Если вы выигрываете какое-то соревнование, хакатон, или вас просто похвалили судьи, менторы, начальники на словах — просите подтверждение, идеально, если с их контактом. Серьезно, документируйте все. Потом при сборе резюме или достижений это очень очень пригодится

Смотрите-ка, а meta и правда выложили чекпоинты для своих жирных lm. Точнее cказать, начали выкладывать) Документации там пока 0 и vocab-файлы я не обнаружила 🤨. Так что ждем дальнейшие апдейты и сделаем колаб поиграться

🏆 CoCA — новая SOTA на первом месте! Papers With Code обновили свою "рейтинговую таблцу" по ImageNet-1k

Я был в восторге в CLIP и Image Captioning претрейнов (e.g.: SimVLM), восхищался изящностью ViT, верил в направление гибридного обучения, начатого в BLIP.

Но при всем этом, сказать, что я не удивлен первому месту, это ничего не сказать. Казалось, что такой дженерал претрейн должен выстрелить рано или поздно. И это произошло.

91% точности на ImageNet — новый рубеж! И хотя мой друг сказал, что ImageNet — новый MNIST, мы все в восторге от Zero-Shot возможностей CoCa — 86.3%, это невероятно.

p.s.: Посмотрите, какой путь прошло цивильное человечество за каких-то 11 лет! Skyrim'у тоже 11ый год.

👾 Ретроспектива ImageNet Top1:
50% — SIFT+FVs (2011)
63% — AlexNet (2012)
64% — ZFNet (2013)
74% — VGG (2014)
78% — ResNet (2015)
81% — ResNeXt (2016)
82% — NASNET (2017)
85% — ResNeXt 32x48d (2018)
87% — EfficientNet (2019)
90% — EfficientNet L2 (2020)
90.5% — ViT-G (2021)
91% — CoCa / ViT (2022)

✨ ImageNet SOTA

смотрите-ка, PyTorch наконец-то добавил поддержку GPU на macOS M1! Правда, пока что в менеджеры установки не завезли, так что заведется, только если собираете из сурсов и только у счастливых обладателей новеньких маков. Осталось coremltools добавить inference-режим на линуксовых серверах...

Вот и прошли мои первые 5 интервью в гугл 🤪. Что будет дальше — пока не знаю, обещают ответить 30 мая.
С тех пор как я 5 лет назад неуспешно прособеседовалась на стажировку, мне периодически писали их рекрутеры. Но я предпочитала не выходить из зоны комфорта и не доказывать на миллионе технических интервью, что я чего-то стою (если тебя на твоей работе и так любят и уважают), да еще и через корменовские алгоритмы. И вот мне написали 26 февраля — а не хотите ли в Цюрих пособеседоваться? Хоть я и нацелилась уже на другую страну, почему бы не попробовать просто так себя испытать?
Первое собеседование прошло хорошо, и спустя неделю ко мне пришли с приглашением на "онсайт" который последние два с половиной года происходит онлайн. Он состоит из трех технических и потом еще leadership&googleness интервью. Интересно, что на DL-позиции тебя на как минимум четырех собесах спрашивают алгоритмы на строки/деревья и тому подобное. L&G — это был какой-то разговор с психотерапевтом, хотя мне и понравилось. Вроде как дальше должны быть уже собеседования с командами, но посмотрим, может, еще столько же алгоритмов предстоит. Ну, или ничего не предстоит) Вообще, я не думала, что так далеко зайду, так как алгоритмы быстро забываются, да и в гугл не собиралась. Пранк вышел из-под контроля

Наткнулась на любопытный тест, где предлагается угадать, сгенерировано ли изображение через DALL-E 2, или оно настоящее 🤓
У меня вышло 25/30. Но я заспойлерила себе пару лайфхаков…

dalle-2, конечно, собрал весь хайп и может быть поэтому так мало статей про imagen от Google. Под капотом там все тот же diffusion, только на этот раз трехуровневый. Конечно же, демо нам не дали, зато говорят, что профильтровали данные перед обучением, чтобы никакие шалунишки не генерировали всякое разное...

Ждем наплыв картинок в твиттере, а пока что вот парочка с официального сайта

Apple на WWDC-2022 пообещали в новой IOS 16 расширить CV-арсенал своей галереи, и теперь помимо распознавания букв и поиска по простым классам там появится выделение foreground объектов и возможность их перемещать на фотографии. Мелочь, а приятно 😎
больше фичей с презентации тут

Выяснили, что выделение объектов в iOS 16 работает отлично на фото и неплохо на видео! Прям мгновенные стикеры можно делать 😄

Думаю, что очень важно рассказывать не только про успехи, но и про неудачи. Точнее, неудач в целом не бывает — бывают неудачные попытки.
Месяц назад я писала, что прошла очередной этап собеседований в Google и рассказывала, как это все происходило (например там есть интересное behaviour interview с разработчиком). Расстроена ли я — скажу честно, что скорее да, хотя и ехать в Цюрих и не было в моих планах. Считаю ли я теперь себя плохим нейронщиком — точно нет. У меня ведь за 5 собеседований не было ни одного по мл даже. На следующей неделе у меня будет созвон с эйчаром, где дадут фидбек и разберут мои ошибки. Очень круто, что такое внимание уделяется кандидатам :) так что я продолжаю делать себе О1, открывать компанию в Америке и развивать свои стартапы 🤙🏻
P.S. в комментах бонусное видео!

Поигралась с онлайн-примеркой амазона, которую они на днях выкатили в приложении (можно скачать и потыкать на айфоне). Скажу честно, ожидала чего-то поинтереснее, а то farfetch и даже lamoda такую фичу уже давно встроили. Все ещё считаю, что тот, кто сделает хорошую онлайн-примерку одежды, станет долларовым миллиардером. Но пока мир потихоньку движется к построению 3d моделей по 2d, а данные с фигурами людей собирать крайне сложно, прорисовывать складочки на одежде еще никто толком не научился. Ведь гораздо интереснее, как на человеке будет например облегающее платье, а не бесформенная косуха. Кстати, наиболее годная (пусть и с бесформенными вещами) онлайн примерка была замечена у приложения ZERO 10
#tech

Смотрите, какой бот прикольный от Тинькофф вышел 😄 Анимирует фотки под стикеры. Как старый добрый avatarify, только покруче
upd: вышел давно, эт я только сейчас нашла