Давайте раз выходной ещё расскажу про автодилера, и пока закроем тему с машинами.
Вообще, я был удивлён, насколько эта область закостенелая. Многие вопросы решаются только звонками. Списку "модели в наличии" и ценам на нём верить нельзя. Весь процесс покупки какой-то долгий, не на один день. Встречается путаница в цифрах: вот эта цена только с кредитом, причем определённым, но за сам кредит вы переплатите больше, а вот эта цена за трейдин, но тоже при некоторых условиях, а это вообще рекламная.
На самом деле, я почти со всем этим не столкнулся (кроме ненастоящего списка "в наличии"). Хочу выразить благодарность салону Пежо Авто Премиум, на Хасанской улице — мне сразу сказали практически точно конечную цену, не впаривали никакие допы, и самое главное — не было скрытых платежей. Я вообще, когда друзьям рассказал, что машину покупаю, все до единого рекомендовали тщательно сверять цифры. Но я относился к этому очень скептически — ну, допустим, какие-то разводилы у вокзала пытаются людей обмануть, но автосалоны то не будут!
Однако, у меня отец в тот же период покупал новый Tiguan, и у него там реально пытались пропихнуть скрытый платёж на внушительную сумму за какую-то номинальную доп.услугу. Это повергло меня в шок: салон немецких автомобилей, от немцев фанатов чётких правил, пытался развести на бабки, а салон менее строгих французов не пытался!
Короче, по тому, что рассказывают друзья, и что пишут и показывают в сети, мой опыт вообще очень удачный, а нередко людям куда сложнее и дольше даётся процесс покупки автомобиля. Кажется, сейчас даже квартиру легче купить, благодаря всяким ДомКликам.
Ну и пару слов про кредит, не могу не рассказать. Мой первый в жизни кредит был тупым. Прямо по классике: я выпускал новый проект и думал, что сейчас разбогатею. Взял себе кредит на мотоцикл. Проект провалился, я остался без источника дохода, и мало того, что не отдал кредит сразу же, как планировал, а он ещё и висел на мне кабалой несколько лет, вдвое уменьшая мой и без того низкий в то время уровень жизни.
Мой нынешний опыт кредита максимально положительный. Я за 5 минут в приложении интернет-банка оформил потреб на недостающую сумму. Это оказалось не только существенно быстрее, чем ждать одобрения от кредитного отдела в автосалоне, но и дешевле по деньгам. И отдавать мне его легко, потому что платёж незначителен относительно величины зарплаты. Так что любым инструментом нужно просто уметь правильно и своевременно пользоваться. Кредиты не зло, тупые люди зло.
#life
⚡️HF Learn: 11 бесплатных курсов по ИИ от HuggingFace.
В преддверии новогодних праздников платформа подготовила набор обучающих материалов по основным направлениям ИИ:
🟢LLM Course - познакомит с большими языковыми моделями и обработкой естественного языка с использованием библиотек экосистемы HF: Transformers, Datasets, Tokenizers и Accelerate.
🟢Robotics Course - проведет вас от классической робототехники к современным подходам, основанным на ML.
🟢Model Context Protocol Course - курс, созданный в партнерстве с Anthropic , научит пониманию, использованию и созданию приложений с помощью MCP.
🟢Smol-course - самый всеобъемлющий (и самый короткий) трек по тонкой настройке языковых моделей.
🟢AI Agents Course - научит разбираться и использовать самую топовую тему на сегодняшний день: создание и применение агентов ИИ.
🟢Deep RL Course - курс по самой интересной теме в области ИИ: глубокому обучению с подкреплением.
🟢Computer Vision Course - подробный разбор компьютерного зрения, созданный сообществом HF, состоящий из теории, практических занятий и увлекательных заданий.
🟢Audio Сourse - научит вас использовать Transformers для обработки звука. Вы получите представление о специфике работы с аудиоданными, изучите различные архитектуры Transformers и обучите собственные модели.
