РАЗБОР ПОЛЕТОВ


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Технологии


КриптоИнвестиции в стартапы, аналитика изменений, про теневую сторону венчура, стартапы, машинное обучение, блокчейн и крипту, но никаких метавселенных, и немного юмора, чтобы вы не уснули))

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии
Статистика
Фильтр публикаций


Репост из: Чердак в Телеге
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
https://youtu.be/y61MOEfIly0


Репост из: ХОТ ДИДЖИТАЛ от Влада Ситникова
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
2.
Microsoft представила OmniParser V2 — инструмент, который позволяет превратить любую языковую модель (LLM) в агента, способного взаимодействовать с компьютером. Это значит, что вы можете использовать GPT-4o, DeepSeek R1, Sonnet 3.5, Qwen и другие модели для анализа содержимого экрана и выполнения действий на вашем устройстве #AI
https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/omniparser-v2-turning-any-llm-into-a-computer-use-agent/

@HotDigital


Репост из: Новости Дубай
📄 В ОАЭ разрешили частным лицам использовать дроны при соблюдении строгих правил безопасности и условий

Подробная информация и требования доступны в приложении UAE Drones и на официальном сайте.


Репост из: Библиотека мобильного разработчика | Android, iOS, Swift, Retrofit, Moshi, Chuck
👾 Управление событиями в ViewModel с помощью StateFlow, SharedFlow и Channel

Сообщество Android-разработчиков уже долгое время ведёт жаркие споры о том, что лучше
использовать в ViewModel для представления событий: StateFlow, SharedFlow или Channel.

В этой статье автор разберётся в различиях между этими тремя подходами и определит, какой из них наиболее подходит для ваших нужд.

#новость #android #kotlin


Репост из: Библиотека мобильного разработчика | Android, iOS, Swift, Retrofit, Moshi, Chuck
🛠️ Подходы к созданию ViewModel в Android

ViewModel в Android играет ключевую роль в управлении UI-данными, обеспечивая их сохранность в условиях изменения конфигурации приложения. Существует несколько подходов к созданию ViewModel, каждый из которых имеет свои особенности и преимущества.

В данной статье будут рассмотрены способы создания ViewModel в Android, а также usecase для каждого подхода.

#новость #android #kotlin


Репост из: Машинное обучение RU
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
⚡️ Новый веб-вьювер HDR и редактор для создания видеоклипов!

📺Web Viewer: https://srameo.github.io/projects/le3d/
🧑‍💻Github: https://github.com/Srameo/LE3D

#ComputerVision #3DReconstruction #GaussianSplatting


Репост из: Бэкдор
Создаем интеллект-карту по любой книге за пару кликов. Промпт поможет переварить даже толстенные учебники и превратить их в сборники самых важных тезисов, упростив изучение материала в разы:

1⃣Заходим в Google AI studio и загружаем нужную книгу в .pdf. Затем вводим следующий промпт:
Создай ментальную карту, которая визуально организует ключевые моменты из этой книги. Ментальная карта должна охватывать основные темы и концепции, обсуждаемые в книге. Разбей каждую из этих широких тем на подтемы. Обеспечь ясную структуру с иерархическими узлами для каждой основной темы и её подтем.
Используй код Markmap.js (пример ниже) в кодовом блоке для представления ментальной карты, с ветвями для каждой из главных тем и подтем, без упоминания источников. Ментальная карта должна быть удобной для навигации и визуально ясной, позволяя читателю понять взаимосвязь ключевых идей.
Вот сам код:
markdown
Копировать код


title: Ментальная карта книги
markmap:
colorFreezeLevel: 2

Основные темы
Тема 1: [Первая тема]
Ключевая концепция 1
Ключевая концепция 2
Подтема 1
Подтема 2


Ключевая концепция 3
Тема 2: [Вторая тема]
Ключевая концепция 1
Подтема 1
Подтема 2


Ключевая концепция 2
Тема 3: [Третья тема]
Ключевая концепция 1
Ключевая концепция 2
Подтема 1


Ключевая концепция 3
Тема 4: [Четвёртая тема]
Ключевая концепция 1
Подтема 1
Подтема 2


Ключевая концепция 2
Тема 5: [Пятая тема]
Ключевая концепция 1
Ключевая концепция 2
Тема 6: [Шестая тема]
Ключевая концепция 1
Подтема 1
Подтема 2
Подтема 3


Ключевая концепция 2
Подтема 1





2⃣ Нейронка выкатит результат в формате Markdown за секунды. Затем копируем код и вставляем в markmap.js — карта вылетит мгновенно.

