🔥Как работает нейросеть? — [9:59]
Нейросети уже заполонили мир, особенно ChatGPT и Midjourney, поэтому важно приблизительно понимать как они работают. В этом ролике речь пойдёт об общем строении ИИ, что такое нейрон, вес и как подбирается результат.
Перейти к просмотру
#видео#ai
🌟Tencent HY-WU: динамические LoRA для редактирования изображений.
Tencent HY опубликовала первую часть серии работ под названием HY-WU (Weight Unleashing). Суть метода в отказе от стандартной парадигмы адаптации, при которой модель получает один фиксированный набор весов для всех задач.
Специальная модель-генератор синтезирует LoRA отдельно под каждый входной пример прямо во время инференса, без дополнительной оптимизации на тест-тайме.
Проблема, которую решает HY-WU, хорошо знакома всем, кто работал с дообучением: когда задачи противоречат друг другу (например, "размыть" против "убрать размытие" или "состарить лицо" против "восстановить"), общий адаптер вынужден идти на компромисс.
Градиенты конфликтуют, и результат оказывается хуже, чем если бы задачи обучались раздельно.
Чтобы не быть голословными, авторы измерили это напрямую: косинусное сходство градиентов между разнородными задачами устойчиво отрицательно, среднее около −0.30, то есть задачи буквально тянут веса в противоположные стороны.
HY-WU предлагает условную генерацию параметров. Модель-генератор (8B параметров) принимает на вход совместное представление изображения и текстового запроса через энкодер SigLIP2, после чего генерирует LoRA-матрицы (~0.72B) и инжектирует их в базовую модель.
Обучение сквозное, только через downstream-loss, без предварительно собранных чекпойнтов адаптеров.
🟡Тесты и результаты
Для тестов выбрали задачу редактирования изображения текстовым запросом - в нем конфликты неизбежны и визуально очевидны.
🟢В попарном human evaluation (GSB) HY-WU выигрывает у всех топовых open-source редакторов с большим отрывом: 67–78% против Step1X, Qwen, LongCat и FLUX;
🟢Среди закрытых систем модель обошла Seedream 4.5 (55.6%) и GPT Image 1.5 (55.5%).
🟠Единственные, кто пока впереди - Nano Banana 2 и Nano Banana Pro.
Tencent проверили: прирост качества дается именно условной маршрутизацией, а не просто увеличением числа параметров. Когда генератор использовали с перемешанными или усредненными условиями, результат проваливался до уровня базовой модели.
Полный SFT с намного большим числом обучаемых параметров давал сопоставимый результат с обычным Shared LoRA, так как в обоих случаях в инференсе применяется одна фиксированная точка в пространстве весов.
Выпущенная работа - первая часть серии исследований по функциональной памяти для генеративных моделей. В планах:
🟢сравнить функциональную память с retrieval-подходами и понять, когда каждый из них уместен;
🟢разработать протоколы онлайн-обучения, при которых модель усваивает новые задачи без деградации на старых;
🟢исследовать масштабирование модели-генератора отдельно от базовой модели.
Помимо этого, в планах выйти за пределы LoRA на другие операторные интерфейсы, распространить метод на видео и агентные системы, а также проработать возможность точечно удалять поведение модели через управление состоянием генератора.
Кроме этого архиполезного исследования Tencent выложили связку из модели-генератора и базовой модели HY-Image-3.0-Instruct, поверх которой она и работает.
Поиграться этой красотой можно, если под рукой простаивает 8х40 GB или 4х80 GB VRAM.
📌Лицензирование: Tencent Hunyuan Community License.
🟡Страница проекта
🟡Prompt Handbook (китайский)
🟡Модель
🟡Техотчет
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#ImageEdit#HYWU#Tencent
✅ Завтра
Imagine Cup 2018 (приём заявок)
📅 до 28 февраля / приём заявок до 23:59 (время МСК) / Москва
💵 Бесплатно
📝 Регистрация тут: https://goo.gl/cqaeho
Imagine Cup — международный технологический конкурс среди студенческих проектов, проводимый при поддержке Microsoft в 16-й раз.
Участие могут принимать студенты, магистры, аспиранты, школьники старших классов. Возраст участника 16+ лет.
У нас в этом году 3 категории: AI, Big Data, Mixed Reality.
Подай заявку на участие в конкурсе! Не упусти возможность поехать на международный финал конкурса Imagine Cup и побороться за приз до 100 000 долларов США.
🔗 Подробности тут: https://goo.gl/cqaeho
#BigData#ArtificialIntelligence#AI#MixedReality#Москва
✅ Через неделю
Imagine Cup 2018 (приём заявок)
📅 до 28 февраля / приём заявок до 23:59 (время МСК) / Москва
💵 Бесплатно
📝 Регистрация тут: https://goo.gl/cqaeho
Imagine Cup — международный технологический конкурс среди студенческих проектов, проводимый при поддержке Microsoft в 16-й раз.
Участие могут принимать студенты, магистры, аспиранты, школьники старших классов. Возраст участника 16+ лет.
