TTS Arena: მეტყველების სინთეზის მოდელების შეფასების დემოკრატიზაცია
მეტყველების სინთეზის სფეროში დიდი ხანია არ არსებობდა მოდელების ხარისხის ზუსტი გაზომვის მეთოდი. არსებული ობიექტური და სუბიექტური მეთოდები არაეფექტურია მსგავსი ხარისხის მოდელების შესადარებლად. ამ გამოწვევის საპასუხოდ, შეიქმნა TTS Arena, სადაც საზოგადოებას შეუძლია შეაფასოს სინთეზირებული აუდიო და დაეხმაროს მოდელების რანჟირების დემოკრატიზაციას. პლატფორმა იყენებს ადამიანის შეფასებას, მსგავსად Chatbot Arena-ისა, მოდელების ობიექტური შედარებისთვის.
Hugging Face-ი და NVIDIA-ი „ტრენინგს DGX Cloud-ზე“ უშვებენ Enterprise Hub-ის ორგანიზაციებისთვის
Hugging Face-მა NVIDIA-სთან ერთად წარადგინა „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“, ახალი სერვისი Hugging Face Hub-ზე, რომელიც განკუთვნილია Enterprise Hub-ის ორგანიზაციებისთვის. ეს პლატფორმა მომხმარებლებს აძლევს მყისიერ წვდომას NVIDIA H100 Tensor Core GPU-ებზე, რათა მარტივად დახვეწონ პოპულარული გენერაციული AI მოდელები, როგორიცაა Llama, Mistral და Stable Diffusion. სერვისი ამარტივებს ხელოვნური ინტელექტის მოდელების წვრთნის პროცესს კოდის გარეშე მუშაობის (no-code) და მოხმარების მიხედვით გადახდის (pay-as-you-go) მო
Hugging Face-ი NVIDIA-სთან პარტნიორობით „Train on DGX Cloud“ სერვისს უშვებს Enterprise Hub ორგანიზაციებისთვის
Hugging Face-ი, NVIDIA-სთან ერთად, წარმოგიდგენთ „Train on DGX Cloud“-ს – ახალ სერვისს, რომელიც ხელმისაწვდომია Enterprise Hub ორგანიზაციებისთვის Hugging Face Hub-ზე. ეს პლატფორმა ამარტივებს ღია მოდელების გამოყენებას NVIDIA DGX Cloud-ის მაღალსიჩქარიან გამოთვლით ინფრასტრუქტურასთან. სერვისი მომხმარებლებს აძლევს მყისიერ წვდომას უახლეს NVIDIA H100 Tensor Core GPU-ებზე, რაც მათ საშუალებას აძლევს, მარტივად დააზუსტონ პოპულარული გენერაციული AI მოდელები, როგორიცაა Llama, Mistral და Stable Diffusion. „Train
ScreenEnv: დესკტოპის ავტომატიზაციისა და AI აგენტების რევოლუცია Docker კონტეინერებში
ScreenEnv წარმოადგენს ინოვაციურ პლატფორმას, რომელიც დესკტოპის ამოცანების ავტომატიზაციას, GUI აპლიკაციების ტესტირებასა და AI აგენტების შექმნას ამარტივებს. ის გთავაზობთ სანდბოქსირებულ დესკტოპ გარემოს Docker კონტეინერში, რაც უზრუნველყოფს სრულ კონტროლს ვირტუალურ სესიაზე, კომპლექსური VM-ების საჭიროების გარეშე. პლატფორმა ადაპტირდება არსებულ ინფრასტრუქტურასთან და მომავალში გეგმავს ქროს-პლატფორმულ მხარდაჭერას Android-ის, macOS-ისა და Windows-ისთვის.