Сохраняем и пользуемся.

👍 Бэкдор


Репост из: Анализ данных (Data analysis)
🎉OLMo2 установили новый стандарт для релизов с открытым исходным кодом. 🫡

Пристегните ремни -
выпущен
подробный репорт о OLMo 2 . В нем 50 с лишним страниц о 4 важнейших компонентах конвейера развития LLM.

Они выпустил: Модели, датасеты, код обучения и все возможные данные. А вишенкой на торте стали журналы wandb.

Итак, если вы хотите создать современный LLM? Создатели OLMo 2 делятся полным рецептом.

-----

🔧 Ключевые методы в этой статье:

→ В OLMo 2 реализован двухэтапный подход к обучению: предварительное обучение на 4-5T токенах и обучение на специализированном Dolmino Mix 1124.

→ Архитектура отличается повышенной стабильностью благодаря RMSNorm, переупорядоченной нормализации и QK-норме для вычисления внимания.

→ Трехфазный конвейер тюнинга сочетает в себе контролируемую тонкую настройку, прямую оптимизацию предпочтений и обучение с подкреплением и проверяемым вознаграждением.

→ Инфраструктура обучения включает два кластера (Jupiter и Augusta) с оптимизированным управлением рабочей нагрузкой с помощью системы Beaker.

-----

💡 Основные выводы:

→ Стабильность обучения значительно повышается за счет фильтрации повторяющихся n-грамм и использования инициализации нормальным распределением

→ Обучение в середине обучения на высококачественных данных эффективно расширяет возможности модели

→ Усреднение веса модели неизменно повышает производительность

→ Оптимизация инфраструктуры имеет решающее значение для успешного обучения LLM

-----

📊 Результаты:

→ Модели 7B и 13B соответствуют или превосходят Llama 3.1 и Qwen 2.5, используя меньшее количество FLOPs

→ Оценки GSM8K: 67,5 для 7B, 75,1 для 13B

→ Показатели MMLU: 63,7 для 7B, 67,5 для 13B

💡Подробнее про модель
💡Paper
💡Blog
💡Demo


Репост из: КиберТопор
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Анонимность закончилась сегодня: появилась нейросеть, которая может определить место съемки с точностью до метра — GeoSpy.

Работает следующим образом: ИИ анализирует любую загруженную фотографию и показывает место, где она была сделана. Местность можно посмотреть даже в 3D.

Записываемся на доступ по ссылке в Кибере.


Репост из: MarketTwits
🌎#рынки #экономика #blackswan
Politico представил список «черных лебедей» на 2025 год, который подготовили 15 футурологов, ученых, аналитиков внешней политики и других прогнозистов. Среди них:

- тайные договоренности России, США, Ирана и Израиля насчет иранского ядерного оружия

- Крупнейшая кибератака в истории

- Альянс Трампа и Си Цзиньпина

- Масштабная эпидемия

- Обвал рынка и глобальная паника

- Свержение Александра Лукашенко

- Решающий прорыв в квантовых вычислениях

- Столкновения в США из-за изменения границ штатов


Репост из: дAI потестить!
На днях прошла новость что RynwayML наконец то раскатал липсинк для загруженных видео. Аналог лампового и любимого 'https://t.me/neuralchatik/8/5267' rel='nofollow'>LivePortrait.
Ну что эксперты, кто себя лучше показал?

На видео первый - RynwayML, второй - 'https://t.me/neuralchatik/8/5267' rel='nofollow'>LivePortrait.

P.S. У Runway нет настроек. Если хочешь анимировать только рот - не моргай 😊😊
P.S.S. В комменты кину исходник и работу Runway подлиннее.
#lipsync




Репост из: Электроника (Китай, США, Япония)
Доступны к предзаказу сервера на базе самых новый ускорителей Nvidia H200 и B200

Основные характеристики H200:

Объем видеопамяти - 141 Гбайт HBM3E
Пропускная способность памяти 4,8 Тбайт/с

Производительность в GPT-3 175B Inference выросла на 60%
Производительность в Llama2 70B Inference выросла на 90%
Производительность в HPC Simulation выросла в два раза!


