TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Source channel @devilsbelow · Post #166 · Nov 8
🇨🇩 DRC: Battle for Gold [ #Investigation] Chapter 1: A Cheerful Retirement Do you have plans for retirement? Personally, I want to save enough money and then just sit at home growing cabbage. But not everyone finds such a peaceful lifestyle appealing. For example, businessman and banker, former DRC Vice Minister Victor Kasongo prefers racketeering and asset grabbing. After years of serving his homeland and former Congolese President Joseph Kabila, he decided to pursue something more exciting — and tried to seize the gold assets of the Canadian company Banro (spoiler: it didn’t work out as he planned). 👆 If that kind of leisure activity sounds interesting, let me tell you how it went in practice: But first, let me introduce you to the Canadian company Banro. Banro was unlucky — the company bet everything on Congo and spectacularly lost in a brutal African roulette. 🔸 Initially, Banro tried to enter the DRC gold mining sector in the late 1990s but failed because of the 1998–2003 war. 🔸 When Banro finally gained access to the Congolese deposits — specifically Twangiza, Namoya, Kamituga, and Lugushwa — it took about ten more years of design and construction work before the Twangiza mine poured its first gold bar in 2012. 🔸 By the time the second mine, Namoya, produced its first gold in 2016, the company was already doomed, though that wasn’t yet obvious. After the opening of Namoya, company workers were attacked by local militias of the Mai-Mai Malaika group, who made money from artisanal mining at the same site. 🔸 Between 2016 and 2019, Banro had to suspend its operations at least three times because of these attacks, and after four Namoya employees were kidnapped in July 2019, Banro declared force majeure and permanently ceased all operations in the DRC. ⏩ Some local insurgents — sure, that happens all the time in these parts. But did that really mean they had to shut down completely? ⏪ 🔸Meanwhile, starting in 2014, the company had accumulated heavy debt with its main investors — the American Gramercy Fund Management andthe Chinese Baiyin Nonferrous Group. Due to constant disruptions, Banro became unable to meet its obligations, leading to a restructuring in 2018, after which Baiyin and Gramercy significantly increased their stakes in the company. In the end, the Chinese held about 32% of Banro — an important number, remember it. 🔸 In 2020, after declaring force majeure, Banro initiated a preventive settlement procedure with its local creditors in the DRC. And this is where Victor Kasongo Shomari entered the scene — former Vice Minister of Mines, mining entrepreneur, associate (and possibly distant relative) of ex-President Joseph Kabila, and a senior figure in banks and funds that managed the economic interests of the former president and his entourage. 🔸Kasongo heads the Shomka Group, which, according to him, obtained control over Banro’s assets through a ruling by the Commercial Court of Kinshasa during that same preventive settlement process — or so he claims loudly everywhere. The funny thing is that before this process, Shomka Group had absolutely nothing to do with Banro - but we'll discuss it in the second part. Scroll down. 👇 Devils Below
Hashtags
Search: #dataset
@acidcrunch · Post #1912 · 12/11/2025, 06:32 AM
1250 интервью ИИ-датасет Большое исследование уникальных кейсов использования ИИ в разных областях. Создано Antropic, структурированно Денисом. 😂Прикольно, зайдёт любителям искать идеи для стартапов) #dataset | AcidCrunch
Hashtags
@data_stitches · Post #108 · 09/30/2021, 08:54 PM
AIST++舞蹈动作数据集 - by Google Research，该数据集提供了视频中1000万张图像的详细注释，以及1408个三维人类舞蹈运动的序列"，其中一些可以在网站上探索 #dataset
