The OpenNET Project / Index page

[ новости /+++ | форум | wiki | теги | ]

/ Для программиста / Машинное обучение, AI
·08.02.2024 Выпуск Savant 0.2.7, фреймворка компьютерного зрения и глубокого обучения (3 +7)
  Опубликован выпуск Python-фреймворка Savant 0.2.7, упрощающего использование NVIDIA DeepStream для решения задач, связанных с машинным обучением. Фреймворк берет на себя всю сложную работу с GStreamer или FFmpeg, позволяя сосредоточиться на построении оптимизированных конвейеров вывода с помощью декларативного синтаксиса (YAML) и функций Python. Savant позволяет создавать конвейеры (pipeline), которые одинаково работают как на ускорителях в датацентре (NVIDIA Turing, Ampere, Hopper), так и на edge-устройствах (NVIDIA Jetson NX, AGX Xavier, Orin NX, AGX Orin, New Nano). С помощью Savant можно легко обрабатывать несколько видеопотоков одновременно, быстро создавать готовые к рабочим применениям конвейеры видеоаналитики, использующие NVIDIA TensorRT. Код проекта распространяется под лицензией Apache 2.0...
·05.01.2024 Проблемы из-за подготовленных AI-инструментами отчётов об уязвимостях (107 +71)
  Дэниел Cтенберг (Daniel Stenberg), автор утилиты для получения и отправки данных по сети curl, выступил с критикой использования AI-инструментов при создании отчётов об уязвимостях. Подобные отчёты включают детальные сведения, написаны нормальным языком и выглядят качественными, но без вдумчивого анализа на деле могут лишь вводить в заблуждение, подменяя реальные проблемы качественно выглядящим мусорным содержимым...
·13.12.2023 Mozilla представила встраиваемый в браузер AI-бот MemoryCache (108 +11)
  Компания Mozilla опубликовала экспериментальное дополнение MemoryCache с реализацией диалоговой системы машинного обучения, учитывающей контент, к которому пользователь обращается в браузере. В отличие от других AI-чатов MemoryCache позволяет персонализировать общение с пользователем и использовать важные для конкретного пользователя данные при формировании ответов на вопросы. Код проекта распространяется под лицензией MPL. Установка в Firefox пока поддерживается только вручную в режиме "about:debugging" и требуется применения патча...
·05.12.2023 Сформирован AI Alliance для совместного развития открытых технологий искусственного интеллекта (122 –11)
  Компании IBM и Meta основали международное сообщество AI Alliance, нацеленное на совместное развитие открытых технологий, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. В число учредителей проекта вошло более 50 компаний, университетов, организаций и научных учреждений, среди которых NASA, CERN, AMD, Intel, Oracle, Red Hat, Dell, Sony, Stability AI, NSF, Linux Foundation, Калифорнийский, Гарвардский, Бостонский, Иллинойский, Токийский, Йельский и Корнеллский университеты...
·04.12.2023 Энергозатраты на AI-генерацию изображения оказались сопоставимы с зарядкой смартфона (279 +18)
  Группа исследователей из компании Hugging Face и Университета Карнеги-Меллона опубликовала результаты анализа энергопотребления при выполнении различных моделей машинного обучения. Наиболее энергозатратными оказались модели машинного обучения, обеспечивающие генерацию изображений, а наименее затратными - классификации текста. Средние показатели энергопотребления моделей генерации изображений примерно в 1500 раз выше, чем классификации текста, и в 60 раз выше генерации текста...
·30.11.2023 Первый выпуск инструмента llamafile от Mozilla (34 +22)
  Разработчики из компании Mozilla представили первый выпуск утилиты llamafile, позволяющей создавать универсальные исполняемые файлы для запуска больших языковых моделей машинного обучения (LLM). При помощи llamafile можно взять файл с параметрами модели машинного обучения в формате GGUF и преобразовать его в исполняемый файл, который может запускаться в шести различных операционных системах на оборудовании с процессорами AMD64 и ARM64. Инструментарий написан на С/С++ и распространяется под лицензией Apache 2.0...
·22.11.2023 Представлена система синтеза видео Stable Video Diffusion (43 +26 )
  Компания Stability AI опубликовала модель машинного обучения Stable Video Diffusion, позволяющую генерировать короткие видео на основе изображений. Модель расширяет возможности проекта Stable Diffusion, ранее ограниченного синтезом статических изображений. Код инструментов для обучения нейронной сети и генерации изображений написан на языке Python с использованием фреймворка PyTorch и опубликован под лицензией MIT. Уже обученные модели открыты под пермиссивной лицензией Creative ML OpenRAIL-M, допускающей использование в коммерческих целях...
·26.10.2023 Открыт код Jina Embedding, модели для векторного представления смысла текста (49 +25)
  Компания Jina открыла под лицензией Apache 2.0 модель машинного обучения для векторного представления текста - jina-embeddings-v2. Модель позволяет преобразовать произвольный текст, включающий до 8192 знаков, в небольшую последовательность вещественных чисел, образующих вектор, сопоставленный с исходным текстом и воспроизводящий его семантику (смысл). Jina Embedding стала первой открытой моделью машинного обучения, обладающей характеристиками, не уступающими проприетарной модели векторизации текста от проекта OpenAI (text-embedding-ada-002), также способной обрабатывать тексты, насчитывающие до 8192 токенов...