Основные характеристики B200:

Объем видеопамяти - 192 Гбайт HBM3E
Пропускная способность памяти 10 Тбайт/с

Как отмечает сама Nvidia, B200 обеспечивает 30-кратный прирост производительности по сравнению с Nvidia H100 для рабочих нагрузок, связанных с большими языковыми моделями, а она до 25 раз более экономична и энергетически эффективна.

По всем вопросам, контакты ниже:

👉 @vlgromov
📨 vlgromovjob@gmail.com
📨 i@vlgromov.ru

#nvidia #server #h200 #b200 #blackwell


Репост из: Электроника (Китай, США, Япония)
Доступны для заказа видеокарты H200, формат PCI-E

Основные характеристики H200:

Объем видеопамяти - 141 Гбайт HBM3E
Пропускная способность памяти 4,8 Тбайт/с

Согласно Nvidia, прирост производительности по сравнению с H100 составил:

Производительность в GPT-3 175B Inference - 60%
Производительность в Llama2 70B Inference - 90%
Производительность в HPC Simulation - в два раза!


Цена около 6,5 млн/р до Москвы по текущему курсу

По всем вопросам, контакты ниже:

👉 @vlgromov
📨 i@vlgromov.ru

#nvidia #h200


Репост из: Дела телеграмные
Платная реклама в
других каналах
💸

Продолжаю серию постов о платном продвижении каналов Telegram.

Последний раз я рассказала, как анализировать площадки перед закупом и поделилась полезным чек-листом.

Сегодня о поиске каналов для размещения рекламы.

💙Их можно искать вручную, через поиск в TG (что, на самом деле, достаточно долго и не очень результативно).

💙Или искать каналы можно с помощью специальных сервисов (бирж).

Топ 5 бирж для рекламы:

Telega.in - сервис с продуманной тарификацией.

Teletarget.com – биржа с удобным интерфейсом.

Tgrm.su – сервис с наибольшим числом категорий ТГ-каналов.

TGStat – биржа с лучшими предложениями от известных блогеров.

Tagio.pro – сервис с автоматической системой контроля и публикации рекламы.

Обязательно сохраняйте 💙
И делитесь впечатлениями, если уже пользовались ими.


Репост из: Machinelearning
🌟 Reader-LM: небольшие языковые модели для преобразования HTML в Markdown.

Reader-LM - это семейство мультиязычных компактных языковых моделей, разработанные специально для извлечения данных из web-контента. Обе модели имеют внушительное контекстное окно в 256 тыс. токенов и нацелены на преобразование "сырого", зашумленного HTML-кода в чистый и структурированный Markdown формат:

🟢Reader-lm-1.5b

🟢Reader-lm-0.5b

В основе Reader-LM лежит decoder-only архитектура, а обучение модели проводилось в два этапа. На первом этапе использовались короткие и простые HTML-документы (до 32 тысяч токенов). На втором этапе длина последовательностей была увеличена до 128 тысяч токенов.

Чтобы обработать такие длинные последовательности, разработчики применили механизм zigzag-ring-attention. В процессе обучения была выявлена проблема дегенерации, которая проявлялась в повторении одних и тех же токенов или зацикливании модели. Для борьбы с этим явлением были применены методы contrastive search и contrastive loss и, дополнительно, механизм ранней остановки декодирования при обнаружении повторяющихся токенов.

Корпус данных объемом 2,5 млрд. токенов для обучения Reader-LM состоял из синтетических пар "сырой HTML" - "Markdown", сгенерированные с помощью Jina Reader API и GPT-4o.

Для оценки производительности Reader-LM сравнивалась с несколькими большими языковыми моделями: GPT-4o, Gemini-1.5-Flash, Gemini-1.5-Pro, LLaMA-3.1-70B и Qwen2-7B-Instruct.
Оценка проводилась по метрикам ROUGE-L, Token Error Rate (TER) и Word Error Rate (WER). Результаты показали, что Reader-LM превосходит по качеству преобразования HTML в Markdown более крупные модели, при этом ее размер в 50 раз меньше.

Варианты запуска моделей: Goggle Collab (возможен запуск на бесплатном T4 тарифе), локально в Transformers. Неофициальные квантованные GGUF- версии для запуска в llama.cpp и LM Studio:

🟠Reader-lm-1.5b-GGUF. Версии разрядности от 3-bit (780 Mb) до 16-bit (3.1 Gb);

🟠Reader-lm-0.5b-GGUF. Версии разрядности от 3-bit (350 Mb) до 16-bit (990 Mb).