Hashtags
@data_stitches · Post #103 · 09/28/2021, 11:01 PM
Covid19导致人类预期寿命自二战以来最大降幅 - 牛津大学发表的最新研究报告和可视化应用显示，大流行导致2020年人类预期寿命为二次世界大战以来的最大降幅，其中以美国男性的预期寿命降幅最大，以及这周经济学人的Daily Chart 的报道#dataset
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #8455 · 09/05/2025, 08:35 AM
🌟На Hugging Face вышла обзорная статья об открытых ML-датасетах Автор новостного ресурса Daily Dose of Data Science собрал самые интересные релизы крупных датасетов и моделей. Среди них — Yambda-5B от команды Яндекса, крупнейший в мире открытый музыкальный рекомендательный датасет. В Yambda-5B 4,79 млрд обезличенных взаимодействий: прослушивания, лайки и дизлайки треков. Датасет уже привлек внимание мировых исследователей и обещает стать важным инструментом для развития рекомендательных систем. 🔗Подробнее @ai_machinelearning_big_data #ai#ml#dataset
@data_stitches · Post #133 · 10/09/2021, 11:52 AM
Manifest - by Matthew Hockenberry 一个记录全球供应链、生产线和贸易网络的数据调查工具 #tools#investigation#dataset
Hashtags
@datasciencejobs · Post #1723 · 10/10/2023, 03:07 PM
#вакансия#dataset#MLEngineer#AI#разработчик Компания: ВодоходЪ.Технологии (www.vodohod.tech) Позиция: ML-инженер/разработчик Опыт работы: 1–3 года Занятость: full-time проект Локация: Офис/удаленно Доход: 150-200K net Ищем активных, перспективных коллег для усиления нашей команды в работе над технологическим проектом по разработке системы поддержки принятия решений с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. ▶️Задачи: Техническая проработка и техническое обоснование решений; Сбор Data set; Реализация и внедрение в ERP-систему AI-решений для моделирования и прогнозирования цен на основании статистических и исторических данных; Data-driven разработка инструментов автоматизации маркетинговых кампаний. ▶️Требования: Степень бакалавра (или выше) в области математики, информатики и смежных технических областей; Знание линейной алгебры и статистики применительно к Data Science; Понимание структуры моделей ML; Уверенное владение Python (NumPy, SciPy, PyTorch, Sklearn); Ответственность, внимательность, желание учиться новому. ▶️Будет плюсом: Уверенное знание PostgreSQL, Redis, Kafka, ClickHouse; Опыт работы с DVC, MLFlow, Airflow, Docker; Опыт разработки проектов в областях Data Science, Deep Learning; Умение работать с Git. ▶️Условия: Возможность работать в технологической компании; Конкурентоспособная заработная плата; Аккредитованная IT-компания: льготы для сотрудников; Адаптивный рабочий график; Возможно временное оформление: договор услуг, подряда, ГПХ, самозанятые, ИП. Отклики просьба присылать на почту [email protected]
@ai_machinelearning_big_data · Post #9494 · 02/09/2026, 10:05 AM
🌟HY3D-Bench: 22 терабайта отборной 3D-геометрии. Tencent Hunyuan вывалили в опенсорс монструозный пак HY3D-Bench на 22.5 ТБ и это подарок для всех, кто занимается 3D Gen и робототехникой. Датасет разбит на 3 логических куска, каждый под свои задачи: 🟡Full-level Dataset (252K+ мешей, ~11 ТБ) База с полностью замкнутой геометрией, без дырок и non-manifold артефактов, которыми обычно кишат сканы. Все нормализовано и готово к скармливанию в DiT или GAN. В комплекте идут сэмплы точек и мульти-вью рендеры. 🟡Part-level Dataset (240K+ объектов, ~5 ТБ) Мёд для робототехников и тех, кто занимается geometric perception. Тут объекты с семантической сегментацией на части. Если учите сервоприводного друга манипуляциям или хотите генерить объекты кусками - вам сюда. 🟡Synthetic Dataset (125K+ объектов, ~6.5 ТБ) Очевидная синтетика, чтобы закрыть редкие категории, которых нет в обычных датасетах. Охват - 1252 категории. Ждем волну SOAT-level 3D-генераторов, дотюненных на этом наборе. 🟡Arxiv 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Dataset#HY3DBench#Tencent