Hugging Face Hub: მანქანური სწავლების პროექტების დაჩქარება და კოლაბორაცია
სტატია განიხილავს მანქანური სწავლების (ML) განვითარების გამოწვევებს, როგორიცაა მოდელების პროდუქტიულ ფაზაში ვერ გადასვლა და თანამშრომლობის სირთულეები. წარმოდგენილია Private Hub-ისა და განსაკუთრებით Hugging Face Hub-ის როლი, როგორც ამ პრობლემების გადაწყვეტა. Hugging Face Hub გთავაზობთ ღია წყაროს პლატფორმას მოდელების, მონაცემთა ნაკრებებისა და აპლიკაციების ფართო კოლექციით, Git-ზე დაფუძნებულ რეპოზიტორიებსა და თანამშრომლობით ხელსაწყოებს ML სამუშაო პროცესების დასაჩქარებლად, კვლევიდან დაწყებული წარმოება
Consilium: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების თანამშრომლობა კონსენსუსისთვის
Consilium წარმოადგენს ინოვაციურ პლატფორმას, რომელიც დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM) აძლევს საშუალებას, მიაღწიონ კონსენსუსს დისკუსიის გზით. ჰაკათონის ფარგლებში შექმნილი პროექტი აერთიანებს Gradio ინტერფეისს და MCP სერვერს, რაც LLM-ებს საშუალებას აძლევს ითანამშრომლონ, შექმნან დასაბუთებული პასუხები და მიიღონ გადაწყვეტილებები. პლატფორმა ვიზუალურად წარმოადგენს მრგვალ მაგიდას, სადაც მოდელები დისკუსიას აწარმოებენ, ხოლო Microsoft-ის AI Diagnostic Orchestrator-ის მიერ მიღწეული შედეგები ადასტურებს, რომ მრავალი
Ryght Preview-ის ოფიციალური გაშვება: ხელოვნური ინტელექტი ჯანდაცვისა და სიცოცხლის მეცნიერებებისთვის
კომპანია Ryght-ი ოფიციალურად უშვებს Ryght Preview-ს, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმას, რომელიც შექმნილია ჯანდაცვისა და სიცოცხლის მეცნიერებების სექტორისთვის. პლატფორმა მიზნად ისახავს ამ სფეროებში მონაცემთა მოძველებული ანალიზის პრობლემის გადაჭრას, რაც დიდ გუნდებს მოითხოვს. Ryght უზრუნველყოფს სწრაფ და უსაფრთხო ანალიტიკურ მონაცემებს წამლის შექმნის, კლინიკური კვლევებისა და კომერციული საქმიანობის დასაჩქარებლად. კომპანია პარტნიორობს Hugging Face-თან ტექნიკური მხარდაჭერისთვის, რათა მუდმივად ი
LiveCodeBench: ხელოვნური ინტელექტის პროგრამირების აგენტების შეფასების ინოვაციური სისტემა კონტამინაციის პრევენციით
LiveCodeBench არის პლატფორმა, რომელიც აგროვებს კოდირების ამოცანებს სხვადასხვა კონკურსის პლატფორმებიდან და აღნიშნავს მათ გამოშვების თარიღებს. ეს საშუალებას იძლევა მოდელების შეფასებას დროთა განმავლობაში, რაც ხელს უშლის მონაცემთა დაბინძურებას (კონტამინაციას). სტანდარტული კოდის გენერაციის გარდა, LiveCodeBench ასევე აფასებს თვითშეკეთებას, ტესტის შედეგის პროგნოზირებას და კოდის შესრულებას, რაც ჰოლისტურ ხედვას იძლევა AI პროგრამირების აგენტების შესაძლებლობებზე. ამოცანები LeetCode-დან, AtCoder-იდან და Cod
დიდი ენობრივი მოდელები ჯანდაცვაში: პოტენციალი, გამოწვევები და შეფასების პლატფორმა
დიდი ენობრივი მოდელები (LLM) უდიდეს პოტენციალს ფლობს ჯანდაცვის სფეროს რევოლუციონიზაციისთვის, თუმცა მათ გამოყენებას თან ახლავს სერიოზული გამოწვევები სიზუსტისა და სანდოობის კუთხით, რადგან სამედიცინო შეცდომებმა შეიძლება სიცოცხლისთვის საშიში შედეგები გამოიწვიოს. ამ პრობლემების გადასაჭრელად შეიქმნა „Open Medical-LLM Leaderboard“, სტანდარტიზებული პლატფორმა, რომელიც აფასებს და ადარებს LLM-ების მუშაობას სხვადასხვა სამედიცინო ამოცანასა და მონაცემთა ბაზაზე (როგორიცაა MedQA, MedMCQA, PubMedQA, MMLU). მიზან
