This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#новости
🫡 Игра через Grok
Пользователь X создал эту онлайн игру, используя только возможности Cursor и Grok 3!
Попробовать здесь
Пользователь X создал эту онлайн игру, используя только возможности Cursor и Grok 3!
Попробовать здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
#Собес
🤔 Какие случаи использования имеет API tf.data в TensorFlow?
API tf. data в TensorFlow используется для создания сложных конвейеров обработки данных. Он позволяет эффективно работать с большими объемами данных, поддерживает различные форматы и трансформации. Благодаря поддержке параллельной обработки и предвыборки данных, tf. data ускоряет обучение моделей и позволяет гибко управлять процессом.
👉 Новости 👉 Платформа
API tf. data в TensorFlow используется для создания сложных конвейеров обработки данных. Он позволяет эффективно работать с большими объемами данных, поддерживает различные форматы и трансформации. Благодаря поддержке параллельной обработки и предвыборки данных, tf. data ускоряет обучение моделей и позволяет гибко управлять процессом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
#статьи
😊 YandexGPT vs Perplexity: кто лучше кодит?
Сегодня искусственный интеллект активно применяется в разработке, но какая нейросеть действительно поможет фронтенд-разработчику? Tproger протестировал YandexGPT и Perplexity, чтобы выяснить, кто лучше справится с задачами по генерации, тестированию и анализу кода.
Тестили в следующем: от ответов на вопросы до создания и оптимизации формы для входа.
Читать статью
👉 Новости 👉 База вопросов
Сегодня искусственный интеллект активно применяется в разработке, но какая нейросеть действительно поможет фронтенд-разработчику? Tproger протестировал YandexGPT и Perplexity, чтобы выяснить, кто лучше справится с задачами по генерации, тестированию и анализу кода.
Тестили в следующем: от ответов на вопросы до создания и оптимизации формы для входа.
Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Tproger
YandexGPT или Perplexity: какая нейросеть напишет код, за который не стыдно?
В этой статье мы протестируем YandexGPT и Perplexity и выясним, какая из них станет лучшим напарником для фронтенд-разработчика. Пусть рутинные задачи уйдут в руки искусственного интеллекта, а фронт сосредоточится на главном — и будет спокойно красить свои…
#новости
😐 Amazon готовится выпустить конкурента GPT-o
Amazon разрабатывает новую модель ризонинга - Nova, которая должна составить конкуренцию OpenAI и Anthropic. Релиз Nova запланирован в июне этого года и будет отличаться высокой производительностью и экономической эффективностью.
Amazon ставит перед собой цель войти в топ-5 лучших ИИ-моделей по результатам внешних оценок, с фокусом в задачах, связанных с разработкой программного обеспечения и математическим мышлением. Разработкой занимается команда AGI под руководством Rohit Prasad.
businessinsider.com
👉 Новости 👉 База вопросов
Amazon разрабатывает новую модель ризонинга - Nova, которая должна составить конкуренцию OpenAI и Anthropic. Релиз Nova запланирован в июне этого года и будет отличаться высокой производительностью и экономической эффективностью.
Amazon ставит перед собой цель войти в топ-5 лучших ИИ-моделей по результатам внешних оценок, с фокусом в задачах, связанных с разработкой программного обеспечения и математическим мышлением. Разработкой занимается команда AGI под руководством Rohit Prasad.
businessinsider.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Business Insider
Amazon is working on a new 'reasoning' AI model that competes with OpenAI and Anthropic
The move will put the cloud-computing giant in closer competition with OpenAI and Anthropic.
#Собес
🤔 Что такое eager execution в TensorFlow и какие у него преимущества?
Eager execution в TensorFlow - это режим выполнения, при котором операции выполняются немедленно по мере их вызова в Python. Это упрощает отладку, делает интерфейс более интуитивным и позволяет использовать стандартный контроль потока Python вместо графового контроля, что особенно полезно при создании динамических моделей.