📌Лицензирование : CC-BY-NC-4.0 License.


🟡Страница проекта
🟡Модель Reader-lm-1.5b
🟡Модель Reader-lm-0.5b
🟡Google Collab
🟡Demo
🟡GGUF Reader-lm-1.5b
🟡GGUF Reader-lm-0.5b


Репост из: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Наш мозг делит день на “главы” и новое исследование показывает, как это происходит

Человеческий мозг умеет разделять повседневную деятельность на отдельные эпизоды, похожие на сцены в сериале, которые мы затем можем запомнить отдельно друг от друга.

Исследователи обнаружили, что мозг разделяет события в зависимости от того, что человека волнует в данный момент. Изменения в окружении могут быть проигнорированы, если они не соответствуют текущим целям и приоритетам.

Ученые выяснили, что могут изменить способ, которым префронтальная кора мозга организует события, если попросить участников исследования сосредоточиться на других деталях. Например, при концентрации на заказе ужина, эти моменты становятся новыми «главами» истории.

Это опровергает теорию, что мозг реагирует только на внешние изменения. Авторы отмечают, что мозг активно организует жизненный опыт в значимые фрагменты, а не просто пассивно реагирует на смену сенсорных сигналов
👁️


Репост из: 1337
У отца всея Телеграм Павла Дурова сегодня день рождения.

Ему 40, поздравляем.

5️⃣ 1337


Репост из: HPV TEAM
💭 Как перехватывать трафик и API где угодно 💭

💢 Reqable — это удобное приложение для разработчиков и тестировщиков, которое помогает быстро и легко отлаживать и тестировать API. По сути, это комбинация возможностей популярных инструментов вроде Fiddler, Charles и Postman, только в одном месте. Основная фишка Reqable — перехват и анализ интернет-трафика (HTTP/HTTPS) через метод "человек посередине" (MITM). Это значит, что приложение становится "посредником" между вашим устройством и сервером, чтобы отслеживать, изменять или сохранять передаваемые данные!


💉 Инструкция:
1) Приложение является кроссплатформенным, поэтому его можно скачать на любое устройство:
→ КЛИК ←
2) Для Android-устройств потребуется установка сертификата. Это можно сделать как с наличием root-прав, так и без них. Для установки сертификата выполните следующие шаги:
2.1) Нажмите на значок меню (три горизонтальные линии) в верхнем левом углу экрана.
2.2) Выберите раздел «Certificate Management».
2.3) Нажмите «Install Root Certificate to Local-Machine» и выполните установку удобным для вас способом. Если у вас есть root-права, рекомендуется использовать модуль Magisk — это самый быстрый и простой способ.
⚠️ Важно! Если сертификат не установлен или установлен не правильно, под кнопкой «Install Root Certificate to Local-Machine» будет указано «Certificate not installed», и вы не сможете перехватывать трафик.

3)
Для других операционных систем таких действий не требуется (не уверен насчет iOS и macOS).

😈 С помощью Reqable мож
но в реальном времени увидеть, что именно ваше устройство отправляет на сервер и как сервер отвечает. Это особенно полезно для извлечения API из приложений, которые активно взаимодействуют с интернетом. По сути, вы получаете полный контроль над тем, что происходит "за кулисами" приложений, с которыми работаете! И, кстати, именно благодаря этому приложению я реализую свои скрипты дл
я раб
оты с различными тапалками!

⚡️ @HPV_TEAM • ЧАТ • БАЗА • БУСТ

#Трафик #API #Разработка #Инструменты #Тестирование #Reqable #MITM #Кибербезопасность #Программирование


Репост из: КиберТопор
Telegram разрабатывает замену YouTube — команда мессенджера объявила конкурс на создание нового видеоплеера с поддержкой HLS-стриминга.

Известно, что разработка будет функционировать внутри самого Telegram, без посредника в виде стороннего браузера, а также сможет автоматически подстраивать качество ролика под скорость интернета.

Сначала новинку выкатят на iOS, а потом и на Android с десктопом, ждем.

🕹КиберТопор — Подписаться

Показано 20 последних публикаций.

3

подписчиков
Статистика канала