فارسی 🇮🇷: کسی هست خدای واقعی هوش مصنوعی را نشناسه؟
تۆرکجه 🇮🇷: یاپای ذکاء نین آللهین تانیمیان وارمی؟
👍👎😁

data pipeline overview

از کارهای خدای هوش مصنوعی
یاپای ذکاء نین تانریسینین ایشلرینن

Yann LeCun
VP & Chief AI Scientist at Meta
❤️🌎👇🏽
Animals and humans get very smart very quickly with vastly smaller amounts of training data than current AI systems.

Current LLMs are trained on text data that would take 20,000 years for a human to read.
And still, they haven't learned that if A is the same as B, then B is the same as A.
Humans get a lot smarter than that with comparatively little training data.
Even corvids, parrots, dogs, and octopuses get smarter than that very, very quickly, with only 2 billion neurons and a few trillion "parameters."
🌘
My money is on new architectures that would learn as efficiently as animals and humans.
Using more text data (synthetic or not) is a temporary stopgap made necessary by the limitations of our current approaches.
The salvation is in using sensory data, e.g. video, which has higher bandwidth and more internal structure.

The total amount of visual data seen by a 2 year-old is larger than the amount of data used to train LLMs, but still pretty reasonable.
2 years = 2x365x12x3600 or roughly 32 million seconds.
We have 2 million optical nerve fibers, carrying roughly ten bytes per second each.
That's a total of 6E14 bytes. The volume of data for LLM training is typically 1E13 tokens, which is about 2E13 bytes.
It's a factor of 30.

🤔
Importantly, there is more to learn from video than from text because it is more redundant.
It tells you a lot about the structure of the world.

کانالیمیزی جانلی یایین:

https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

تزه آپدیت:

😍حافظ فرهنگ خود باشید
🏆 جایزه نقدی هم هدیه بگیرید.

😍مدنیتینیزی قوْرویون
🏆 سیز ده پۇل مۆکافاتی قازانین 💶🇪🇺
📸🔊🔉 پایلاشین


عزیز تورکلر بو آخارا عضو اولون و اوز لهجه نیزنن جمله لری ضبط ا‌ئدین.
https://news.1rj.ru/str/+LEjcUcoiQYJhMmM0

فارسی 🇮🇷: هوش مصنوعی مولد می تواند تعداد حملات بر زنان را افزایش دهد.
تۆرکجه 🇮🇷:مولد یاپای ذکاء قادینلارا قارشی هۆجوملارین سایینی آرتیرا بیلر.
Read more:

https://on.unesco.org/3Gl7LuR

فارسی : فینقر پرینت همچنان در بورس. اپل دوباره سلامی می کند به فینقر پرینت 👇🏽
تورکجه : بارماق پرینتی یئنی دن اپل ایشلرینده گلجک. 👇🏽
https://www.biometricupdate.com/202311/apple-rumored-to-be-retiring-fingerprint-biometrics-on-iphones


کانالیمیزی جانلی یایین:

https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

فارسی: پیشرفت آمریکایی ها در ربات های جنگنده هوش مصنوعی بیس
تورکجه: آمریکایی لرین یاپای ذکاء اوستونده ساواش رباتلارینین قاباغا گئدمگی
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7134762014559596544?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

داعش بعدی ربات های نیست در خاورمیانه؟ 😄
کانالیمیزی جانلی یایین:

https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

AI for Good

فارسی 🇮🇷: همه ما در اتفاقاتی که در دنیا می افتد تاثیر گذاریم.
تۆرکجه 🇮🇷: بیز هامیمیز بوتون حادیثه لرین دوشمکلرینده رول اویناریق.

