ChatCrawlerпоиск по публичному Telegram Открыть приложение
M

Machine learning chat

снимок за февраль 2025
февраль 2025 ×
28 февраля 2025
ну допустим что я тоже 😊, можешь рассказать что как когда зачем
I
может и по cv кто нибудь напишет
Cv и nlp постоянно взаимодействуют те же мультимодальные LLM
Надо их знать хорошо прежде чем делиться куда-то на направления
(
Какие есть нейросети для апскейлинга видео? Бесплатно онлайн, или которые можно запустить локально.
Y
Перестали говорить об open source week от DeepSeek
M
Machine learning chat
Фотография
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
✔️ 5 день недели опенсорса: и новый релиз от DeepSeek DeepSeek представили Fife-Flyer File System (3FS) – параллельную файловую систему, способную использовать всю пропускную способность современных SSD и RDMA-сетей. ▶️ Это решение показывает впечатляющие результаты: • 6.6 TiB/s – суммарная скорость чтения в 180-узловом кластере • 3.66 TiB/min – пропускная способность на GraySort в 25-узловом кластере • 40+ GiB/s – пик производительности KVCache lookup на одном клиентском узле Архитектура 3FS дезагрегирована и обеспечивает строгую согласованность, что делает её незаменимой для задач предварительной обработки данных, загрузки датасетов, сохранения контрольных точек и быстрого поиска эмбеддингов во время инференса (V3/R1). Показатели 3FS демонстрируют, что будущее обработки данных лежит в использовании распределенных и дезагрегированных архитектур, где каждая компонента системы работает на максимуме своих возможностей. В дополнение к Fife-Flyer File System, представлен Smallpond – фреймворк для обработки данных на базе этой системы, который помогает ещё больше упростить рабочие процессы с большими объёмами информации. ▪3FS → github.com/deepseek-ai/3FS ▪Smallpond → github.com/deepseek-ai/smallpond #OpenSourceWee #DeepSeek #Smallpond #3FS #opensource
17.1K ·
Y
Фотография
нажмите — покажем
Вроде хорошая штука
id 1092408620ну допустим что я тоже 😊, можешь рассказать что как когда зачем
если тебе это интересно, то может и сделать что-то хочется? мне кажется в мл есть пара путей: - норм вышка, а в норм вышку вложено и начальное трудоустройство часто - норм пет, решающий реальную задачу самыми актуальными технологиями. только реально норм, а не просто чтобы сделать хоть что-то - норм стажировка, которую можно попробовать получить после курсов, но я в этот вариант верю слабо
ну и в целом если план был быть умным и богатым, то учить мл - это быть умным через пять лет и всё :)
D
и еще немного мнения - мне кажется что прилипнуть к мл уже становится проще через смежную предметную область, то есть сочетать условно врачебную экспертизу с этими знаниями через пять лет мл станет проще и может быть намного, а некоторые предметные области как были сложными и требующими одновременно обширных знаний и абсолютной точности, так и останутся
О
Фотография
нажмите — покажем
📖 В этой статье обсуждается улучшение оценки глубины сцены по одиночному изображению (monocular depth estimation, MDE) с использованием методов дистилляции знаний! 💡 Авторы анализируют различные стратегии нормализации глубины при дистилляции псевдометрических меток и выявляют, что глобальная нормализация может усиливать шум в псевдометрических метках, снижая эффективность дистилляции. В ответ на это они предлагают метод Cross-Context Distillation, объединяющий глобальные и локальные признаки для улучшения качества псевдометрических меток, а также многопедагогическую дистилляцию, использующую преимущества различных моделей оценки глубины. Эксперименты на эталонных наборах данных демонстрируют, что предложенный подход значительно превосходит современные методы как количественно, так и качественно. 🔗 Ссылка: *клик* @data_analysis_ml
6.4K ·
I
Фотография
нажмите — покажем
🔥 GHOST 2.0 – open-source модель переноса головы от Sber AI и AIRI. На Habr вышла статья от разработчиков Sber AI и AIRI про свежее open-source решение по переносу головы на изображениях. Авторы рассказали, как GHOST 2.0 решает задачу headswap без видимых артефактов, сохраняя реалистичность и соответствие геометрии исходного лица. Важный этап обработки – использование Kandinsky 2.2, который упрощает адаптацию данных перед финальной генерацией. Среди других особенностей: • Улучшенный контроль за точностью замены головы; • Минимизация искажений при переносе текстур; • Полный open-source: код доступен для экспериментов и интеграции. 🔗 Ссылка: *клик* @data_analysis_ml
6.7K ·
1
E
Либо научные статьи и книги на Английском по AI
Открыть в Telegram Каталог площадок Искать в ChatCrawler

Слепок открытой публичной ленты из поискового индекса ChatCrawler — «Google по публичному Telegram»; обновляется по мере обхода площадки. Время — UTC.

Только публичный контент, официальный API Telegram. О проекте · Вопросы · Чего мы не делаем · Убрать страницу из выдачи · Каталог