ღია CoT ლიდერბორდი: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შეფასება აზროვნების ჯაჭვის გავლენის მიხედვით
ღია CoT ლიდერბორდი წარმოადგენს ახალ პლატფორმას ხელოვნური ინტელექტის (LLM) მოდელების შესაფასებლად. ტრადიციული ლიდერბორდებისგან განსხვავებით, ის ზომავს არა აბსოლუტურ სიზუსტეს, არამედ იმ განსხვავებას, რასაც აზროვნების ჯაჭვის (Chain-of-Thought, CoT) მოთხოვნა იწვევს მოდელის სიზუსტეში. ეს მიდგომა საშუალებას იძლევა ჭეშმარიტად შემოწმდეს CoT-ის გავლენა მოდელის მსჯელობის უნარზე და მიზნად ისახავს შეამციროს ტრენინგის მონაცემების დაბინძურების რისკი, რაც აძლიერებს შეფასების სანდოობას. ლიდერბორდი იყენებს მოდულ
ახალი ლიდერთა დაფა ებრაული ენის LLM-ებისთვის: ნიუანსების შეფასება
ებრაული ენის მორფოლოგიური სირთულის გამო, არსებულ დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM) უჭირთ მისი ნიუანსების ზუსტად დამუშავება. ამ ხარვეზის შესავსებად, შეიქმნა ახალი ლიდერთა დაფა, რომელიც სპეციალიზებულ შეფასების ეტალონებს გვთავაზობს ებრაული ენის LLM-ებისთვის. პლატფორმა მოიცავს ოთხ ძირითად მონაცემთა ნაკრებს: კითხვა-პასუხი, განწყობის სიზუსტე, ვინოგრადის სქემის გამოწვევა და თარგმანი. ინიციატივა მიზნად ისახავს მკვლევრებისა და დეველოპერების გაერთიანებას, ღია საზოგადოების წახალისებას და ისრაელის ტექნოლოგიური საზ
როგორ აძლიერებს Intel-ი RAG აპლიკაციებს OPEA პლატფორმაზე: Gaudi 2 და Xeon CPU-ები
ინფორმაციის მოძიებით გაძლიერებული გენერაცია (RAG) კრიტიკულად მნიშვნელოვანია დიდი ენობრივი მოდელებისთვის (LLM) ახალი ცოდნის ინკორპორირებისთვის, რაც აუმჯობესებს წარმადობასა და უსაფრთხოებას. Intel, OPEA პლატფორმის ფარგლებში, დეველოპერებს სთავაზობს სრულყოფილ გადაწყვეტილებებს RAG აპლიკაციების შესაქმნელად და ოპტიმიზაციისთვის. სტატია დეტალურად აღწერს Intel Gaudi 2 AI ამაჩქარებლებისა და Xeon CPU-ების როლს საწარმოო წარმადობის მნიშვნელოვნად გაზრდაში. ასევე განხილულია LangChain ფრეიმვორკის გამოყენება RAG ა
როგორ განვაახლოთ Hugging Face ორგანიზაცია Enterprise Hub-მდე AWS ანგარიშის გამოყენებით
გაიგეთ, თუ როგორ უნდა განაახლოთ თქვენი Hugging Face ორგანიზაცია Enterprise Hub-მდე AWS Marketplace-ის მეშვეობით, რათა ისარგებლოთ გაფართოებული უსაფრთხოების ფუნქციებით, წვდომის კონტროლით და ხელოვნური ინტელექტის კერძოდ და უსაფრთხოდ შექმნის შესაძლებლობით GDPR-თან შესაბამის და SOC2 Type 2 სერტიფიცირებულ პლატფორმაზე.
Hugging Face AutoTrain-ი კომპიუტერული ხედვისთვის: ნულოვანი კონფიგურაციით მაღალეფექტური მოდელები
Hugging Face-ის AutoTrain პლატფორმა ახლა უკვე კომპიუტერული ხედვის ამოცანებსაც უჭერს მხარს, მათ შორის გამოსახულების კლასიფიკაციას. ეს ინსტრუმენტი მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, გაწვრთნან მაღალეფექტური AI მოდელები ნულოვანი კონფიგურაციით, მონაცემების ატვირთვით და სასურველი ამოცანის არჩევით, რაც პროცესს ხელმისაწვდომს ხდის ტექნიკური გამოცდილების გარეშეც კი.