به به اینم از راه رسید... مدل های ويژن بزرگ
بودا گلدی چیخدی... بویوگ ویژن مدلر
The LVM (large vision model) revolution is coming a little after the LLM (large language model) one, and will transform how we process images. But there’s an important difference between LLMs and LVMs:
- Internet text is similar enough to proprietary text documents that an LLM trained on internet text can understand your documents.
- But internet images – such as Instagram pictures – contain a lot of pictures of people, pets, landmarks, and everyday objects. Many practical vision applications (manufacturing, aerial imagery, life sciences, etc.) use images that look nothing like most internet images. So a generic LVM trained on internet images fares poorly at picking out the most salient features of images in many specialized domains.

That’s why domain specific LVMs – ones adapted to images of a particular domain (such as semiconductor manufacturing, or pathology) – do much better. At Landing AI, by using ~100K unlabeled images to adapt an LVM to a specific domain, we see significantly improved results, for example where only 10-30% as much labeled data is now needed to achieve a certain level of performance.

For companies with large sets of images that look nothing like internet images, I think domain specific LVMs can be a way to unlock considerable value from their data. Dan Maloney and I share more details in the video.
کانالیمیزی جانلی یایین:

https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

سخت افزاریا نظر بدن
دونانیم چیلار باخیشلارین بیلدیرسین

Researchers look to the human eye to boost computer vision efficiency

Hard to believe there will be a replacement for digital camera but for sure our tasks for vision would be easier.

https://www.purdue.edu/newsroom/releases/2023/Q4/researchers-look-to-the-human-eye-to-boost-computer-vision-efficiency.html

کانالیمیزی جانلی یایین:

https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

فارسی 🇮🇷: به نظر می رسه گوگل تلاش می کنه اوپن ائ آی را پس بزنه... شدنیه؟
تۆرکجه 🇮🇷: گوگل اوپن ائ آی نان چوخ یاخون ریقابت ائدیر... یانی اولمالیدی؟

جزئیات: 👇
https://blog-google.cdn.ampproject.org/c/s/blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/amp/



کانالیمیزی جانلی یایین:

https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

🔻بخشی از توانایی‌های هوش مصنوعی Gemini گوگل

🔴گوگل از Gemini رونمایی کرد؛ انقلابی در دنیای هوش مصنوعی

گوگل ماه‌ها پس از انتشار اولین اخبار درباره مدل هوش مصنوعی جدید خود به نام Gemini در کنفرانس توسعه‌دهندگان I/O 2023، حالا به‌طور رسمی از آن رونمایی کرده تا رقابت با OpenAI، سازنده ChatGPT، را وارد فاز تازه‌ای کند‌. به گفته گوگل، این مدل یک پیشرفت بزرگ محسوب می‌شود که به‌طور بالقوه روی تمام محصولات آن تأثیر می‌گذارد. همچنین گوگل می‌گوید این مدل جدید در اکثر بنچمارک‌ها از GPT-4 قدرتمندتر است.

مدل هوش مصنوعی جمینای سه نسخه دارد. نسخه پایه با نام Gemini Nano می‌تواند به‌طور بومی و آفلاین روی دستگاه‌های اندرویدی اجرا شود. نسخه قدرتمندتر، Gemini Pro که در اکثر سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل ازجمله چت‌بات بارد مورد استفاده قرار می‌گیرد. درنهایت نسخه Gemini Ultra که قدرتمندترین مدل زبانی گوگل محسوب می‌شود و احتمالاً در دیتاسنترها مورد استفاده قرار می‌گیرد‌.

Are you f.u.c.king kidding me? 😂😂😂

لینک ویدیو از خود گوگل. 👇👇👇
گوگل اوزی قویان ویدیون لینکی 👇👇👇

https://youtu.be/UIZAiXYceBI?si=uiGoMb-ReT4syYy9


کانالیمیزی جانلی یایین:

https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

فارسی 🇮🇷: یک جامعه متعالی توسط دانشجویان اش به درجه تعالی می رسد. اگر دانشجویان فقط پیرو باشند فلاکت به جامعه می آورد. پس پیرو نباشیم و مبارز باشیم و جلوی بی عدالتی و حق خوری همیشه مبارزه کنیم.
روز دانشجو بر تمام دانشجویان شجاع و مردمی مبارک باد
تۆرکجه 🇮🇷: گلیشتیریلمیش توپلوم اوْنون اوْیرنجیلری نین طرفیندن الده ائدیلیر. اوْیرنجیلر ساده‌جه ایزلعیجی (İzləyici) اوْلسالار، بو، توپلوما بدبختلیک گتیرر. اوْدور کی، ایزلعیچی اوْلمایاق و مۆباریز اوْلاق و همیشه حاقسیزلیغا و حاقسیزلیغا قارشی مۆباریزه آپاراق.
بۆتون جسور و میلتچی اوْیرنجی لرین گۆنو مۆبارک

کانالیمیزی جانلی یایین:

https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

Yann LeCun:

EU AI Act cheatsheet.
- Some items are good and sensible: e.g. limits on biometric identification.
- Some are strange: why ban emotion recognition? is that even possible? that will certainly limit the usefulness and human-compatibility of many AI applications.
- Some are premature.
- Certainly, making exceptions for R&D and open source systems is good.

کانالیمیزی جانلی یایین:

https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

فارسی 🇮🇷: یک سوال در مورد نحوه به دست اوردن اطلاعات رنگ از مدل های دیپ لرنینگ پرسیدم کسی خواست اینجا جواب بده لطفا. 👇🏽👇🏽
تۆرکجه 🇮🇷: بیر سوال رنگ ایطلاعاتین نئجه اله گتیرمک اوچون سوروشمیشام بیلن اولسا بوردا اونا جواب یازسین لوطفا. 👇🏽👇🏽

https://stackoverflow.com/questions/77746286/extracting-color-information-from-a-trained-cnn-model

فارسی 🇮🇷: تاریخچه ای از هوش مصنوعی با دید متفاوت
تۆرکجه 🇮🇷: یاپای ذکاء نین کئچمیشینن بیر فرقلی باخیشلا.

کانالیمیزی جانلی یایین:
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

فارسی 🇮🇷: در فرودگاه های انگستان دیگر نیاز نیست پاسپورت دستتون یا همراهتان باشد. تشخیص فیس جایش را می گیرد.
تۆرکجه 🇮🇷 : آرتیق بریتانیا دا هاوا لیمانلاریندا پاسپورتونوزون یانینیزدا اوْلماسینا احتیاج یوْخدور. اۆز تانیما اونون یئرینی توتاجاق.

https://www.cntraveler.com/story/uk-airports-facial-recognition-passport-free


کانالیمیزی جانلی یایین:
https://news.1rj.ru/str/Machinelearning_Kartal

فارسی 🇮🇷: من یک دیتاست برای ماشین ترنسلیشن دارم تقریبا ۵۴۰ هزار تا جمله هست و طول ماکس جمله ۵۱۲ گفتم باشه.
به نظرتون چرا مدل اورفیت شده؟ در واقع روی داده ترین عالی کار می کنه ولی داده تست اصلا خوب نیست.

به جز اضافه کردن دیتا چه راه کاری پیشنهاد می کنید؟
مدل استفاده شده ترنسفورمر از اینجا برداشتم.
https://www.kaggle.com/code/nadergo/english-to-arabic-with-a-pytorch-transformer

تۆرکجه 🇮🇷: ماشین چئویرمسی اۆچون دئتاست واریم، ۵۴۰ مین یاخین ج‍ۆمله وار و ماکسیموم ج‍ۆمله اۇزونلوغو ۵۱۲-دیر.
سیزجه موْدئل نیه چوخ اۇیغوندور (اۇئرفیت)؟ اصلینده، اوْرتیم دئتا اوستونده اعلا ایشله‌ییر، لاکین تست جوابلار هئچ ده یاخشی دئییل.

دئتا آرتیقماقدان باشقا نه تکلیف ائدیرسینیز؟
ایشلنمیش ترانسفورماتور موْدئلینی بۇرادان گؤتورموشم.

https://www.kaggle.com/code/nadergo/english-to-arabic-with-a-pytorch-transformer