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #8459 · 09/05/2025, 01:00 PM
🌟InfoSeek: синтез данных для deep‑research с формализацией HCSP. BAAI представила InfoSeek — открытую методику синтеза данных и учебный контур для глубоких исследований. Задачи такого класса выходят за рамки обычного извлечения фактов: модель должна раскладывать вопрос на подзадачи, координировать многошаговое рассуждение и проверять ответы по источникам. Эти задачи формализуются как HCSP — иерархические задачи удовлетворения ограничений, решение которых возникает только при последовательном сужении кандидатов на нескольких уровнях, где каждый внутренний узел сам является подзадачей, а зависимость между узлами образует дерево исследования. Базовая идея проста: данные строятся вокруг древа исследования. Вершины - сущности или атомарные факты, ребра - проверяемые отношения из Википедии и открытых страниц. Алгоритм синтеза явно управляет структурой, чтобы исключить недоопределенность или ранние "короткие замыкания". В HCSP ответ формально равен пересечению множеств, заданных текущими ограничениями и рекурсивными подвопросами; в терминах дерева корень — финальный ответ. Такой подход не только задаёт глубину и ширину рассуждения, но и делает каждый промежуточный шаг проверяемым по конкретным утверждениям. 🟡Синтез выполняет связка из 2 агентов. Планировщик контролирует глобальную сложность, выбирая цель и тип расширения, а Браузер добывает факты и ссылки из страницы сущности. 4 операции покрывают весь жизненный цикл: 🟢Инициализация из "якоря"; 🟢"Размытие родителя" - добавление нескольких независимых условий, которые в совокупности определяют уникальный ответ без включений между кандидатами; 🟢Вертикальное углубление по гиперссылке для увеличения высоты дерева; 🟢Генерация текста вопроса лишь после того, как каждый узел имеет достаточный набор проверяемых ограничений и достигнуты заданные метрики сложности. Качество контролируется по 2 осям: сложность и проверяемость. Сначала вопросы прогоняются "в лоб": если мощная базовая модель отвечает правильно без поиска, образец исключается, так было отсеяно около 2%. Затем проверяется решаемость на фиксированном наборе страниц с примесями-дистракторами и все двусмысленное удаляется. Итог: датасет с 50 тыс. пар вопрос–ответ и 16,5 тыс. траекторий размышлений с метками извлечения. 🟡Эксперименты. Тесты показали, что InfoSeek переносится за пределы домашнего домена. На классических наборах для извлечения фактов и мульти‑hop вопросов компактная модель InfoSeeker‑3B опережает типовые RAG и агентные пайплайны. На BrowseComp‑Plus с фиксированным корпусом 100K страниц и BM25 точность достигает 16,5% при среднем 8,24 обращения к поиску, что выше, чем у Gemini 2.5 Flash, Sonnet 4 и GPT‑4.1 и значительно выше Qwen3‑32B и Search‑R1‑32B. Замена обучающего набора NQ+HQA на InfoSeek поднимает точность с 3,0% до 16,5% и делает запросы осмысленно более частыми. ▶️ Из готового у проекта есть датасет, техотчет, конструктор древа данных и код для SFT- трейна. В планах - код RL и публикация весов InfoSeeker‑3B. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Датасет 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#DeepResearch#Dataset#InfoSeek
@ai_machinelearning_big_data · Post #9243 · 12/12/2025, 02:09 PM
