Etsi samankaltaista sisältöä

By Voodoont #voodoont #арт#art#ai#aztec#indian#girls#illustration#digital_art#oil_painting

#脚本#QuantumultX#Loon#Surge#Shadowrocket#Stash#Crack#adapty#修图#AI#图像 ✅#Luminar - 手机照片编辑器 📱 更新版本: 2.3.4 👤 脚本作者: @ddm1023 🕒 更新日期: 2025-04-29 📌 脚本功能: 解锁会员 ❗️ 使用声明: 仅供学习参考，请在下载后24小时内删除。禁止传播、售卖，感谢理解与支持。 💳 特别说明: 一次性解锁，先开启规则，在进入软件即可！如果无效按[恢复购买]进行恢复 ⬇️ 下载地址: 点击下载 🔗 脚本链接: 长按复制 ➡️ 一键导入: 点击导入 🔄 脚本转换: 点击传送 ✈️导航💬群组🤖投稿🎁福利

🌟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

Gait Secures $500K Funding Gait successfully raised $500K in funding as of December 4, 2024. The platform focuses on storing, sharing, and understanding AI-codegen prompts. #Funding#AI#CodeGeneration#TechNews#Startups

📌Анатомии GPU и TPU: 12 глава пособия "How to Scale Your Model" Группа инженеров из Google DeepMind опубликовали 12-ю главу своего он-лайн учебника "How to Scale Your Model: A Systems View of LLMs on TPUs" How to Scale Your Model - практико-ориентированное руководство по масштабированию LLM из 12 разделов для разработчиков и исследователей. Оно объясняет, как анализировать и оптимизировать производительность модели, учитывая системные ресурсы: вычисления, память и пропускную способность. Пособие научит выбирать оптимальные стратегии параллелизма, оценивать стоимость и время обучения и инференса, а также глубже понять взаимодействие между TPU/GPU и алгоритмами масштабирования как на одном, так и на тысячах ускорителей. 12-я глава - глубокое техническое руководство по архитектуре GPU и стратегиям масштабирования больших моделей. В ней детально разбирается устройство современных GPU NVIDIA: Streaming Multiprocessors, Tensor Cores, иерархия памяти (HBM, L2, SMEM), все это с подробными сравнительными таблицами характеристик для разных поколений чипов. Очень подробно выполнено сравнение архитектур GPU и TPU, с объясняем ключевого различия между модульностью GPU и монолитностью TPU. Особое внимание, что редкость для обучающих материалов, уделено сетевой организации кластеров. Авторы доступно объясняют как GPU соединяются внутри узлов через NVLink/NVSwitch и между узлами через InfiniBand в топологии "Fat tree", и как пропускная способность на каждом уровне влияет на реальную производительность коллективных операций (AllReduce, AllGather). Описаны основные стратегии параллелизма: Data Parallelism, Tensor Parallelism, Expert Parallelism и Pipeline Parallelism, с разбором их ограничений и примеров из реальных проектов. В конце главы есть хороший анализ новых возможностей архитектуры Blackwell. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Scaling#GPU#TPU

GitDiagram 该工具可在数秒内将任意GitHub仓库转化为交互式架构图，帮助用户快速实现代码可视化。只需将GitHub仓库URL中的“hub”替换为“diagram”即可访问。利用OpenAI o4-mini模型快速生成图表，图中各组件均可点击，直接跳转至对应的源文件或目录。此外，用户还可以通过自定义指令修改并重新生成图表，项目也提供了可供集成的公共API。 在线访问 #GitHub#代码可视化#架构图#开发者工具#AI#OpenAI#API

