Python/ django
59.4K subscribers
2.48K photos
192 videos
48 files
3.21K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
Download Telegram
Марафон для тех, кто готов разрабатывать искусственный интеллект

Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ запускает онлайн-интенсив по подготовке к поступлению в онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект». На программе обучают всем шагам из цикла разработки моделей и навыкам написания высоконагруженного кода для промышленной эксплуатации.

Присоединяйтесь, если хотите:
⚪️ Укрепить знания по высшей математике, Python и анализу данных
⚪️ Получить практическое понимание структуры экзамена и требований программы для поступающих
⚪️Быстро и эффективно подготовиться к вступительным испытаниям в одну из популярных магистратур ФКН НИУ ВШЭ

Интенсив проведут эксперты и преподаватели Высшей школы экономики.

📆 Когда: 28 июня — 20 июля, 18:30 (мск), но вы еще можете присоединиться
💻 Формат: онлайн и бесплатно, для участия и получения записей прошедших занятий нужно лишь зарегистрироваться до 20 июля

🐭 Зарегистрироваться
2👍2🔥1🎉1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🌟 General Intuition в коллабе с Epic Games сделали мультиплеерную модель мира

Институт General Intuition вместе с французской лабораторией Kyutai и Epic Games представил MIRA, генеративный симулятор, воспроизводящий матчи Rocket League в формате 2 на 2 в реальном времени.

На входе только история кадров и нажатия клавиш всех четырёх игроков: ни физического движка, ни рендер-движка, ни явных 3D-представлений в инференсе нет.

В отличие от Odyssey, где логика вычислений и рендеринг разведены, MIRA пошла по пути генеративной симуляции в латентном пространстве видео.


В основе - диффузионный трансформер на 5 млрд параметров и отдельный видеокодек-представление на 600 млн.

Вместо автоэнкодера кодек строится поверх замороженного DINOv3-L, и латентное пространство выходит настолько стабильным, что специальные приёмы против дрейфа не понадобились, модель работает из коробки на обычном diffusion forcing.

Экраны четырёх игроков MIRA сшивает в единую сетку латентов, чтобы механизмы пространственного внимания работали между ракурсами и держали машины, мяч и события согласованными на всех видах.

Механизм action dropout достраивает поведение машин, для которых команды не пришли, компенсируя пропуски в потоках действий.

Всего на обучение MIRA ушло около 10 тыс часов геймплея, целиком сгенерированных ботами.


🟡 Тесты

Латентный подход бьёт пиксельный на порядок: gFID 10.7 против 81–105 и ARR 0.91 против 0.49–0.61 (ARR измеряет, насколько отданные команды считываются обратно из генерации).

Ключ к стабильности именно в DINOv3-L, без него картинка дрейфует в 1.3–1.7 раза сильнее, а с ним gFID держится ровным вплоть до 5 минут, и на практике роллаут идёт часами без коллапса.

ARR, кстати, совпадает с оценками живых людей (корреляция Пирсона 0.84).


🟡Недостатки

Контекст модели около четырёх секунд, поэтому повторы голов она попросту досочиняет - выглядит правдоподобно, но не совпадает с тем, что было на самом деле.

Часы и счёт плывут на переходах, а за 40 минут игры набегает порядка 80 некомандных бустов и 30 прыжков.


Авторы опубликовали код обучения и инференса, а также сет Rocket Science из 1000 часов каток в 720p с потоками действий и физическими состояниями.

На одной NVIDIA B200 модель выдаёт 20 FPS при 576p в реальном времени. Потыкать в играбельное демо можно тут.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4🔥4👍2🎉1
Хорошая памятка по Python-скриптам, которые не стыдно запускать не только у себя на ноутбуке.

Что советуют:

* зависимости можно указывать прямо в файле через inline metadata и запускать через uv run
* секреты не хардкодить, а брать из env, getpass или системного keyring
* print() оставить для пользователя, logging — для отладки
* env-переменные документировать в --help
* результат отдавать в stdout, ошибки и логи — в stderr
* поддерживать pipe через stdin
* завершаться нормальными exit code
* явно задавать приоритет конфигурации: CLI > env > config > default

Маленький скрипт тоже может быть удобным, безопасным и предсказуемым.