🌟OMC25: датасет для вычислительной химии. ОMC25 - крупнейший набор данных по молекулярным кристаллам, рассчитанный методом теории функционала плотности (DFT) в пакете VASP. В основе датасета лежат структуры, полученные из траекторий релаксации молекулярных кристаллов. Сами исходные кристаллы были сгенерированы с помощью инструмента Genarris 3.0, который, в свою очередь, использовал молекулы из известного набора OE62. Это обеспечивает преемственность данных и четкую привязку к проверенным химическим структурам, но масштаб здесь совершенно иной. Тренировочная часть содержит почти 25 млн. фреймов. Это данные по 207 тыс. кристаллов, которые, в свою очередь, произошли от 44 тыс. уникальных молекул. Валидационная часть меньше, но тоже весовая: около 1,4 миллиона кадров. Данные упакованы в формате ase-db как объекты LMDBDatabase, что является стандартом в задачах машинного обучения для химии. Исходные кристаллы были созданы программой Genarris 3.0. Она, в свою очередь, использовала молекулы из популярного набора OE62. Так что у данных есть четкая привязка к проверенным химическим структурам. Работа с данными сета происходит через библиотеку fairchem. Каждая структура хранится как объект ASE Atoms, что привычно для инженеров, работающих с атомистическим моделированием. Ключевые метки для обучения моделей включают полную энергию DFT, силы, действующие на атомы, и тензор напряжений . Это "каноническая троица" для обучения межатомных потенциалов. Помимо физических величин, в атрибуте atoms.info зашиты критически важные метаданные. Помимо самого набора, авторы выложили базовый чекпоинт eSEN-S, обученный на всём OMC25. 📌Лицензирование : CC-BY-4.0 License 🟡Датасет 🟡Модель 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Dataset#FAIR#Chemistry
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #9412 · 01/21/2026, 09:07 AM
🌟GenRobot RealOmni-OpenData: апдейт датасета для Embodied AI RealOmni - это не просто каталог видео, где роборука хватает кубик на белом столе. Это мультимодальный подарок с траекториями, аннотациями и движениями суставов. 🟡Сенсоры Картинка с Fisheye-камер, данные IMU (инерциалка), энкодеры и данные с тактильных датчиков с разрешением 1 мм. 🟡Сценарии Снимали в 3000 реальных домах, никаких стерильных лабораторий: складывание одежды, завязывание шнурков, разбор посуды и сортировка всякого хлама. 🟡Bimanual manipulation Почти все таски двурукие. 🟡Long-horizon Медианная длина клипа ~ 210 секунд. То есть это не "схватил-положил", а полноценные процессы "достать, сложить, убрать в ящик". В свежем обновлении добавили 35 тыс. клипов с фокусом на разгребание куч разнородных предметов. Это именно та задача, на которой сыпется большинство моделей. Немного цифр о всем датасете 🟢Объем (заявленный): 95 ТБ (об этом ниже). 🟢Количество клипов: 1M+ (в планах). 🟢Разрешение: 1600x1296 @ 30fps. 🟢Формат: .mcap (стандарт для ROS, внутри сжатый H.264). Весть проект запланирован объемом 95 ТБ и хронометражем 10,000 часов. Но если посчитать, то что уже залито (Stage 1 + Stage 2), то суммарно около 5.4 ТБ и ~1600 часов. Остальное обещают догрузить as soon as possible. 🟡Важно знать Данные собраны специфическим гриппером GenDAS, так что если у вас другой сенсорный массив (или его нет), transfer learning может стать болью. Ассеты заточены под железку GenRobot. Это все еще телеоперация. То есть мы учим робота копировать движения человека-оператора и если он тупил или руки дрожали сетка это тоже выучит. Тем не менее, это очень крутой релиз для тех, кто пилит домашних роботов. Данные по завязыванию шнурков и разбору предметов в open-source редкость. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License. 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Robotics#Dataset#RealOmni#GenRoborAI
@DHRIsfu · Post #643 · 01/23/2025, 05:41 AM