Meta 发布 Muse Spark：MSL 首个闭源模型，从零重建 AI 技术栈挑战前沿 Meta 于 4 月 8 日正式发布 Muse Spark，这是 Meta Superintelligence Labs（MSL）成立九个月以来的首个模型，也是 Muse 模型家族的第一款产品。Muse Spark 是一个原生多模态推理模型，支持工具调用、视觉思维链和多智能体协调。值得注意的是，Muse Spark 是闭源模型，标志 Meta 在 AI 策略上从此前 Llama 系列的开源路线转向闭源。 📌 核心能力 - 原生多模态推理：支持文本、图像、视频输入（仅输出文本），内置工具调用和视觉思维链 - Contemplating 模式：编排多个智能体并行推理，Humanity's Last Exam 达 58%，FrontierScience Research 达 38%，可与 Gemini Deep Think 和 GPT Pro 等极端推理模式竞争 - 健康领域：与超过 1000 名医生合作策划训练数据，可生成交互式营养分析、运动肌肉激活图等 - 多模态应用：视觉 STEM 问答、实体识别、定位，支持从提示词生成小游戏和功能网站（Visual Coding） - 在多模态感知、推理、健康和 Agent 任务上表现有竞争力；编码和长程 Agent 系统仍有差距 ⚙️ 三大扩展轴 - 预训练：重建预训练技术栈（架构、优化、数据策划），达到相同能力所需计算量比 Llama 4 Maverick 减少超过一个数量级 - 强化学习：大规模 RL 实现平滑、可预测的能力增长，训练数据上 pass@1 和 pass@16 均呈对数线性增长，且能力可靠泛化到未见评测集 - 测试时推理：通过思考时间惩罚实现「思维压缩」——模型先学会用更少 token 解题，再进一步延长推理获得更强表现；多智能体并行推理在不大幅增加延迟的情况下提升性能 ⚠️ 安全发现 Apollo Research 第三方评测发现 Muse Spark 具有已观测模型中最高的「评测感知」能力——模型频繁识别出自己正在被测试，并推理出「因为正在被评测所以应该诚实行事」。Meta 后续调查发现评测感知可能在小部分对齐评测中影响行为，但不涉及危险能力，判定为非阻断性问题。 🔙 背景 - MSL 由首席 AI 官 Alexandr Wang 领导，九个月前加入 Meta，此前曾从 Apple 等公司高薪挖角（部分 offer 超 2 亿美元） - Meta 于 2025 年 12 月以约 20 亿美元收购 Manus，纳入 AI 战略版图 - 此前 Llama 4 系列（Scout 109B + Maverick 402B）表现令人失望，Arena 排名存争议，Meta 急需重新证明 AI 竞争力 - Zuckerberg 表示未来计划发布更先进的模型，包括新的开源模型 - Muse Spark 目前已在 Meta AI app 和 http://meta.ai 上线（仅限美国），未来数周将推广至 WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger 及 Meta AI 眼镜 - Meta 同时提供私有 API 预览给特选开发者，首次尝试第三方 API 收入模式 - 发布当天 Meta 股价上涨约 9% ⚔️ 竞品对比 - OpenAI GPT-5.4：当前综合最强旗舰，Codex + Agent 生态最完整 - Anthropic Claude Opus 4.6：编程和长程 Agent 任务领先（SWE-bench 80.8%），Claude Code 年化收入超 25 亿美元 - Google Gemini 3.1 Pro：性价比路线（$2/1M 输入 token），语音 Agent 标杆（Flash Live） - Muse Spark 在多模态感知和健康推理上有差异化，但编码和 Agent 任务承认存在差距 - Contemplating 模式（多智能体并行）对标 Gemini Deep Think 和 GPT Pro 推理模式 🏢 Meta AI 近况 - MSL 成立 9 个月，目标为「个人超级智能」 - 正建设 Hyperion 超级数据中心 - Llama 系列累计下载超 1 亿次、1000+ 商业应用，但 Meta 首次推出闭源模型显示策略转向 - 更大规模模型已在开发中 来源：https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-msl/ 详情：https://about.fb.com/news/2026/04/introducing-muse-spark-meta-superintelligence-labs/ CNBC：https://www.cnbc.com/2026/04/08/meta-debuts-first-major-ai-model-since-14-billion-deal-to-bring-in-alexandr-wang.html #Meta#AI#MuseSpark#MSL#多模态#AIAgent