👉 Новости 👉 Платформа
Eager execution в TensorFlow - это режим выполнения, при котором операции выполняются немедленно по мере их вызова в Python. Это упрощает отладку, делает интерфейс более интуитивным и позволяет использовать стандартный контроль потока Python вместо графового контроля, что особенно полезно при создании динамических моделей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#новости
😐 QwQ 32B
Новый опенсорс от команды Qwen из Alibaba (не путать с QwQ-Preview, это совсем другая модель). LLM заметно обходит дистилы из R1 и даже полноценную R1 на ряде бенчей. Я немного пообщался с ней на Hyperbolic, выглядит как лучший ризонер, из тех что можно реально запустить дома.
Это не самая умная модель Qwen — недавно они ещё запустили Preview QwQ Max, попробовать можно на qwen.ai. Веса финальной модели обещают выложить под Apache 2.0 (вместе с Qwen 2.5 Max).
Блогпост
👉 Новости 👉 База вопросов
Новый опенсорс от команды Qwen из Alibaba (не путать с QwQ-Preview, это совсем другая модель). LLM заметно обходит дистилы из R1 и даже полноценную R1 на ряде бенчей. Я немного пообщался с ней на Hyperbolic, выглядит как лучший ризонер, из тех что можно реально запустить дома.
Это не самая умная модель Qwen — недавно они ещё запустили Preview QwQ Max, попробовать можно на qwen.ai. Веса финальной модели обещают выложить под Apache 2.0 (вместе с Qwen 2.5 Max).
Блогпост
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
#новости
😊 Operator от Opera: AI-агенты в браузере.
Opera анонсировала браузер Operator, который сам выполняет задачи пользователя в интернете. Он содержит встроенный ИИ-агент, способный покупать товары, искать информацию и выполнять другие действия по запросу пользователя. Operator также способен управлять подписками и онлайн-аккаунтами - он найдет все активные подписки и предложит отменить ненужные. Operator может автоматически оплачивать счета и загружать банковские выписки.
В отличие от обычных браузеров, Operator анализирует DOM Tree и структуру страницы, чтобы быстро и эффективно выполнять задачи. Пользователь может видеть весь процесс и контролировать его.
Operator скоро станет доступен в рамках программы Opera Feature Drop.
blogs.opera.com
👉 Новости 👉 База вопросов
Opera анонсировала браузер Operator, который сам выполняет задачи пользователя в интернете. Он содержит встроенный ИИ-агент, способный покупать товары, искать информацию и выполнять другие действия по запросу пользователя. Operator также способен управлять подписками и онлайн-аккаунтами - он найдет все активные подписки и предложит отменить ненужные. Operator может автоматически оплачивать счета и загружать банковские выписки.
В отличие от обычных браузеров, Operator анализирует DOM Tree и структуру страницы, чтобы быстро и эффективно выполнять задачи. Пользователь может видеть весь процесс и контролировать его.
Operator скоро станет доступен в рамках программы Opera Feature Drop.
blogs.opera.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Opera News
Meet Opera’s AI Browser Operator
We're introducing an AI agent into the browser making us the first major browser with AI-based agentic browsing.
#статьи
😊 PyTorch: новые инструменты для для экономии памяти при обучении моделей.
PyTorch представил усовершенствованные методы Activation Checkpointing (AC), цель которых - снижение потребления памяти при обучении.
Традиционный подход в
Новая техника – Selective Activation Checkpoint (SAC). В отличие от обычного AC, который затрагивает всю выбранную область, SAC дает гранулярный контроль над тем, какие операции следует пересчитывать, а какие – сохранять. Это достигается за счет использования
Для
Читать подробную статью
👉 Новости 👉 База вопросов
PyTorch представил усовершенствованные методы Activation Checkpointing (AC), цель которых - снижение потребления памяти при обучении.