Hugging Face-ი და AMD ხელოვნური ინტელექტის განვითარებას AMD Instinct MI300 GPU-ების ინტეგრაციით აძლიერებენ
Hugging Face-ი და AMD აცხადებენ თანამშრომლობის გაფართოებას უახლესი თაობის AMD Instinct MI300 GPU სერვერების Hugging Face პლატფორმაში სრულფასოვანი ინტეგრაციის მიზნით. ეს ნაბიჯი დეველოპერებს საშუალებას მისცემს, მარტივად განათავსონ და მაქსიმალური წარმადობით გამოიყენონ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები, კოდის შეცვლის გარეშე, ადგილობრივი გარემოდან დაწყებული Azure-ის საწარმოო ვირტუალურ მანქანებამდე. ინტეგრაცია მოიცავს CI/CD-ის გაუმჯობესებას, TGI-ის (text-generation-inference) ოპტიმიზაციას Meta Llama ოჯახი
MTEB: საუკეთესო ტექსტური ემბედინგის მოდელების ყოვლისმომცველი პლატფორმა და შეფასება
MTEB არის ყოვლისმომცველი ლიდერბორდი და ბენჩმარკინგის პლატფორმა, რომელიც აფასებს ტექსტური ემბედინგის მოდელებს მრავალფეროვან ამოცანებსა და მონაცემთა ნაკრებებზე. ის ეხმარება მომხმარებლებს იპოვონ საუკეთესო მოდელი მათი საჭიროებებისთვის, გამოირჩევა მასიურობით (56 მონაცემთა ნაკრები 8 ამოცანაში), მრავალენოვნებით (112-მდე ენა) და გაფართოებადობით. სტატია განმარტავს ტექსტური ემბედინგის მნიშვნელობას, MTEB-ის მახასიათებლებს და მოდელების შერჩევის კრიტერიუმებს, სიჩქარისა და შესრულების ჩათვლით.
Dell Enterprise Hub-ის გაშვება Hugging Face-ზე: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მარტივი ტრენინგი და განთავსება ადგილზე
Dell Technologies-ისა და Hugging Face-ის პარტნიორობის ფარგლებში, წარმოდგენილია Dell Enterprise Hub. ეს ახალი პლატფორმა საშუალებას აძლევს საწარმოებს, მარტივად მოამზადონ და განათავსონ ღია ხელოვნური ინტელექტის მოდელები საკუთარ ინფრასტრუქტურაზე (on-premises), Dell-ის პლატფორმების გამოყენებით. Dell Enterprise Hub მნიშვნელოვნად ამცირებს განთავსების დროს კვირებიდან წუთებამდე, უზრუნველყოფს მონაცემთა უსაფრთხოებას, კონფიდენციალურობასა და შესაბამისობას, და გთავაზობთ წვდომას უახლეს ღია მოდელებზე, როგორიცაა
უსაფრთხოების ინციდენტი Hugging Face-ის Spaces პლატფორმაზე: არაავტორიზებული წვდომა გამოვლინდა
Hugging Face-მა გამოავლინა არაავტორიზებული წვდომა Spaces პლატფორმაზე, რამაც შესაძლოა კომპრომეტირება მოახდინა Spaces-ის საიდუმლოებების ნაწილს. საწყისი ნაბიჯები მოიცავს HF ტოკენების გაუქმებას და მომხმარებლებისთვის გასაღებების განახლებასა და წვრილმარცვლოვანი წვდომის ტოკენებზე გადასვლის რეკომენდაციას. მიმდინარეობს გამოძიება კიბერუსაფრთხოების სპეციალისტებთან ერთად და განხორციელდა უსაფრთხოების მნიშვნელოვანი გაუმჯობესებები ინფრასტრუქტურაში.
