🚀 Hunyuan-Large-Vision: новая мощная мультимодальная модель от Tencent
🔹 MoE-архитектура — 389B параметров (52B активных) для оптимального баланса мощности и эффективности.
🔹 Лидер в рейтингах — 1256 баллов в LMArena Vision, #1 в Китае, на уровне GPT-4.5 и Claude-4-Sonnet.
🔹 Глубокое понимание — визуальное рассуждение, анализ видео и 3D-пространства, 79,5 баллов в среднем по бенчмарку OpenCompass.
📌 Модель дополняет линейку Hunyuan-TurboS-Vision и Hunyuan-T1-Vision, доступных через Tencent Cloud для задач в самых разных отраслях.
🟢Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list?modelKey=VisionUnderstand
🟢Блог: https://vision.hunyuan.tencent.com
🟢API: https://cloud.tencent.com/document/product/1729/104753
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Multimodal#MachineLearning#MoE#VisionAI#Tencent#Hunyuan#LLM#ComputerVision#3DVision
Иногда появляется ощущение, что жизнь вокруг ИИ происходит в режиме быстрой перемотки. Меньше месяца назад Мета выпустила SAM для сегментации любых объектов на изображении, но такое ощущение, что это было всегда. Только за последние 2 дня я уже прочитал около десятка документов, описывающих прототипы использования SAM для изучения недр.
Например, на первых двух картинках (из этого поста) - берем шлиф(срез породы) -> пропускаем через SAM -> выделяем все зерна пород -> автоматически получаем распределение размера зерен (гранулометрия).
На последней картинке я просто кликнул мышкой и выделил все пыльцевые зерна на изображении полученном с помощью электронного микроскопа. Автоматически выделенные зерна можно классифицировать и использовать палеотнологами для определения геологического возраста породы.
#machinelearning#Geo
🤖 CEO Tencent Пони Ма о раннем этапе развития холдинга, роли продаж и судьбе:
🛒 Мы постоянно пытались продать #Tencent, но никто не собирался покупать. Мы не могли продать QQ (первая социальная сеть компании, MAU до сих пор в районе 850 млн), поэтому продолжали развивать проект самостоятельно.
💸 Раньше в г.Шэньчжэнь не было VC. Нам повезло, что прямо перед крахом пузыря доткомов мы привлекли $2 млн.
ChatGPT для климатических вопросов и ответов
На Hugging Face есть милейший чат бот, который отвечает на все вопросы, касающиеся климата. Работает с помощью больших языковых моделей и при взаимодействии с ChatGPT API.
Бот обучен в основном на документах межправительственной комиссии по изменению климата (IPCC), поэтому не понимает, когда его спрашивают про что-то другое. Задаете вопрос, получаете развернутый ответ со ссылками на документы IPCC. Это интересный пример внедрения больших языковых моделей обученных на корпусе внутренних документов.
#AI#climate#LLM
#AI
Немного ИИ-теории
❗️В недавнем иске против компании OpenAI Илон Маск утверждал, что GPT-4 является ранним AGI, по сути равным человеческому интеллекту.
Что же такое AGI и когда он появится?
👤Сэм Альтман, CEO Open AI определяет AGI (artificial general intelligence) как интеллект, равный уровню обычного человека, который можно было бы принять в команду как сотрудника. Также популярно определение AGI как «системы, способной выполнить любую когнитивную задачу, доступную человеку».
📎Для справки: существует несколько видов (уровней развития) ИИ, а именно узкий ИИ (narrow, ANI), общий ИИ (genreal, AGI) и супер ИИ (super AI, ASI).
⏲Исследователи никак не могут прийти к консенсусу относительно даты появления AGI. По результатам Expert Survey on Progress in AI, существует 50% шанс того, что AGI появится до 2059 года. Тем не менее, поле ИИ изменяется постоянно и становится сложным оставаться в курсе событий.
⭐️Для этого мы нашли крупнейшее русскоязычное AGI-сообщество agirussia.org — у них есть канал и группа в Telegram.
🌐еще проходят еженедельные онлайн-семинары по тематике AGI на русском языке, записи семинаров за последние несколько лет доступны на YouTube и их сообществе в ВК.
Держим руку на пульсе ИИ⭐
⭐️Автор, Анна, @qcuqueen
#computervision#cases
Tumblr учит ИИ банить порно –– пока получается плохо.
В конце прошлого года Tumblr запретил взрослый контент в микроблогах. 17 декабря, после того, как новые правила вступили в силу, стало очевидно, что искоренить порно –– задача непростая, и сделать это с помощью одних модераторов не получится. Специально обученный ИИ ошибочно удалил миллионы невинных картинок (досталось рыбкам, цветам, котятам), а, к примеру, хентай, не пострадал.
Почему важно: Удивительно, что Tumblr наступил на грабли новичка в области машинного обучения. В подобных задачах классификации самый важный шаг –– сбор не порноконтента, а данных, которые не являются NSFW (Not Safe For Work, другими словами –– nudity). Попытка обучить нейросеть на материале с Pornhub, очевидно провалилась. Без дополнительной фильтрации это бесполезно. Возьмем куриное яйцо –– ИИ будет упорно отправлять его в запрещенный контент, потому что для него все цвета человеческой кожи –– nudity.
Tumblr, скорее всего, уже осознал ошибку –– пока не сбалансируется обучающая выборка, котята будут улетать в бан. Как это сделать? #Active_learning хорошо справляется с подобными задачами: надо обучить нейросеть по обширной базе случайных картинок, допустим, с Flickr, где нет nudity, и отправить результаты разметчикам –– они отметят, где модель допустила ошибку. Таким образом обучающая выборка расширится максимально полезными данными, и хентай будет побежден. Учитесь на чужих ошибках, и не переживайте –– их допускает даже Tumblr.
❤️Интервью Павла Дурова на русском в 4k@durov
🎞 Ссылка на Youtube
Решил поиграться с нашим #AI и перевести видео с липсинком полностью через бот @plasma_gpt_ai_bot На русский в разы сложнее переводить, чем на английский.
Смотрите, что получилось)