/ Для программиста / Машинное обучение, AI
·	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... (149 +26) обсуждение | весь текст
·	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... (203 –21) обсуждение | весь текст
·	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... (13 +6) обсуждение | весь текст
·	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... (22 +15) обсуждение | весь текст
·	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... (4 +3) обсуждение | весь текст
·	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... (17 +16) обсуждение | весь текст
·	08.05.2023	Создатель LLVM развивает новый язык программирования Mojo (209 +34)
	Крис Латнер (Chris Lattner), основатель и главный архитектор LLVM, а также создатель языка программирования Swift, и Тим Дэвис (Tim Davis), бывший руководитель AI-проектов Google, таких как Tensorflow и JAX, представили новый язык программирования Mojo, сочетающий простоту применения для исследовательских разработок и быстрого создания прототипов с пригодностью для формирования высокопроизводительных конечных продуктов. Первое достигается благодаря использованию привычного синтаксиса языка Python, а второе за счёт возможности компиляции в машинный код, механизмов безопасной работы с памятью и задействованию средств для аппаратного ускорения вычислений... (209 +34) обсуждение | весь текст
·	18.04.2023	Проект RedPajama развивает открытый набор данных для систем искусственного интеллекта (51 +7)
	Представлен совместный проект RedPajama, нацеленный на создание открытых моделей машинного обучения и сопутствующих исходных данных для тренировки, которые могут использоваться для создания интеллектуальных помощников, конкурирующих c коммерческими продуктами, такими как ChatGPT. Предполагается, что наличие открытых исходных данных и крупных языковых моделей избавит от ограничений независимые команды, занимающихся исследованиями в области машинного обучения, и упростит создание специализированных диалоговых систем. К работе над проектом присоединились таки организации и сообщества, как Together, Ontocord.ai, ETH DS3Lab, Stanford CRFM, Hazy Research и MILA Québec AI Institute... (51 +7) обсуждение | весь текст
·	17.04.2023	Первый выпуск открытого AI-бота OpenAssistant, напоминающего ChatGPT (78 +24)
	Сообщество LAION (Large-scale Artificial Intelligence Open Network), развивающее инструменты, модели и коллекции данных для создания свободных систем машинного обучения (например, коллекция LAION используется для обучения моделей системы синтеза изображений Stable Diffusion), представило первый выпуск проекта OpenAssistant, развивающего чат-бот с искусственным интеллектом, способный понимать и отвечать на вопросы на естественном языке, взаимодействовать со сторонними системами и динамически извлекать необходимую информацию... (78 +24) обсуждение | весь текст
·	23.03.2023	Mozilla запустила проект Mozilla.ai для развития открытых систем машинного обучения (56 +14)
	Компания Mozilla учредила стартап Mozilla.ai и инвестировала в него 30 млн долларов. Целью создания Mozilla.ai называется построение экосистемы для упрощения разработки заслуживающих доверия, независимых и открытых проектов, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Стартап намерен объединить единомышленников, считающих, что связанные с искусственным интеллектом разработки должны быть прозрачны, контролируемы и открыты... (56 +14) обсуждение | весь текст
·	13.03.2023	Опубликован OpenChatKit, инструментарий для создания чатботов (58 +3)
	Представлен открытый инструментарий OpenChatKit, нацеленный на упрощение создания чатботов для специализированного и общего применения. Система адаптирована для выполнения таких задач, как ответы на вопросы, ведение многоэтапных диалогов, обобщение, извлечение информации, классификация текста. Код написан на языке Python и распространяется под лицензией Apache 2.0. В состав проекта входит готовая модель, код для тренировки своей модели, утилиты для тестирования результатов работы модели, средства для дополнения модели контекстом из внешнего индекса и адаптации базовой модели к решению собственных задач... (58 +3) обсуждение | весь текст
·	10.03.2023	Представлен OpenXLA, инструментарий для оптимизации и компиляции моделей машинного обучения (46 +9)
	Крупнейшие компании, занимающиеся разработкой в области машинного обучения, представили проект OpenXLA, нацеленный на совместное развитие инструментария для компиляции и оптимизации моделей для систем машинного обучения. Под крыло проекта перешла разработка инструментов, позволяющих унифицировать компиляцию моделей, подготовленных во фреймворках TensorFlow, PyTorch и JAX, для эффективного обучения и выполнения на разных GPU и специализированных ускорителях. К совместной работе над проектом подключились такие компании, как Google, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, Apple, Arm, Alibaba и Amazon... (46 +9) обсуждение | весь текст
·	21.02.2023	FlexGen - движок для запуска AI-ботов, похожих на ChatGPT, на системах с одним GPU (63 +25)
	Группа исследователей из Стендфордского университета, Калифорнийского университета в Беркли, Швейцарской высшей технической школы Цюриха, Высшей школы экономики, университета Карнеги — Меллона, а также компаний Yandex и Meta, опубликовала исходные тексты движка для выполнения крупных языковых моделей на системах с ограниченными ресурсами. Например, движок предоставляет возможность создания функциональности, напоминающей ChatGPT и Copilot, через выполнение готовой натренированной модели OPT-175B, охватывающей 175 миллиардов параметров, на обычном компьютере с игровой видеокартой NVIDIA RTX3090, оснащённой 24GB видеопамяти. Код написан на языке Python, использует фреймворк PyTorch и распространяется под лицензией Apache 2.0... (63 +25) обсуждение | весь текст
·	05.02.2023	Проект Open-Assistant развивает открытый AI-бот, похожий на ChatGPT (198 +39)
	Организация LAION (Large-scale Artificial Intelligence Open Network), развивающая инструменты, модели и коллекции данных для создания свободных систем машинного обучения (например, коллекция LAION используется для обучения моделей системы синтеза изображений Stable Diffusion), основала проект Open-Assistant, в рамках которого началась разработка чат-бота с искусственным интеллектом, напоминающего по своим возможностям проприетарный сервис ChatGPT и способного понимать вопросы на естественном языке, взаимодействовать со сторонними системами и динамически извлекать необходимую информацию. Код проекта написан на языке Python и распространяется под лицензией Apache 2.0... (198 +39) обсуждение | весь текст
·	25.01.2023	Обновление голосовых данных Mozilla Common Voice 12.0 (22 +11)
	Компания Mozilla обновила наборы голосовых данных Common Voice, включающие примеры произношения более 200 тысяч человек. Данные опубликованы как общественное достояние (CC0). Предложенные наборы можно использовать в системах машинного обучения для построения моделей распознавания и синтеза речи... (22 +11) обсуждение | весь текст
<< Предыдущая страница (позже)
Следующая страница (раньше) >>