добавь психотерапевта для mcp, теперь пусть действия агента отслеживает отдельный тул!
поддержать в X
cursor exstention
поддержать в X
cursor exstention
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Magenta RT: Streaming music generation
Гугл выпускает стриминговую токенную модель для продолжения аудио в заданном стиле, можно с помощью текстовых эмбедингов контролировать стиль продолжения.
Из интересного: это encdec трансформер, на входе CLAP(clip для аудио ) + musiccoca (по сути мулан) , и генерируют Soundstream - нейрокодек, 48кгц, дискретные токены по середине. Короче довольно стандартная история.
Из плюсов:
Можно игратся вообще с любыми текстовыми промптами, это работает в риалтайме и ощущается ОЧЕНЬ весело, крутишь один промпт и у тебя фонк играет, крутишь другую - рок
Из минусов:
tf-nightly==2.20.0.dev20250619 оно все в Tf+jax и естественно чтобы офицальный коллаб заработал надо залезть в issues и найти фикс.... so 2021 короче.
а еще оч прикольная штука с крутилками
yt demo
Гугл выпускает стриминговую токенную модель для продолжения аудио в заданном стиле, можно с помощью текстовых эмбедингов контролировать стиль продолжения.
Из интересного: это encdec трансформер, на входе CLAP(clip для аудио ) + musiccoca (по сути мулан) , и генерируют Soundstream - нейрокодек, 48кгц, дискретные токены по середине. Короче довольно стандартная история.
Из плюсов:
Можно игратся вообще с любыми текстовыми промптами, это работает в риалтайме и ощущается ОЧЕНЬ весело, крутишь один промпт и у тебя фонк играет, крутишь другую - рок
Из минусов:
tf-nightly==2.20.0.dev20250619 оно все в Tf+jax и естественно чтобы офицальный коллаб заработал надо залезть в issues и найти фикс.... so 2021 короче.
а еще оч прикольная штука с крутилками
yt demo
Исследователи Яндекса разработали новое поколение рекомендаций — на основе больших генеративных моделей
Команда RecSys R&D преодолела фундаментальные ограничения современных рекомендательных систем, разработав ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential Modeling) — первую в России production-ready действительно большую рекомендательную модель на базе трансформеров. Алгоритмы анализируют большой массив обезличенных данных, что позволяет точнее рекомендовать контент, предсказывая потребности пользователей.
Архитектурно
Модель: AR трансформер, context length 8192 событий — на порядки больше стандартных RecSys моделей. Двухбашенная архитектура решает проблему computational bottleneck: user tower и item tower генерируют эмбеддинги независимо, что позволяет предвычислять представления для сотен миллионов пользователей/айтемов в offline режиме.
Multi-task learning: Одновременное обучение на задачах next item prediction и feedback prediction повышает качество персонализации через shared representations и regularization эффекты.
Real-time inference в Музыке - критический engineering challenge. Запуск трансформера на каждый трек в "Моей волне" требовал:
- Caching стратегии для user embeddings
- Latency budget <100ms для seamless UX
Команда RecSys R&D преодолела фундаментальные ограничения современных рекомендательных систем, разработав ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential Modeling) — первую в России production-ready действительно большую рекомендательную модель на базе трансформеров. Алгоритмы анализируют большой массив обезличенных данных, что позволяет точнее рекомендовать контент, предсказывая потребности пользователей.
Архитектурно
Модель: AR трансформер, context length 8192 событий — на порядки больше стандартных RecSys моделей. Двухбашенная архитектура решает проблему computational bottleneck: user tower и item tower генерируют эмбеддинги независимо, что позволяет предвычислять представления для сотен миллионов пользователей/айтемов в offline режиме.
Multi-task learning: Одновременное обучение на задачах next item prediction и feedback prediction повышает качество персонализации через shared representations и regularization эффекты.
Real-time inference в Музыке - критический engineering challenge. Запуск трансформера на каждый трек в "Моей волне" требовал:
- Caching стратегии для user embeddings
- Latency budget <100ms для seamless UX
новый мистраль small чертовски хорош, на eq бенч(вариация бенча на тему эмоционального инетелекта) на остальных на уровне gemma27b/qwen3 32b(не понимаю почему его так любят)
качайте 🤷♂️
качайте 🤷♂️
Forwarded from Пресидский залив (ex Надя пробует)
Собирать стиль из случайных покупок - все равно что пытаться составить осмысленное предложение из слов на холодильнике.