Традиционный подход в
eager mode сохраняет промежуточные активации для обратного прохода, что зачастую приводит к значительному расходу ресурсов. AC позволяет не сохранять эти тензоры, а вычислять их заново при необходимости, тем самым жертвуя вычислительным временем ради экономии памяти.Новая техника – Selective Activation Checkpoint (SAC). В отличие от обычного AC, который затрагивает всю выбранную область, SAC дает гранулярный контроль над тем, какие операции следует пересчитывать, а какие – сохранять. Это достигается за счет использования
policy_fn, определяющей, нужно ли сохранять результаты конкретной операции. SAC будет полезен для избегания перевычисления ресурсоемких операций, например, матричных умножений.Для
torch.compile стала доступна Memory Budget API. Эта функция автоматически применяет SAC с оптимальной политикой, исходя из заданного пользователем бюджета памяти (от 0 до 1). Бюджет 0 соответствует обычному AC, а 1 – поведению torch.compile по умолчанию. Читать подробную статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
#Собес
🤔 Что такое eager execution в TensorFlow и какие у него преимущества?
Eager execution в TensorFlow - это режим выполнения, при котором операции выполняются немедленно по мере их вызова в Python. Это упрощает отладку, делает интерфейс более интуитивным и позволяет использовать стандартный контроль потока Python вместо графового контроля, что особенно полезно при создании динамических моделей.
👉 Новости 👉 Платформа
Eager execution в TensorFlow - это режим выполнения, при котором операции выполняются немедленно по мере их вызова в Python. Это упрощает отладку, делает интерфейс более интуитивным и позволяет использовать стандартный контроль потока Python вместо графового контроля, что особенно полезно при создании динамических моделей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😊 Artificial Analysis протестили QwQ 32B
Модель показала себя очень хорошо для своего размера — местами она отстаёт лишь от o3-mini. К тому же она достаточно маленькая чтобы её захостили Groq — модель у них работает на скорости более чем в 400 токенов в секунду. Очень хороший пример пользы скоростного инференса.
👉 Новости 👉 База вопросов
Модель показала себя очень хорошо для своего размера — местами она отстаёт лишь от o3-mini. К тому же она достаточно маленькая чтобы её захостили Groq — модель у них работает на скорости более чем в 400 токенов в секунду. Очень хороший пример пользы скоростного инференса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китайский зверь с 13B-параметрами.
Единственная модель, которая может сравниться с Runway Gen-3 и Wan 2.1.
Генерации выглядит хорошо!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
🤯 ANUS (Autonomous Networked Utility System) — опенсорсную версию популярного Manus, который клонировал самого себя 😂
Как это получилось
🟠 Разработчик попросил мощного ИИ-агента Manus скопировать себя, и всего за 25 минут получился код, архитектура и дизайн, полностью идентичные оригиналу.
Что получилось?
🟠 Идеальная нейросеть, которой можно доверить всю рутинную работу, и всё это — абсолютно бесплатно.
Гитхаб
👉 Новости 👉 База вопросов
Как это получилось
Что получилось?
Гитхаб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес
🤔 Как реализовать сверточную нейронную сеть (CNN) в TensorFlow?
Чтобы реализовать CNN в TensorFlow, необходимо определить слои сверточных операций (conv2d), слои максимального объединения (maxpool2d), а также полносвязные слои. После этого модель обучается с использованием функции потерь и оптимизатора. Важным моментом является добавление dropout для предотвращения переобучения.
👉 Новости 👉 Платформа
Чтобы реализовать CNN в TensorFlow, необходимо определить слои сверточных операций (conv2d), слои максимального объединения (maxpool2d), а также полносвязные слои. После этого модель обучается с использованием функции потерь и оптимизатора. Важным моментом является добавление dropout для предотвращения переобучения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
🛞 Google выпустила новую мультимодальную Gemma-3
🟠 Доступны версии на 1В, 4В, 12В, 27В в базовых и instruct версиях. Пост-трейнинг впечатляет: RLHF, RLMF, RLEF и model merging.
🟠 На LMSYS модель показывает результат 1338, что лучше, чем у o1-mini, o3-mini и o3-mini high.