·26.09.2023 Выпуск Savant 0.2.5, фреймворка компьютерного зрения и глубокого обучения (42 +9)
  Опубликован выпуск Python-фреймворка Savant 0.2.5, упрощающего использование NVIDIA DeepStream для решения задач, связанных с машинным обучением. Фреймворк берет на себя всю сложную работу с GStreamer или FFmpeg, позволяя сосредоточиться на построении оптимизированных конвейеров вывода с помощью декларативного синтаксиса (YAML) и функций Python. Savant позволяет создавать конвейеры (pipeline), которые одинаково работают как на ускорителях в датацентре (NVIDIA Turing, Ampere, Hopper), так и на edge-устройствах (NVIDIA Jetson NX, AGX Xavier, Orin NX, AGX Orin, New Nano). С помощью Savant можно легко обрабатывать несколько видеопотоков одновременно, быстро создавать готовые к рабочим применениям конвейеры видеоаналитики, использующие NVIDIA TensorRT. Код проекта распространяется под лицензией Apache 2.0...
·12.09.2023 Определение контуров предметов за стеной через анализ сигнала Wi-Fi (149 +26)
  Группа исследователей из калифорнийского университета в Санта-Барбаре разработала метод определения контуров неподвижных объектов за стеной, анализируя искажение сигнала Wi-Fi. Метод, который назван Wiffract, основан на определении изменений сигнала, возникающих из-за взаимодействия электромагнитных волн, исходящих от Wi-Fi-передатчика, с краями предметов...
·11.08.2023 Google создаёт прецедент, подрывающий нахождение в общественном достоянии контента, сгенерированного ИИ (203 –21)
  Google и Universal Music ведут переговоры об отчислениях "правообладателям" за контент, сгенерированный системами машинного обучения. Переговоры ведутся на фоне всплеска публикации фиктивных музыкальных композиций, сгенерированных ИИ и имитирующих известные мелодии или голоса исполнителей. Предполагается, что авторы таких имитаций смогут распространять их легально, выплачивая отчисления, аналогично тому, как выплачиваются отчисления за использование оригинальных композиций...
·17.07.2023 Выпуск Savant 0.2.4, фреймворка компьютерного зрения и глубокого обучения (13 +6)
  После месяца разработки опубликован выпуск Python-фреймворка Savant 0.2.4, упрощающего использование NVIDIA DeepStream для решения задач, связанных с машинным обучением. Фреймворк берет на себя всю сложную работу с GStreamer или FFmpeg, позволяя сосредоточиться на построении оптимизированных конвейеров вывода с помощью декларативного синтаксиса (YAML) и функций Python. Savant позволяет создавать конвейеры (pipeline), которые одинаково работают как на ускорителях в датацентре (NVIDIA Turing, Ampere, Hopper), так и на edge-устройствах (NVIDIA Jetson NX, AGX Xavier, Orin NX, AGX Orin, New Nano). С помощью Savant можно легко обрабатывать несколько видеопотоков одновременно, быстро создавать готовые к рабочим применениям конвейеры видеоаналитики, использующие NVIDIA TensorRT. Код проекта распространяется под лицензией Apache 2.0...
·22.06.2023 Intel и Blockade Labs опубликовали модель для синтеза 3D-изображений (22 +15)
  Компании Intel и Blockade Labs совместно разработали модель машинного обучения LDM3D (Latent Diffusion Model for 3D) для генерации изображений и связанных с ними карт глубины на основе текстового описания на естественном языке. Разработка напоминает систему синтеза изображений Stable Diffusion, но позволяет формировать трёхмерный визуальный контент, такой как сферические панорамные изображения, которые можно просматривать в режиме 360 градусов. С практической стороны модель может применяться в играх и системах виртуальной реальности для интерактивного формирования трёхмерных окружений...
·15.06.2023 Вышел Savant 0.2.3, Python-фреймворк для компьютерного зрения и видеоаналитики (4 +3)
  Опубликован новый выпуск Python-фреймворка Savant, который упрощает использование NVIDIA DeepStream для инженеров, использующих машинное обучение. Фреймворк берет на себя всю сложную работу с GStreamer, позволяя сосредоточиться на построении оптимизированных конвейеров вывода с помощью декларативного синтаксиса (YAML) и функций Python. Код проекта распространяется под лицензией Apache 2.0...
·26.05.2023 Обновление утилит backgroundremover и rembg для удаления фона с изображений и видео (17 +16)
  Опубликованы новые версии утилит backgroundremover 0.2.2 и rembg 2.0.37, предназначенных для удаления фона из изображений и видео. Для разделения объектов на изображении с учётом контекста в обоих проектах используется система машинного обучения с нейронной сетью на базе архитектуры U2-Net. Код утилит написан на языке Python с использованием фреймворка PyTorch и распространяется под лицензией MIT...
Следующая страница (раньше) >>



Партнёры:
PostgresPro
Inferno Solutions
Hosting by Hoster.ru
Хостинг:

Закладки на сайте
Проследить за страницей
Created 1996-2024 by Maxim Chirkov
Добавить, Поддержать, Вебмастеру