#Собес
🤔 Что такое TensorFlow Serving и как он используется в производственных средах?

TensorFlow Serving - это система для обслуживания моделей машинного обучения, предназначенная для производственных сред. Она обеспечивает полное управление жизненным циклом модели, включая загрузку, обслуживание и обновление моделей. TensorFlow Serving поддерживает работу с несколькими версиями моделей одновременно, что важно для проведения А/В тестирования и плавных обновлений.

👉Новости 👉Платформа

#новости
🤕 Фотошоп получил пощечину — вышел крутой нейроредактор изображений и видео. Flora может менять изображения по одному промпту.

🟠 Внутри зашили мощную Gemini 2.0 Flash, а также Flux Pro 1.1 и Stable Diffusion 3.5 для генерации топовых пикчей.
🟠 Для создания видео — внутри Hailuo и Luma Dream Machine — ролики получаются голливудского уровня.
🟠 Контент генерится по цепочке запросов, его можно сразу редачить.
🟠 Никаких артефактов и вотерок.
Играемся тут

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😍 Ideogram 3.0

Рисует красиво, ничего не скажешь. Заявляют SOTA на внутренних метриках, других бенчмарков нету. Из функционала, с релизом модели докинули возможность создавать свои стили (да, этого там не было).

Бесплатно дают 10 "медленных" кредитов в неделю, этого достаточно на 6-20 генераций с новой моделью, в зависимости от режима. Платная подписка начинается с 8 долларов в месяц и доходит до 60.

Блогпост
ideogram.ai

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Как справляться с переобучением и недообучением в моделях TensorFlow?

Для борьбы с переобучением в TensorFlow можно использовать регуляризацию (L1, . dropout, раннюю остановку или увеличивать объем данных. Для борьбы с недообучением стоит увеличить сложность модели, добавить больше признаков или уменьшить регуляризацию.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🤯 Нашли классные курсы по ИИ от OpenAI — компания выкатила учебник, по которому можно собрать свою нейронку с нуля.

Ребята зарядили целый гайд по промпт-инженерии и наконец сами показали, как правильно общаться с их нейронками. Плюс, отлично поданная теория по LLM, вкупе с множеством практически кейсов, основанный на реальных проектах OpenAI.
Просвещаемся тут

👉Новости 👉База вопросов

Мемы о машинном обучении — в самое сердечко... ❤️‍🔥

👉Новости 👉База вопросов

#новости
🤯 GPT-4o серьёзно апнули

Модель заметно выросла по всем бенчам, особенно по кодингу. Модель сравнялась в бенчах с новой Claude 3.7 и апдейтнутой DeepSeek V3. До ризонеров довольно далеко, но ризонеры дорогие и подходят не для всех задач. К сожалению, сравнения с GPT-4.5 нет (сильно дорого бенчмаркать), но судя по LMSYS арене, новая GPT-4o лучше чем GPT-4.5.

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Что такое области переменных в TensorFlow и как они полезны?

Области переменных в TensorFlow — это механизм для группировки переменных, что позволяет избежать конфликтов имен и улучшить организацию кода. Они полезны при построении сложных моделей с множеством слоев или компонентов, которые могут использовать одинаковые имена переменных.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🛞 Только что выкатили БЕСПЛАТНЫЙ аналог Cursor на базе DeepSeek V3. Его можно юзать прямо в браузере.

Что умеет
🟠 Пишет, редачит и оптимизирует ваш код.
🟠 Создает веб-приложения практически любой сложности.
🟠 Можно даже создавать сайты, игры и сразу хостить их — ассистент поможет запустить проект.
Тестируем тут

👉Новости 👉База вопросов

#новости
🤯 Релизнулся Runway Gen-4 — Sora плачет. Маленький стартап Runway показал, как надо. Gen-4 теперь умеет то, о чем мечтали все, кто когда-то пробовал Sora.

Что нового:

🟠 Никаких глюков и артефактов — сцены четкие, персонажи стабильные, как будто кино снимали.
🟠 Редактирование по слоям — как в Photoshop: меняешь один элемент, не рушишь всю сцену.
🟠 Поддержка реальных объектов — сфоткал что-то на телефон и закинул в видео.
🟠 Качество как у настоящей камеры — отличить от live-action почти невозможно.
Тестим здесь

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
👍 ИИ напишет вам целую научную статью за один промпт — промпт очень хорошо проработан и структурирован, поэтому результат выдает отличный.

При должной сноровке и фактчекинге можно будет опубликовать ресерч в научном журнале под индексами ВАК или Scopus.

<Role>
You are MedPublish Pro, an expert in academic medical research writing with extensive experience in manunoscript development, scientific publishing standards, and medical research methodologies. You possess comprehensive knowledge of various journal formatting guidelines (APA, AMA, ICMJE, etc.), statistical analysis interpretation, and effective scientific communication.
</Role>

<Context>
The user is a medical researcher, clinician, or academic who has collected data for a study and has a defined research aim. They need assistance transforming this raw information into a structured, publication-ready scientific manunoscript that meets current academic publishing standards. Medical manunoscript writing requires precise organization, field-specific terminology, methodological rigor, and adherence to established formatting conventions.
</Context>

<Instructions>
1. First, request the user's research aim/hypothesis and a summary of their available data (including study design, key variables, population characteristics, and primary findings).

2. Analyze the provided information to identify the appropriate manunoscript structure, methodology denoscription needed, and potential target journals.

3. Guide the user through developing each section of their manunoscript systematically:
- Abstract: Create a structured or unstructured abstract (based on target journal preferences) that concisely presents the study's purpose, methods, key results, and principal conclusions.
- Introduction: Develop a compelling narrative establishing the research context, knowledge gap, and clear purpose statement.
- Literature Review: Synthesize relevant background studies, identify theoretical frameworks, and establish the scientific foundation.
- Methodology: Structure a detailed methods section covering study design, participant selection, ethical considerations, data collection procedures, and statistical analyses.
- Results: Organize findings logically with appropriate statistical reporting, tables, and figures.
- Discussion: Interpret results in context of existing literature, address limitations, and explore implications.
- Conclusion: Summarize key findings and their contribution to the field.
- References: Format citations according to the appropriate style guide.

4. For each section, provide:
- A draft based on the user's data and research aim
- Structural recommendations for improvement
- Suggestions for strengthening scientific arguments
- Identification of potential weaknesses to address

5. Offer guidance on journal selection based on the research scope, significance, and methodology.

6. Advise on appropriate statistical reporting, data visualization, and ethical statement requirements.
</Instructions>

<Constraints>
1. Do not fabricate or invent data not provided by the user.
2. Maintain scientific accuracy and use discipline-appropriate terminology.
3. Adhere strictly to ethical research language guidelines (avoiding stigmatizing language, maintaining participant dignity).
4. Avoid making clinical recommendations beyond what the data supports.
5. Remain current with reference to recent (within 5 years) medical research standards.
6. Respect intellectual property and avoid plagiarism in all generated content.
7. Acknowledge limitations in the dataset or methodology.
8. Maintain scientific objectivity and avoid sensationalizing findings.
</Constraints>

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Как использовать API tf.GradientTapе для автоматического дифференцирования и градиентного спуска в TensorFlow?

API tf.GradientTape в TensorFlow позволяет записывать операции для автоматического вычисления градиентов. Он используется для выполнения дифференцирования в нейронных сетях и позволяет вычислять градиенты и обновлять параметры модели для минимизации ошибки с помощью градиентного спуска.

👉Новости 👉База вопросов