RiskRubric.ai: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების რისკების სტანდარტიზებული შეფასება
Hugging Face-ის ჰაბზე არსებული 500,000-ზე მეტი AI მოდელის უსაფრთხოებისა და სანდოობის შეფასების გამოწვევის საპასუხოდ, Cloud Security Alliance-მა და Noma Security-მ, Haize Labs-ისა და Harmonic Security-ის მონაწილეობით, წამოიწყეს RiskRubric.ai ინიციატივა. ეს პლატფორმა უზრუნველყოფს AI მოდელების რისკების გამჭვირვალე, სტანდარტიზებულ შეფასებას ექვსი ძირითადი სვეტის მიხედვით: გამჭვირვალობა, სანდოობა, უსაფრთხოება, კონფიდენციალურობა, უვნებლობა და რეპუტაცია. მიზანია დეველოპერებსა და ორგანიზაციებს დაეხმაროს
BigCodeBench: ახალი ბენჩმარკი ხელოვნური ინტელექტის პროგრამირების შესაძლებლობების შესაფასებლად
საზოგადოებას კვლავ აკლია მარტივი გამოსაყენებელი ბენჩმარკი, რომელსაც შეუძლია დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) პროგრამირების შესაძლებლობების ფართოდ შეფასება. ამ გამოწვევის საპასუხოდ, წარდგენილია BigCodeBench – ახალი, ყოვლისმომცველი შეფასების პლატფორმა, რომელიც 1,140 ფუნქციის დონის ამოცანის საშუალებით ამოწმებს LLM-ებს პრაქტიკული და რთული პროგრამირების ამოცანების გადაწყვეტაში, მათ შორის ინსტრუქციების შესრულებასა და მრავალი ფუნქციის გამოძახებაში 139 ბიბლიოთეკიდან. BigCodeBench მკაცრად აფასებს მოდელებს მ
მანქანური სწავლება Elixir-ში: ახალი შესაძლებლობები Bumblebee-სთან ერთად
Elixir-ის ეკოსისტემაში მანქანური სწავლების მხარდაჭერა მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდა ისეთი პროექტების წყალობით, როგორებიცაა Nx, Axon, Explorer და, განსაკუთრებით, Bumblebee. Livebook პლატფორმაში ინტეგრირებული „Smart cells“-ის მეშვეობით, დეველოპერებს შეუძლიათ ნერვული ქსელების ამოცანების სწრაფად ინტეგრირება. Erlang ვირტუალური მანქანის კონკურენტულობისა და დისტრიბუციის წყალობით, ეს მოდელები ადვილად ინტეგრირდება არსებულ Elixir აპლიკაციებში, როგორიცაა Phoenix, Broadway და Nerves, და კომპილირდება როგორც CPU-
BigCodeArena: კოდის გენერაციის ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შეფასების ახალი სტანდარტი რეალური გაშვებით
BigCodeArena არის ინოვაციური პლატფორმა, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს, შეადარონ ხელოვნური ინტელექტის კოდის გენერაციის მოდელები არა მხოლოდ კოდის წაკითხვით, არამედ მისი რეალური გაშვებით და შედეგების დანახვით. ის აგვარებს ტრადიციული შეფასების მეთოდების პრობლემებს, გვთავაზობს სანდბოქს გარემოებს კოდის ავტომატური გაშვებისთვის, მრავალსვლიან ინტერაქციებს და მომხმარებლის შეფასებებზე დაფუძნებულ ლიდერბორდს. პლატფორმა უკვე ლიდერბორდში აერთიანებს მოწინავე LLM-ების რეიტინგებს, აჩვენებს რა გამოკვეთილ
Hugging Face Hub-ი 2.2 მილიონ მოდელსა და მონაცემთა ნაკრებს VirusTotal-ის სკანერით დაიცავს
ხელოვნური ინტელექტის მოდელებისა და მონაცემთა ნაკრებების უმსხვილესმა ღია პლატფორმამ, Hugging Face Hub-მა, დაიწყო 2.2 მილიონზე მეტი საჯარო რეპოზიტორიის უწყვეტი სკანირება VirusTotal-ის მეშვეობით. ეს ნაბიჯი მიზნად ისახავს AI მოდელებში არსებული ფარული რისკების, როგორიცაა მავნე ბინარული ფაილები და დამოკიდებულებები, გამოვლენასა და პრევენციას, რითაც უზრუნველყოფილია მომხმარებლებისთვის უსაფრთხო გარემო. ინტეგრაცია დამატებით დაცვასა და ხილვადობას უზრუნველყოფს მსოფლიოს ერთ-ერთი უმსხვილესი მავნე პროგრამების ს
Raspberry Pi-მ AI HAT+ 2 გამოუშვა: თქვენი Pi 5 გენერაციულ AI მანქანად იქცევა
Raspberry Pi Foundation-მა წარმოადგინა AI HAT+ 2, 130 დოლარიანი აქსესუარი, რომელიც Raspberry Pi 5-ს ლოკალური გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმად აქცევს. ეს არის მნიშვნელოვანი განახლება, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გაუშვათ ჩატბოტები, სურათების გენერაცია და ხმოვანი ასისტენტები ინტერნეტის გარეშე, მხედველობაზე დაფუძნებული და გენერაციული AI მოდელების მხარდაჭერით.