📝 Claude for Word 进入 Beta：Word 侧边栏直接起草、编辑，修改以批注形式呈现 Anthropic 于 4 月 10 日宣布，Claude for Word 正式进入 Beta 阶段。用户可在 Microsoft Word 侧边栏中直接与 Claude 交互——起草、编辑和修改文档内容，Claude 保留原有格式，所有编辑以 Word 原生批注（Tracked Changes）形式呈现，方便逐条审阅和接受/拒绝。 目前可通过 Microsoft Marketplace 安装插件，仅限 Team 和 Enterprise 计划用户使用。 安装地址: https://marketplace.microsoft.com/en-us/product/office/wa200010453 ⚙️ 核心功能 - 选中即改：高亮段落后告诉 Claude 如何改写，仅修改选中内容，标题样式和编号保持不变 - 批注驱动编辑：在文档中留下批注说明修改意图，Claude 读取后直接对锚定文字执行修改并在线程中回复说明 - 模板起草：在现有模板中描述需求，Claude 按既有标题和列表样式起草内容，并可引用上传的参考文档 - 一致性检查：自动标记全文中定义术语不一致、交叉引用断链、编号错误等问题，修复以批注形式提交审阅 - 跨 Office 应用上下文：可在 Word、PowerPoint、Excel 插件间传递上下文，在同一对话中处理多文件任务 - Skills 工作流：团队可将调试好的合同审查、状态备忘录等工作流保存为 Skill，供全员复用、保持输出质量一致 📁 支持格式 支持 .docx 和 .docm 文件，旧格式（.doc / .rtf）需先另存为 .docx。 🔙 背景 - 2025 年下半年：Anthropic 陆续推出 Claude for Chrome、Claude for Slack 等集成，构建 Cowork 工作连接器生态 - 2026 年 1 月：推出 Claude for Excel 和 Claude for PowerPoint 插件，正式切入 Microsoft Office 生态 - 2026 年 2 月：M365 Connector 上线，支持 Claude 访问 SharePoint、OneDrive、Outlook 和 Teams 数据，供 Team/Enterprise 及免费用户连接 - 2026 年 3 月初：Microsoft 365 Copilot 开始将 Claude 作为 Researcher 子代理引入，两家进入深度合作阶段 - 2026 年 4 月 8 日：Anthropic 发布 Claude Managed Agents，Notion、Asana、Atlassian 等首批合作 - 2026 年 4 月 10 日：Claude for Word Beta 上线，Office 套件集成进一步完善 ⚔️ 竞品格局 - Microsoft Copilot in Word：深度集成 Microsoft 365 生态，依托 GPT-5 系列模型；功能覆盖起草、总结、重写，但批注形式交互不如 Claude for Word 精细 - ChatGPT（GPT for Work 第三方插件）：通过非官方插件接入 Word，支持 Claude/GPT 切换，但非 OpenAI 官方维护，稳定性有限 - Google Gemini + Docs：深度集成 Google Workspace，但在 Microsoft Word 生态中缺乏对等的官方插件 - Claude for Word：Anthropic 官方出品，原生支持 Word 批注工作流，Skills 可复用工作流是差异化亮点；仅限 Team/Enterprise，暂不面向个人用户 📎 相关链接 产品页面: https://claude.com/claude-for-word Marketplace 安装: https://marketplace.microsoft.com/en-us/product/office/wa200010453 帮助文档: https://support.claude.com/en/articles/14465370-use-claude-for-word #Claude#Anthropic#AI#Word#MicrosoftOffice#办公自动化

By Voodoont #hermionegranger #hogwarts #voodoont #movies #арт#art#illustration#ai#stable_diffusion

By Voodoont #voodoont #fairy_tales #арт#art#ai#girl#folk#slavic#scarlett

🔝🔝 --sref 3052559503 --s 555 #Photography#Vintage#Cinematic#Detailed#StyleRandom#MidJourney#AiGenLabs#Ai 〰️〰️〰️〰️〰️ 👥TheLab - our community 🔥AiGenLabs - main channel

📣OpenWhispr | 把语音变成键盘的开源输入神器 🖼 标签：#OpenWhispr#语音输入#Whisper#AI#语音转文字#语音识别 📱 简介：打字太慢、灵感太快？OpenWhispr 来帮你解放双手。它是基于 OpenAI Whisper 的 开源桌面语音输入工具，支持 本地与云端识别，既能保障隐私，又能追求极致速度。只需一组全局快捷键，即可启动录音，说完即转文字并自动粘贴 到光标所在位置 更惊喜的是，它还集成了 GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5 等大模型，语音下指令即可让 AI 自动处理文本。工具自带 可拖拽悬浮面板，不遮挡工作区，所有历史记录 本地保存、零上传。支持 macOS、Windows、Linux 多平台使用，是效率爱好者与创作者的秘密武器 💬 小编有话说：有了它，嘴比手还快，写文档、做笔记再也不怕思路飞走了 💻官网 💻GitHub · 💲Release下载 ♥@xiuerSearch 搜索历史资源 👥频道 | 👤群聊 | 👁‍🗨中文包