🟠 Модель поддерживает более 140 языков.
Тык сюда
👉 Новости 👉 База вопросов
Тык сюда
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😍 Awesome CursorRules: репозиторий с рецептами Cursor AI
Awesome CursorRules — коллекция файлов-рецептов .cursorrules для тонкой настройки поведения Cursor AI. Автор репозитория собрал десятки шаблонов, адаптирующих генерацию кода под конкретные проекты: от мобильных приложений до блокчейн-решений.
Главная «фишка» .cursorrules — гибкость. Разработчики могут прописать правила, которые сделают подсказки ИИ более релевантными: например, учесть стиль кода команды или архитектурные особенности проекта. Это не только ускоряет работу, но и снижает риск ошибок.
Коллекция включает практически все сферы разработки: фронтенд (Angular, NextJS, Qwik, React, Solid, Svelte, Vue), бэкенд (Deno, Elixir, ES, Go, Java, Lavarel, NodeJS, Python, TypeScript, WordPress), мобильную разработку (React Native, SwiftUI, TypeScript, Android, Flutter) и специфические задачи — интеграцию с Kubernetes или оптимизацию под SOLID-принципы.
Для новичков есть пошаговые инструкции: достаточно скопировать файл в проект или установить расширение для VS Code.
Судя по отзывам, Awesome CursorRules уже стал мастхэв для тех, кто хочет выжать максимум из Cursor AI.
Гитхаб
👉 Новости 👉 База вопросов
Awesome CursorRules — коллекция файлов-рецептов .cursorrules для тонкой настройки поведения Cursor AI. Автор репозитория собрал десятки шаблонов, адаптирующих генерацию кода под конкретные проекты: от мобильных приложений до блокчейн-решений.
Главная «фишка» .cursorrules — гибкость. Разработчики могут прописать правила, которые сделают подсказки ИИ более релевантными: например, учесть стиль кода команды или архитектурные особенности проекта. Это не только ускоряет работу, но и снижает риск ошибок.
Коллекция включает практически все сферы разработки: фронтенд (Angular, NextJS, Qwik, React, Solid, Svelte, Vue), бэкенд (Deno, Elixir, ES, Go, Java, Lavarel, NodeJS, Python, TypeScript, WordPress), мобильную разработку (React Native, SwiftUI, TypeScript, Android, Flutter) и специфические задачи — интеграцию с Kubernetes или оптимизацию под SOLID-принципы.
Для новичков есть пошаговые инструкции: достаточно скопировать файл в проект или установить расширение для VS Code.
Судя по отзывам, Awesome CursorRules уже стал мастхэв для тех, кто хочет выжать максимум из Cursor AI.
Гитхаб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
❤️🔥 Micro Agent
Это инструмент командной строки, который использует возможности искусственного интеллекта для автоматической генерации и исправления кода!
✅ Его основная задача — создавать тесты и писать код, соответствующий этим тестам, обеспечивая разработчикам эффективный и надежный процесс разработки.
Гитхаб
👉 Новости 👉 База вопросов
Это инструмент командной строки, который использует возможности искусственного интеллекта для автоматической генерации и исправления кода!
Гитхаб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес
🤔 Что такое тензоры в TensorFlow и как они используются в моделях глубокого обучения?
Тензоры в TensorFlow - это многомерные массивы данных, которые используются для представления входных данных, выходных данных и промежуточных значений между слоями. Тензоры бывают разных размерностей (OD, 1D, 2D и т.д.) и позволяют эффективно выполнять вычисления и градиентные расчеты при обучении моделей.
👉 Новости 👉 Платформа
Тензоры в TensorFlow - это многомерные массивы данных, которые используются для представления входных данных, выходных данных и промежуточных значений между слоями. Тензоры бывают разных размерностей (OD, 1D, 2D и т.д.) и позволяют эффективно выполнять вычисления и градиентные расчеты при обучении моделей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM