Ссылки для дрессировщиков нейронных сетей

Вот топ-5 платформ для создания ИИ-ассистентов Pro-Talk.ru –платформа для автоматизации бизнеса Создаст чат-ботов и ИИ-помощников, сможет интегрироваться с популярными мессенджерами, CRM-системами и другими сервисами для автоматизации. Flow XO – универсальный конструктор чат-ботов Зарубежная платформа, которая поможет сделать чат-ботов, что, в свою очередь, помогает автоматизировать клиентские коммуникации. Чем хороша: ✔️ Можно легко подключить к WhatsApp, Slack и другим мессенджерам. ✔️ Не надо париться с программированием — всё интуитивно понятно. ✔️ Есть встроенные платёжные функции, CRM и вебхуки. Botmother – визуальный конструктор чат-ботов Это простой и эффективный инструмент для разработки ботов с использованием визуального редактора, который не требует специальных знаний в области программирования. Aimylogic – российский конструктор с поддержкой голосовых ботов Одна из самых популярных российских платформ для создания чат-ботов и голосовых помощников. Чем хороша: ✔️ Можно делать текстовых и голосовых ботов. ✔️ Легко интегрируется с популярными CRM и телефонией. ✔️ Легко использовать. Coze – инструмент для быстрого создания AI-ботов ByteDance, владельцы TikTok, выпустили крутой конструктор чат-ботов на базе GPT. С ним можно быстро сделать умного бота без заморочек с программированием.

Нашел я таки способ как выйти на ChatGPT и задал ему такой вопрос: Скажи пожалуйста, ты можешь мне написать основные нейронки, которые сейчас наиболее популярные в России и ссылки на те ресурсы, через которые я смогу работать с этими нейронками. ChatGPT: Конечно, я помогу вам ознакомиться с наиболее популярными нейросетями, доступными в России, и предоставлю ссылки для работы с ними. ### 1. Генерация текста и общение - YandexGPT: Разработан компанией Яндекс, предназначен для генерации текстов и ответов на вопросы. - Ссылка: [YandexGPT](https://yandex.ru/lab/yandexgpt) - GigaChat: Чат-бот от Сбера, способный поддерживать диалог и создавать тексты. - Ссылка: [GigaChat](https://gigachat.sber.ru) - Gerwin: Российский аналог ChatGPT, умеющий создавать разнообразные тексты в различных стилях и тональностях. - Ссылка: [Gerwin](https://gerwin.io/ru) ### 2. Генерация изображений - Kandinsky: Нейросеть для создания изображений по текстовому описанию. - Ссылка: [Kandinsky](https://kandinsky.ai) - Шедеврум: Сервис для генерации изображений на основе текстовых запросов. - Ссылка: [Шедеврум](https://sber.ru/shvabe) ### 3. Многофункциональные нейросети - Sistemma: Предоставляет различные инструменты на основе искусственного интеллекта, включая генерацию текста и изображений. - Ссылка: [Sistemma](https://sistemma.ai) ### 4. Переводчики и языковые модели - DeepL: Мощный переводчик, сохраняющий смысл текста при переводе. - Ссылка: [DeepL](https://www.deepl.com/translator) ### 5. Образовательные нейросети - Socratic: Помогает разбирать школьные задачи и предоставляет объяснения. - Ссылка: [Socratic](https://socratic.org) - Perplexity: Отвечает на вопросы и предоставляет справочную информацию. - Ссылка: [Perplexity](https://www.perplexity.ai) ### 6. Создание музыки - Mubert: Генерирует музыку на основе ваших предпочтений. - Ссылка: [Mubert](https://mubert.com) ### 7. Создание видео с AI-дикторами - Synthesia.IO: Позволяет создавать видео с виртуальными дикторами, озвучивающими введенный текст. - Ссылка: [Synthesia.IO](https://www.synthesia.io) Эти нейросети помогут вам в различных задачах, от генерации контента до обучения и развлечений. Выбирайте подходящие инструменты в зависимости от ваших потребностей и целей.

10 книг по SQL на русском языке. Скачивайте и читайте. Изучаем SQL и MySQL Автор: Ашвин Паджанкар SQL. Сборник рецептов Автор: Молинаро Энтони SQL: быстрое погружение Автор: Уолтер Шилдс Основы технологий баз данных Автор: Б. А. Новиков SQL для чайников Автор: Аллен Тейлор Распределенные данные Автор: Алекс Петров Мониторинг PostgreSQL Автор: Алексей Лесовский Оптимизация запросов в PostgreSQL Автор: Генриэтта Домбровская Базы данных. Проектирование, программирование, управление и администрирование Автор: Владимир Волк Реляционные базы данных в примерах Автор: Святослав Куликов #ru #подборка

https://ailist.ru/free/

🌟 Eagle-X5: Обновление семейства MMLM от NVIDIA Research Projects. Eagle - это семейство MLLM высокого разрешения, построенное на LLaVA. В обновленном до версии X5 наборе представлено 3 модели: 🟢Eagle-X5-7B 🟢Eagle-X5-13B 🟠Eagle-X5-13B-Chat Архитектура Eagle-X5: 🟠LLM: Eagle-X5 использует Vicuna-v1.5-7B и Vicuna-v1.5-13B для создания текстовых ответов и рассуждений о визуальном вводе; 🟠Vision Encoders: в моделях Eagle-X5 пять энкодеров, предварительно натренированы на различных задачах и разрешениях - CLIP, ConvNeXt, Pix2Struct, EVA-02 и SAM (Segment Anything); 🟠Fusion Module: визуальные признаки, полученные от каждого энкодера, объединяются с помощью поканальной конкатенации; 🟠Projection Layer: используется для проецирования обработанных визуальных признаков в пространство встраивания LLM. Обучение модели Eagle-X5 проходит в три этапа: 🟢каждый vision encoder индивидуально настраивается с замороженной LLM методом next-token-prediction supervision. Этот этап приводит визуальные представления в соответствие с языковым пространством и устраняет искажения; 🟢проекционный слой тренируется парами изображение-текст для дальнейшего выравнивания визуального и языкового пространства; 🟢SFT-этап, на котором вся модель точно настраивается на основе мультимодальных наборов данных: пары изображение-текст, VQA и мультимодальных диалоговых наборах. Eagle показывает высокие результаты в мультимодальных бенчмарках LLM, особенно в задачах, чувствительных к разрешению - OCR и понимание документов. Установка и запуск с GradioUI: # Clone repository git clone https://github.com/NVlabs/EAGLE.git cd Eagle # Create venv and install requirements conda create -n eagle python=3.10 -y conda activate eagle pip install --upgrade pip # enable PEP 660 support pip install requirements # Run Gradio python gradio_demo.py --model-path ${MODEL_CKPT} --conv-mode vicuna_v1 📌Лицензирование моделей:  CC-BY-NC-SA-4.0 License. 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🟡Demo 🖥Github [ Stars: 56 | Issues: 1 | Forks: 3]

Прощай, ChatGPT — теперь лучшие нейронки можно запустить у себя на ноутбуке. Вышла GPT4All v3 и это буквально революция в мире LLM: • Это первый клиент, в который можно загружать свои файлы — код проекта, диплом, вообще что угодно. На видео мы загрузили код WinUtil и попросили объяснить что он делает; • Клиент идеально оптимизирован — подгрузка файлов вообще не нагружает систему, а модели работают невероятно шустро; • На выбор больше 1000 (!) моделей — буквально всё, что вы найдете, можно запустить в GPT4All; • Всё работает полностью локально — можно кормить нейронке чувствительные файлы не боясь, что данные из них куда-то попадут. Работает со всеми актуальными ОС, установщик уже ждёт вас здесь. @exploitex

Microsoft обновили лучший курс для новичков в ИИ — его настолько круто прокачали, что теперь это версия 2.0. Больше никакого скучного текста — каждый шаг снабдили видеоуроками, практикой и дополнительными материалами. Лучшие спецы Microsoft проведут вас за ручку от настройки Python до создания своей первой нейросети. Уже лежит на GitHub абсолютно бесплатно. @exploitex

⚡️ Понимание Deep Learning Отличная книга и масса Colab'ов от MIT для полного понимания Deep Learning Определённо это один из лучших ресурсов по DL 🟡 Understanding Deep Learning 📎 PDF @data_analysis_ml

🌟 Merlion — ML-фреймворк для анализа временных рядов — pip install salesforce-merlion[dashboard] Merlion — это фреймворк Python для интеллектуального анализа временных рядов. Merlion представляет собой набор ML-алгоритмов, позволяющих загружать и преобразовывать данные, строить и обучать модели, проводить обработку результатов моделирования и оценивать эффективности модели. Merlion позволяет решать такие задачи как прогнозирование, обнаружение аномалий (как для одномерных, так и для многомерных временных рядов). 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

Короче... я тут пальцы веером, нашла-нашла на английском! А давно и на русском есть https://t.me/skladitshki/1034

🌟 Новая статья на Habr: разработчики из команды AllSee поделились опытом внедрения YandexGPT API в свои проекты Авторы пишут, что официального SDK пока нет, поэтому они создали свой. Здесь полное решение, включая создание класса YandexGPT Thread для хранения и управления отдельными чатами. Из интересного: в начале есть сравнение эффективности YandexGPT и ChatGPT в одной из задач. Две модели показали хорошие результаты, но стоимость нейросети от Яндекса вышла значительно меньше. https://habr.com/ru/articles/812979/ @data_analysis_ml

Алгоритмы обучения с подкреплением на Python Автор: Андреа Лонца Год издания: 2020 #ml #python #ru Скачать книгу

⚡️ Ликуем: в VSCode внедрили пять нейросетей. Из хайпового: Llama-3, Mistral, Gemma, Phi-3 и т.д. Они бесплатно фиксят, объясняют и пишут код. А если вдруг что-то не понравилось, выбираем другую LLM-ку. Гайд по подключению: 🟢 Создаем аккаунт в NVIDIA AI здесь. 🟢 Жмём на любую модель и кликаем «Get API key». 🟢 Скачиваем расширение CodeGPT в VSCode. 🟢 В нём выбираем провайдера NVIDIA и вставляем скопированный API-ключ. 🟢 Done 👍 @xor_journal