🟢ML for Games Course - узнаете как интегрировать модели ИИ в процессы разработки игр и создавать уникальные игровые впечатления.
🟢Diffusion Course - полномасштабный источник знаний и навыков по диффузии. Теория и практика: от изучения библиотеки Diffusers до создания конвейеров обработки данных.
🟢ML for 3D Course - авторский набор обучающих материалов по использованию машинного обучения в 3D от Дилана Эберта (IndividualKex) - разработчика по 3D-графике HuggingFace.
Сохраните на праздники, в этом году они длинные
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#HuggingFace
🔥 Hugging Face снова выкатили полезные материалы.
Вышел бесплатный плейбук о том, как изнутри строят SOTA-модели.
Без общих слов - только реальные решения и нюансы, которые обычно скрыты внутри исследовательских команд.
Это полноценный мастеркласс на 214 страниц для тех, кто хочет понимать, как устроены современные LLM.
Что внутри:
• Логика построения модели: зачем → что → как
• Как разработчики берут модель и по частям включают/выключают компоненты (или меняют их)
• Архитектура: ключевые выборы и trade-offs
• Искусство подбора и очистки данных
• Как проходит обучение моделей
• Пост-тренинг и RLHF в 2025
• Инфраструктура больших моделей
По первым страницам - уровень деталей как в Ultra-scale playbook.
Ссылка: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/smol-training-playbook#designing-the-model-architecture
@ai_machinelearning_big_data
#AI#LLM#MachineLearning#HuggingFace
#ML#NLP#LLM#RL#remote#huggingface
Компания: High Sky;
Позиция: Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE
Вилка: от 8000$ до 15000$;
Формат: удаленная работа;
Занятость: full-time;
Опыт: от 6 лет.
Мы - динамично развивающийся стартап, решающий различные задачи AI в соревновательном формате: генерация текста, аудио и видео, обогащение данных, предиктивная аналитика. Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения
Находимся в поиске Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE
Чем предстоит заниматься:
- Главная задача - разработать агента для решения SWE задач
- обучение LLM
- написание кода агента, запускаемого в sandbox
- fine-tuning LLM
- Построение пайплайнов валидации и оценки моделей и агентов
- Сбор, очищение данных
- Выбор архитектур и pre-trained моделей
- Объединение моделей и адаптеров
Требования к кандидату:
- Опыт обучения LLM (fine-tuning / pre-training) от 2 лет
- Опыт применения различных методов обучения LLM
- Опыт с различными pre-trained моделями
- Опыт работы с экосистемой huggingface: transformers, datasets, peft, trl
- Хорошее понимание теоретической базы
NLP, transformers, LLM. Понимание всех циклов предобучения и файнтюнинга, RL, classic ML
- Опыт коммерческой разработки с нуля
- Опыт работы от 6 лет
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
- Опыт решения задачи SWE-bench
- Научные исследования по Computer Science
- Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
- ШАД / Школа 21
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
- Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
- Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа без привязке к стране.
Для отклика пишите@perovvaa📩
🤖 Reachy Mini — первый доступный робот от Hugging face
Reachy Mini — это выразительный и полностью open-source робот, созданный для взаимодействия с человеком, коммуникации и экспериментов с ИИ.
🧠 Что делает его особенным?
- Все ПО открыто и написано на Python, а скоро будет достнуо — и на JavaScript и Scratch
- Базовая версия стоит $299, еще доступна wireless-версия за $449
- Открытая архитектура и SDK — идеален для экспериментов с LLM, аудио- и визуальными агентами
С ним можно разрабатывать, тестировать, запускать и делиться реальными ИИ-приложениями — на базе современных LLM-моделей.
