TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Source channel @githubtrending · Post #14909 · Jul 3
#other#agent#llm#rag Happy-LLM is a free, open-source learning project that helps you deeply understand large language models (LLMs) from basics to advanced training and applications. It teaches you key concepts like NLP, Transformer architecture, pretraining, and how to build and train your own LLaMA2 model step-by-step. You also learn practical skills like fine-tuning and using cutting-edge techniques such as Retrieval-Augmented Generation (RAG) and intelligent agents. This project is ideal if you know some Python and deep learning, and it offers both theory and hands-on code to help you master LLM development and apply it in real-world AI tasks. This can boost your skills and confidence in AI model building and research. https://github.com/datawhalechina/happy-llm
Search: #bioacoustics
@interesting_planet_facts · Post #1180 · 12/31/2025, 10:11 PM
🌎 Sperm whales use a form of vocal “click” codes called codas to communicate within social groups. Each group has its own dialect of codas, with some sequences unique to specific clans. Adult whales use these patterns to maintain social bonds—individuals can be identified by their group’s coda “accent.” ✨ #whale⚡#communication⚡#animalbehavior⚡#bioacoustics 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels
@ai_machinelearning_big_data · Post #8288 · 08/16/2025, 12:01 PM
🎧 Perch 2.0 — AI, который слушает природу и спасает вымирающие виды. DeepMind выпустили Perch 2.0 — компактную supervised-модель для биоакустики. Без миллиардов параметров, без сложного self-supervised обучения — просто аккуратная модель, которая побила все бенчмарки и уже работает в полевых исследованиях. 🌱 Почему это важно Звуки природы — это источник данных о биоразнообразии. По аудиозаписям можно понять: - какие животные живут в лесу, - сколько их, - размножаются ли они, - не вытесняются ли они человеком. Но расшифровка аудио — адский труд: в одном часе записи из тропиков десятки накладывающихся голосов. 🐦Что умеет Perch 2.0 Perch 2.0 — универсальный эмбеддер для звуков животных. Берёт 5 секунд аудио → выдаёт вектор, с которым можно: - находить похожие записи, - кластеризовать звуки, - обучать простой классификатор для новых видов (few-shot). ⚡ Работает без GPU и без дообучения. 🛠 Архитектура - Основa: EfficientNet-B3 (12M параметров). - Три головы: 1. Классификация ~15k видов. 2. Прототипная — создаёт семантические логиты для distillation. 3. Source prediction — угадывает источник записи. - Обучение в два шага: 1. Прототипная голова учится сама. 2. Её логиты становятся soft-label’ами для основной (**self-distillation**). 📊 Результаты - SOTA на BirdSet и BEANS (ROC-AUC, mAP). - Отличная переносимость на морских данных (киты, дельфины), которых почти не было в тренировке. - Всё это — без fine-tuning, только фиксированные эмбеддинги. Главный вывод Perch 2.0 показывает, что: 🟢 качественная разметка, 🟢 простая архитектура, 🟢 чёткая постановка задачи могут быть важнее, чем «бесконечные параметры» и сложные LLM. 🌍 Что это меняет - Биологам — быстрый анализ джунглей Бразилии или рифов без написания своих моделей. - ML-инженерам — наглядный пример, как обучать компактные сети без потери качества. - Исследователям — напоминание: не всегда нужен GPT-4, чтобы сделать полезный инструмент. 🟠Github: https://github.com/google-research/perch-hoplite 🟠Подробнее: https://deepmind.google/discover/blog/how-ai-is-helping-advance-the-science-of-bioacoustics-to-save-endangered-species/ 🟠Статья: http://arxiv.org/abs/2508.04665 @ai_machinelearning_big_data #DeepMind#AI#Bioacoustics#MachineLearning#Perch#Ecology