, красивая анимация и подробное разъяснение сложных тем простыми словами (⏱ 27:13)

? Эндрю Ын рассказывает о том, как будут развиваться ИИ-агенты (⏱ 13:39)

? 100 вопросов с собеседований Data Science (⏱ 36:48)

? Continual Learning of Natural Language Processing Tasks with Bing Liu, PhD (⏱ 46:38)

? Navigating the GENAI Frontier: Empowering Data Scientists as Ethical Innovators with Alison Cossette (⏱ 35:19)

? Vision To Make 1% Top Data Data Scientist (⏱ 09:08)

? ИИ против ИИ в Street Fighter III (⏱ 09:01)

Хорошего дня!