Технические характеристики
- Высота: 28 см, в режиме сна — 23 см
- Ширина: 16 см, вес: 1.5 кг
- Поставляется в виде конструктора:
- Lite-версия — базовый функционал
- Полноценная версия — автономная версия с Raspberry 5 внутри, встроенным питанием, Wi‑Fi, микрофонами и камерой
🎤 Датчики и интерфейсы
- Микрофоны: Lite — 2, Wireless — 4 встроенных микрофонов
hyper.ai
- Камера: широкоугольная фронтальная камера (в wireless-версии)
- Акселерометр: встроен в Wireless-версию
🔗 Подробнее: http://hf.co/blog/reachy-mini
@ai_machinelearning_big_data
#huggingface#Reachy#opensource#Python
🎥 Новинка от ByteDance: модель Video-As-Prompt Wan2.1-14B
ByteDance выпустила модель Wan2.1-14B, специализирующуюся на задаче *video-as-prompt*, то есть использование видео или комбинации изображений и текста как входных данных для генерации нового видео.
- Работает в режимах «видео → видео» или «изображения/текст → видео».
- 14 млрд параметров — высокая детализация, плавная динамика, реалистичные движения.
- Использует исходное видео как шаблон стиля и композиции.
⚠️ Что стоит учитывать
- Модель требует мощных GPU и большого объёма памяти.
- Качество результата зависит от сложности запроса и длины видео.
🟠Github: https://github.com/bytedance/Video-As-Prompt
🟠HF: https://huggingface.co/ByteDance/Video-As-Prompt-Wan2.1-14B
@ai_machinelearning_big_data
#AI#VideoGeneration#ByteDance#Wan2#HuggingFace
🤗Кто реально двигает open-source ИИ: анализ топ-50 самых скачиваемых моделей на Hugging Face
Исследование показывает, какие организации и типы моделей определяют экосистему открытых моделей.
🔥Главное:
📦Топ-50 - это всего 3.4% всех моделей на Hugging Face, но именно они собирают более 80% из 45 миллиардов скачиваний.
Подавляющее большинство активности сосредоточено вокруг небольшой группы лидеров -
именно эти модели формируют лицо всего open-source ИИ.
📉Размер имеет значение (и чем меньше — тем лучше):
- 92.5% загрузок — модели < 1B параметров
- 86.3% — < 500M
- 70% — < 200M
- 40% — < 100M
Очевидны выводы: в open-source побеждают малые и лёгкие модели, пригодные для локального развёртывания и edge-инференса.
🧠Популярные направления:
- NLP — 58.1%
- Computer Vision — 21.2%
- Audio — 15.1%
- Multimodal — 3.3%
- Time Series — 1.7%
Кто создаёт самые скачиваемые модели:
- Компании - 63.2% (Google лидер)
- Университеты - 20.7%
- Индивидуальные авторы - 12.1%
- НКО - 3.8%
- Прочие лаборатории - 0.3%
Какие типы моделей побеждают:
- Текстовые энкодеры - 45% всех загрузок
- Декодеры - всего 9.5%
- Энкодер-декодеры - 3%
📌 Несмотря на хайп вокруг LLM, массово скачиваются не гиганты, а утилитарные модельки для интеграции в собственные продукты.
🇺🇸Лидеры по странам:
США доминируют по всем категориям:
- встречаются 18 раз среди топ-50 скачиваний
- на США приходится 56.4% всех загрузок
Open-source ИИ живёт не за счёт гигантских LLM, а благодаря компактным, быстрым и практичным моделям, мкоторые реально работают в продуктах и проектах.
🟠Почитать полностью:https://huggingface.co/blog/lbourdois/huggingface-models-stats
@ai_machinelearning_big_data
#AI#HuggingFace#OpenSource#ML#Research#LLM#AITrends
#typescript#api_client#hub#huggingface#inference#machine_learning
Hugging Face offers JavaScript libraries that let you easily use over 100,000 AI models for tasks like text generation, image creation, translation, and more, directly in your code or browser. You can create and manage model repositories, upload files, and run AI tasks such as chat completions or text-to-image generation with simple commands. These libraries work on modern environments without extra dependencies and support multiple providers, giving you flexible access to powerful AI tools. This helps you quickly add advanced AI features to your projects without deep AI expertise or complex setup.
https://github.com/huggingface/huggingface.js