По отдельности интересно, но вместе не очень работает😐
Aesty (Antler ‘24) - это Fashion OS: приложение, который помогает собрать стиль из того, что у тебя уже есть, и дополнить его тем, что действительно нужно. Получается связный, логичный гардероб, который работает как система и курируется приложением🎧
В отличие от классических fashion-приложений, Aesty:
- Позволяет примерять и свои вещи, и новые — прямо на себе, в одном образе
- Показывает, что у тебя уже есть в гардеробе и как это сочетать друг с другом
- Строит образы под погоду, стиль и тренды
- Показывает, что действительно стоит докупить — с учетом твоего контекста, а не просто красивой ленты в пинтересте
С первого дня Aesty помогает иначе смотреть на гардероб не как на хаос, а как на стройную, понятную систему😎
⌨️ Лаунч на Product Hunt: https://www.producthunt.com/posts/aesty-your-fashion-os/
будем рады поддержке🤝
🎁 Только для PH:
Инвайт другу = обеим бесплатная примерка
Промокод:PRODUCTHUNT
Лайк, шэир, репост очень привествуются!😎
По отдельности интересно, но вместе не очень работает
Aesty (Antler ‘24) - это Fashion OS: приложение, который помогает собрать стиль из того, что у тебя уже есть, и дополнить его тем, что действительно нужно. Получается связный, логичный гардероб, который работает как система и курируется приложением
В отличие от классических fashion-приложений, Aesty:
- Позволяет примерять и свои вещи, и новые — прямо на себе, в одном образе
- Показывает, что у тебя уже есть в гардеробе и как это сочетать друг с другом
- Строит образы под погоду, стиль и тренды
- Показывает, что действительно стоит докупить — с учетом твоего контекста, а не просто красивой ленты в пинтересте
С первого дня Aesty помогает иначе смотреть на гардероб не как на хаос, а как на стройную, понятную систему
будем рады поддержке
🎁 Только для PH:
Инвайт другу = обеим бесплатная примерка
Промокод:
Лайк, шэир, репост очень привествуются!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Cloud․ru запустил AI-помощника для управления облаком и открыл доступ к инструментам Cloud․ru Evolution AI Factory
AI-помощник Клаудия встроен в публичное облако Cloud․ru Evolution, работает на основе GenAI. Основная задача разработки — автоматизировать рутинные задачи пользователей, выполняя конкретные действия: разворачивать виртуальные машины, подбирать нужные сервисы, работать с консолью в режиме co-pilot, настраивать мониторинг и алерты. Он знает архитектуру платформы и даёт персонализированные рекомендации.
Инструмент доступен в режиме Public Preview и будет полезен как новичкам, так и опытным DevOps-инженерам. Так, они смогут передать часть рутинных операций искусственному интеллекту, ускорить запуск новых проектов и высвободить время для стратегических и архитектурных задач.
Второй релиз — Cloud․ru Evolution AI Factory, облачная среда для работы с искусственным интеллектом. Она включает готовые LLM-модели, инструменты дообучения и инференса моделей, визуальный редактор AI-агентов, поддержку Retrieval-Augmented Generation и интеграцию с популярными ML-библиотеками.
Новые сервисы упрощают запуск и масштабирование AI-проектов, снижают time-to-market и подходят даже тем, у кого нет специальных знаний в ML. Исследователям и аналитикам инструменты Cloud․ru Evolution AI Factory позволят быстро прототипировать и тестировать собственные модели. Data Science- и ML-специалисты смогут воспользоваться решением для полного цикла ML-задач — от первичной подготовки данных до конечного применения моделей машинного обучения.
AI-помощник Клаудия встроен в публичное облако Cloud․ru Evolution, работает на основе GenAI. Основная задача разработки — автоматизировать рутинные задачи пользователей, выполняя конкретные действия: разворачивать виртуальные машины, подбирать нужные сервисы, работать с консолью в режиме co-pilot, настраивать мониторинг и алерты. Он знает архитектуру платформы и даёт персонализированные рекомендации.
Инструмент доступен в режиме Public Preview и будет полезен как новичкам, так и опытным DevOps-инженерам. Так, они смогут передать часть рутинных операций искусственному интеллекту, ускорить запуск новых проектов и высвободить время для стратегических и архитектурных задач.
Второй релиз — Cloud․ru Evolution AI Factory, облачная среда для работы с искусственным интеллектом. Она включает готовые LLM-модели, инструменты дообучения и инференса моделей, визуальный редактор AI-агентов, поддержку Retrieval-Augmented Generation и интеграцию с популярными ML-библиотеками.
Новые сервисы упрощают запуск и масштабирование AI-проектов, снижают time-to-market и подходят даже тем, у кого нет специальных знаний в ML. Исследователям и аналитикам инструменты Cloud․ru Evolution AI Factory позволят быстро прототипировать и тестировать собственные модели. Data Science- и ML-специалисты смогут воспользоваться решением для полного цикла ML-задач — от первичной подготовки данных до конечного применения моделей машинного обучения.
жесть, гигачатовцы релизнули папир про свой moe претрен,
Минусы: статья не то чтобы супер глубокая, истории борьбы с Megablock и распределенкой нету
статья от июня прошлого года и долго ехала в релиз
Минусы: статья не то чтобы супер глубокая, истории борьбы с Megablock и распределенкой нету
статья от июня прошлого года и долго ехала в релиз
Love. Death. Transformers.
оказывается папир вышел вместе с моделью придумали бенч, придумали конкатить vae, собственно вот что получилось
huggingface.co
black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.