😉 Благодарим всех, кто посетил онлайн-семинар с участием Ивана Викторовича Бегтина: теперь можно смело говорить о том, что дата-инженерия в DH интересна сотням людей! Вы можете найти все выпуски «Цифровой среды» здесь (в ближайшее время на странице появится и запись «Дата-инженерии в цифровой гуманитаристике»). Несколько полезных ссылок по мотивам доклада: 🔜 О глобальной инициативе OpenGLAM https://openglam.pubpub.org/ 🔜Наборы данных для ИИ Национальной библиотеки Норвегии https://ai.nb.no/datasets/ 🔜Открытые данные национальной библиотеки Финляндии https://data.nationallibrary.fi/ 🔜 GLAM Workbench коллекция культурных данных и API Австралии https://glam-workbench.net/ 🔜 Приоритетные площадки для работы исследователей – Hugging face https://huggingface.co/ и Kaggle https://www.kaggle.com/ 🔜 Веб-архивы Сommon Crawl https://commoncrawl.org/ и Internet Archive https://archive.org/ 🔜 Платформа для поиска данных Dateno https://dateno.io #opendata#dataset#glam#openglam#datacatalogs#данные#датасеты
@neuroport · Post #526 · 11/26/2025, 07:48 AM
✍️ SuperCaption Qwen3-VL ● Ультимативный генератор описаний ● Portable by Nerual Dreming & Slait Ссылка на оригинальный GitHub: https://github.com/timoncool/SuperCaption_Qwen3-VL Репакеры:#NerualDreming, #Slait Дата обновления: 26 ноября 2025 Версия: 1.0 Категории:#captioning, #img2txt, #AIvision, #video2txt, #OCR, #dataset Платформа:#Windows Язык: RU, EN, CN Место на диске: ~15 ГБ (зависит от модели) Системные требования: NVIDIA GPU (минимум 6 ГБ VRAM для 2B модели, рекомендуется 12+ ГБ для 8B+) Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта SuperCaption Qwen3-VL — это мощнейший комбайн для анализа визуального контента. В его основе лежит модель Qwen3-VL, которая "видит" мир лучше многих конкурентов. Главная фича — использование Abliterated моделей, у которых отключена цензура. Это значит, что софт опишет абсолютно всё, что вы ему покажете, без морализаторства и отказов. Идеальный инструмент для дата-сайентистов, контент-мейкеров и всех, кому нужно превратить гигабайты картинок и видео в структурированный текст. 😬Основные возможности SuperCaption Qwen3-VL Работа с изображениями (50+ режимов): 🟣Генерация промптов: Создает готовые промпты для Stable Diffusion и MidJourney, теги в стиле Booru. 🟣Маркетинг и SEO: Пишет продающие описания товаров, SEO-тексты (до 160 символов), посты для соцсетей. 🟣 Продвинутый OCR: Распознает текст на 20+ языках, конвертирует таблицы с картинок сразу в HTML-код, извлекает данные в JSON. 🟣Сравнение и анализ: Режимы "До/После", сравнение товаров, контроль качества (поиск дефектов), анализ временных рядов. 🟣Object Detection: Находит объекты и выдает их координаты (bbox) в JSON или рисует рамки прямо на фото. Интеллектуальный анализ: 🟣Thinking Mode: Режим "рассуждений" для сложных задач — модель сначала думает, потом отвечает. 🟣Решение задач: Пошаговое решение математики, физики, разбор учебных заданий. 🟣Аналитика: Читает графики, диаграммы, технические чертежи и медицинские снимки. Видео-аналитика: 🟣Таймлайны: Создает хронологию событий с таймкодами. 🟣Саммари: Делает краткую выжимку содержания длинных видео. 🟣Анализ монтажа: Оценивает склейки, переходы, темп и операторскую работу. 🟣Поиск действий: Находит конкретные моменты (например, "когда человек начал бежать"). Прочее: 🟣Пакетная обработка: Закидываете папку с тысячей файлов -> идете пить кофе -> получаете TXT/JSON/CSV файлы для каждого. 🟣Гибкость: Полная поддержка кастомных промптов на русском языке. 💿Установка и запуск ⁍ Скачайте архив SuperCaption_Qwen3-VL. ⁍ Распакуйте в удобное место (путь без кириллицы!). ⁍ Запустите install.bat и выберите свою видеокарту. ⁍ Нажмите Enter и дождитесь окончания установки. ⁍ Запустите run_with_update.bat для старта. ⁍ Интерфейс откроется в браузере (http://127.0.0.1:7860). ➡️Скачать SuperCaption с GitHub — исходный код ➡️Скачать Portable установщик — скачает все что нужно ➡️Скачать Portable архив с окружением — Окружение под Win 11 и RTX 4090 💬Обсудить в нашем чате 👾НЕЙРО-СОФТ - делаем нейросети доступнее