Особенно когда его через месяц запускает уже не автор, а кто-то другой.

https://www.bitecode.dev/p/scripting-good-practices-in-python
🔥75🎉2👍1
Ты не твой стек

Зачем учиться новому, когда по самое колено в практике? Не страшно, что всё больше джунов работают наравне с сеньёрами?

Уже нельзя уметь только фреймворк, надо понимать что стоит за этим и в твоём опыте огромное преимущество, не хватает лишь малого - знаний об том как утроен мир и формула принятия решений.

Метафизика? Нет - математика.

Языки и фреймворки устаревают за 5–10 лет, стеки обновляются радикально. А способ мышления, которым ты пользуешься, чтобы разложить сложную задачу на части, остаётся с тобой навсегда.

Именно об этом курс: "Философия, математика и компьютерные науки"

Не про конкретный стек, а про то, как в принципе думать о сложных системах с опорой на философию, математику и системную инженерию.

Формат:
9 месяцев, 10 модулей, теория и практика, несколько очных сессий в Петербурге.

Кураторы:
- Андрей Родин — доктор философских наук, философ науки и математики
- Илья Егорычев — доктор философских наук, математик и логик, Soulmaths
- Вячеслав Шириков — системный архитектор, техдиректор ГК «Лартех»

До 21 июля действует скидка за раннюю регистрацию.
Программа и условия
4👍2😁2🎉1
Hy3 уже упаковали под Apple Silicon, но это не обычный GGUF.

JANGQ-AI выложили Hy3-JANG_2K-MTP — квантованную версию Tencent Hy3 для MLX / JANG-рантаймов.

Что внутри:

• 295B параметров всего, около 21B активных на токен

• MoE-архитектура с 192 routed experts и top-8 маршрутизацией

• контекст до 262K токенов

• размер бандла около 98 GiB

• routed experts в среднем 2.33-bit

• сохранён MTP-head для speculative decoding

Главная фишка — это не просто «ужали модель». В бандле оставили native Multi-Token Prediction слой, чтобы совместимый рантайм мог использовать speculative decoding.

Но есть важный нюанс: stock mlx-lm и обычный transformers это напрямую не поднимут. Нужен Hy3-aware MLX/JANG runtime, который понимает JANG mixed-affine layout, GQA KV cache, MoE-роутинг, <think> reasoning stream и Hunyuan-style tool calls.

По ограничениям тоже честно: бенчмарков качества именно для этого пака пока нет, а ускорение от MTP не обещается как фиксированная цифра — оно зависит от acceptance rate и режима сэмплинга.

Короче, это интересный пак для тех, кто хочет гонять большой MoE на Apple Silicon и экспериментировать с MTP, но пока скорее для энтузиастов рантаймов, а не «скачал и запустил в любом UI».

HF: https://huggingface.co/JANGQ-AI/Hy3-JANG_2K-MTP
1👍1🔥1😢1🎉1
GPT-5.6 Terra выглядит слабым выбором по соотношению интеллект / цена.

Судя по графику, Terra проигрывает почти на всей кривой эффективности.

То есть его трудно оправдать и по стоимости, и по производительности.

Luna и Sol стабильно выглядят сильнее:

* за те же деньги дают больше intelligence
* или дают похожий уровень intelligence дешевле
* на разных reasoning-режимах обходят Terra

Особенно выделяется Luna.

Она даёт конкурентный уровень качества за заметно меньшую цену, поэтому выглядит лучшим вариантом для задач, где важна эффективность.

Вывод простой: если нужен разумный default по цене и качеству, Luna сейчас выглядит сильнее Terra.

https://x.com/Machinelearrn/status/2075969904826605891
6👍2🔥2🎉1
Агенты прокачивают друг друга

UCSB-AI выложили GEA, фреймворк для open-ended self-improvement агентов через обмен опытом.

Идея простая, но мощная: улучшать не одного агента в вакууме, а целую группу агентов как одну эволюционирующую систему.

Один агент нашёл удачный паттерн, другой переиспользовал его, третий доработал, группа стала сильнее.

Это похоже на переход от «один AI сам себя улучшает» к «популяция агентов накапливает коллективный опыт».

В репозитории есть код для запуска GEA, интеграция с SWE-bench и Polyglot, Docker-окружение, промпты и инструменты для foundation-моделей. Проект распространяется под Apache-2.0.

https://github.com/UCSB-AI/GEA
🔥10👍21