У нас в этом году 3 категории: AI, Big Data, Mixed Reality.
Подай заявку на участие в конкурсе! Не упусти возможность поехать на международный финал конкурса Imagine Cup и побороться за приз до 100 000 долларов США.
🔗 Подробности тут: https://goo.gl/mq3Tr9
#BigData#ArtificialIntelligence#AI#MixedReality#Москва
❇️Вакансия: Machine Learning Engineer Middle
Формат: удаленно по всему миру
Наш часовой пояс: UTC+3
Занятость: проектная
Оплата: до 350 000₽ /проект или до 2500₽ /час
Subscale AI - специализируемся на разработке и внедрении AI/ML-решений
🔸Необходимые навыки:
- RAG (LangChain, LlamaIndex, OpenAI Assistant)
- Fine-tuning (TensorFlow, PyTorch, HF Transformers)
- Базы данных (MySQL, PostgreSQL, ClickHouse)
- API (REST API, FastAPI)
- Деплой (AWS, Azure, Google Cloud)
🔸Индивидуальные требования:
- Часовой пояс в пределах +-3 часов от UTC+3
- Свободное владение Русским языком
- Владение Английским языком
🔸Направления нашей работы:
- Внедрение ИИ в Отделы Продаж, Маркетинга, HR и др.
- Создание функциональных ИИ-Ассистентов
- Обучение ИИ-моделей с помощью RAG и Fine-tuning
- Разработка ИИ-продуктов(SaaS)
🔸Мы предлагаем:
- Интересные проекты с возможностью творческой реализации
- Возможность принять участие в выводе продуктов и сервисов на международный рынок
- Карьерный рост до Team Lead
- Отсутствие привязки к месту и возможность оплаты труда в любую точку мира
- Свобода мысли и принятия решений при реализации проектов
🔸Кого мы хотим видеть:
- амбициозных, инициативных и талантливых разработчиков, желающих достигать новых высот в сфере AI и ML, которые легко вольются в нашу молодую команду
💬Сразу отправляйте резюме/CV: @subscale_ai
#вакансия#vacancy#удаленка#remote#мидл#middle#ai#ии#ml#мл#llm#nlp#langchain#datascientist#mlengineer#python
🆕Видим сильного конкурента Gamma.
Нашли новые платформы для генерации презентаций — китайский Kimi и новую функцию в GigaChat.
Забросили им одинаковый промпт: сделать презентацию по российским ВКС-платформам.
🔵GigaChat — уже прорыв.
Раньше не мог, теперь может. По заданной теме предлагает план и сам создает слайды.
Да, пока кривенько и не слишком красиво, но — работает!
Можно менять картинки, редактировать текст, пересоздавать отдельные слайды или всю презентацию целиком.
🔵Kimi — это уже другой уровень. Посмотрите на видео: справился отлично. Ставим пять звезд! ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
Слайды не однотипные, оформление живое, современное, с инфографикой и визуалом.
Можно выбрать стиль шаблона — и всё выглядит интереснее, чем в Gamma, которая грешит однотипностью и бесплатно выдаёт не больше десяти слайдов. Китайский друг создал почти в два раза больше — и денег не попросил.
Kimi круто работает с короткими описаниями, но если дать длинный доклад на несколько страниц — упирается и не хочет. Зато по коротким промптам — просто супер.
Да, интерфейс на китайском. Но иконки понятные, можно разобраться методом тыка.
Готовую презентацию в обоих нейронках легко скачать в .pptx, и она прекрасно редактируется.
➡️На видео — как работают оба сервиса.
#ИИ#AI#Нейросети#GigaChat#Kimi
———
#Инструменты#Презентации
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct
🖥 Nvidia почти достигла рыночной капитализации в 4 триллиона долларов.
Во времена золотой лихорадки богатели продавцы лопат, а не старатели.
Сегодня тот же принцип работает в ИИ: NVIDIA — продавец лопат XXI века🛠️
• Золотоискатели-2025 — стартапы и корпорации, обучающие LLM, строящие автономных агентов и генеративные сервисы.
• Лопаты — GPU серии A/H, NVLink, CUDA-стек, DGX-сервера и сетевые ускорители.
• Магазин инструментов — собственные облака NVIDIA и партнёрские дата-центры.
Пока одни ищут «золото» в данных, NVIDIA продаёт каждому из них новые лопаты — и зарабатывает на каждом.
💰 Если бы вы вложили $10,000 в Nvidia в 2010… сейчас у вас было бы $4,400,000.
@ai_machinelearning_big_data
#ai#ml#Nvidia#market
#AI#GPU#NVIDIA#Инфраструктура
Это мы в мае сделали своей микро командой. Full AI. Поддержите реакцией.
Client: Nikita Efremov group
CMO: Anna Gerts
Creative director: Valeriya Kudinova
Art director / Ai artist: Evgenia Shabunina
Music: Ilgiz Nigmatullin
#jane#ai#fashion#ads