LeRobotDataset v3.0: Hugging Face-ის ახალი სტანდარტი რობოტების სწავლისთვის
Hugging Face-მა წარმოადგინა LeRobotDataset v3.0, სტანდარტიზებული მონაცემთა ნაკრების ფორმატი რობოტების სწავლის სპეციფიკური საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. ის უზრუნველყოფს უნიფიცირებულ და მოსახერხებელ წვდომას სხვადასხვა მოდალობის რობოტულ მონაცემებზე, მათ შორის სენსორულ-მოტორულ მაჩვენებლებზე, კამერის ნაკადებზე და ტელეოპერაციის სტატუსზე. ახალი ვერსია მოიცავს მეტამონაცემების დეტალურ შენახვას, შეუფერხებლად ინტეგრირდება Hugging Face-ისა და PyTorch-ის ეკოსისტემებთან და მხარს უჭერს სტრიმინგის ფუნქციონალს
ჰომომორფული დაშიფვრა მოქმედებაში: სენტიმენტების ანალიზი დაშიფრულ მონაცემებზე Concrete-ML-ით
ახალი ტექნოლოგიური მიღწევა მონაცემთა კონფიდენციალურობის სფეროში: სტატია იკვლევს ჰომომორფულ დაშიფრვას (FHE), რომელიც იძლევა დაშიფრულ მონაცემებზე გამოთვლების საშუალებას მათი გაშიფვრის გარეშე. Concrete-ML ბიბლიოთეკის დახმარებით, მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ შექმნან მანქანური სწავლების მოდელები FHE გარემოში კრიპტოგრაფიის ცოდნის გარეშე. გთავაზობთ პრაქტიკულ სახელმძღვანელოს დაშიფრულ მონაცემებზე სენტიმენტების ანალიზის მოდელის შესაქმნელად, დემო ვერსიით Hugging Face Spaces-ზე.
ტექსტის გენერაციის ოპტიმიზაცია Intel Gaudi-ზე: ასისტენტული დეკოდირება და სპეკულაციური სემპლინგი
სტატია განიხილავს ტექსტის გენერაციისთვის ინფერენსის აუცილებელ ოპტიმიზაციებს, რომლებიც მიზნად ისახავს დაყოვნების, ხარჯებისა და ენერგომოხმარების შემცირებას, რაც აუმჯობესებს მომხმარებლის გამოცდილებას. ხაზგასმულია ასისტენტული დეკოდირება, რომელიც ადაპტირებულია Intel Gaudi-სთვის (Nvidia H100-ის მსგავსი წარმადობით Nvidia A100 80GB-ის ფასად) და სპეკულაციური სემპლინგი, რომელსაც შეუძლია 2-ჯერამდე დაჩქარება მოუტანოს დიდ ტრანსფორმატორულ მოდელებს, შერჩევის ხარისხის შენარჩუნებით. ეს ნაშრომი ინტეგრირებულია Opt
Public AI Hugging Face Hub-ის მხარდაჭერილი გამოცნობის პროვაიდერი გახდა
Hugging Face Hub-მა გამოაცხადა Public AI-ის, როგორც ახალი მხარდაჭერილი გამოცნობის პროვაიდერის, ინტეგრაცია, რაც მნიშვნელოვნად აფართოებს სერვერული გამოცნობის შესაძლებლობებს. Public AI, არაკომერციული, ღია კოდის პროექტი, ხელს უწყობს საჯარო AI მოდელებზე წვდომას განაწილებული ინფრასტრუქტურის მეშვეობით. სტატია დეტალურად განმარტავს პლატფორმის გამოყენების პირობებს, მათ შორის უფასო წვდომასთან დაკავშირებულ შეზღუდვებს, ფასწარმოქმნას და Hugging Face-ის საკრედიტო სისტემას სხვადასხვა მომხმარებლისთვის.
ჰაგინგ ფეისი და arXiv კვლევით ნაშრომებს ინტერაქტიულს ხდიან: Spaces-ის ინტეგრაცია დემო ჩანართით
Hugging Face და arXiv ითანამშრომლეს, რათა კვლევითი ნაშრომები უფრო ხელმისაწვდომი და ინტერაქტიული გახდეს. ამიერიდან, arXiv-ზე არსებულ ნაშრომებს ექნებათ „დემო“ ჩანართი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას მისცემს, დაუყოვნებლივ გამოსცადონ ღია კოდის მანქანური სწავლების დემოები ყოველგვარი კოდის დაწერის გარეშე.
AI თამაშებში: წარმოგიდგენთ NPC-Playground-ს - ახალი ერა ინტელექტუალური პერსონაჟებით
კომპანიებმა Cubzh-მა და Gigax-მა წარმოადგინეს NPC-Playground, დემო ვერსია, რომელიც გვიჩვენებს, თუ როგორ შეუძლიათ დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM) შექმნან რეალისტური და ინტელექტუალური სათამაშო პერსონაჟები (NPC), რითაც მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდება მოთამაშის გამოცდილება. ეს 3D დემო მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, იურთიერთონ NPC-ებთან და ასწავლონ მათ ახალი უნარები, რაც უდიდეს წინსვლას წარმოადგენს ტრადიციულ, წესებზე დაფუძნებულ სისტემებთან შედარებით.
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
Hugging Face-ის ინფერენსის გადაწყვეტილებები: სიმარტივე, ხარისხი და ოპტიმალური ხარჯები
სტატია მიმოიხილავს Hugging Face-ის მიდგომას მანქანური სწავლების (ML) მოდელების შემუშავებისა და გაშვების გამარტივებისადმი, უმაღლესი ხარისხისა და ოპტიმალური ხარჯების შენარჩუნებით. იგი ხაზს უსვამს ინფერენსის სხვადასხვა უფასო და ფასიან ვარიანტს, მათ შორის Inference Widget-ს, Inference API-ს, Inference Endpoints-ს (სამრეწველო გამოყენებისთვის უსაფრთხოებითა და მასშტაბურობით) და Spaces-ს (დემონსტრაციებისთვის UI-ით). ასევე აღნიშნულია Intel-ის სპონსორობა უფასო CPU-ზე დაფუძნებული ინფერენსის გადაწყვეტილებებ
Hugging Face-ის ინოვაციები: მანქანური სწავლის მოდელების განთავსების გამარტივებული გზები
Hugging Face წარმოგიდგენთ ინოვაციურ გადაწყვეტილებებს მანქანური სწავლის (ML) განვითარებისა და ოპერაციების გასამარტივებლად, უმაღლესი ხარისხის სტანდარტების დათმობის გარეშე. სტატია მიმოიხილავს Inference Widget-ს, Inference API-ს, Inference Endpoints-სა და Spaces-ს, როგორც ინსტრუმენტებს ML მოდელების მარტივი ტესტირების, განთავსებისა და ოპტიმიზაციისთვის. ხაზგასმულია Intel-თან პარტნიორობა, რაც უზრუნველყოფს უფასო CPU-ზე დაფუძნებულ ინფერენსის გადაწყვეტილებებს და მომხმარებლებს Intel Xeon Ice Lake არქიტექტუ
ხელოვნური ინტელექტის ტექსტიდან გამოსახულების გენერაციის ლიდერბორდი ადამიანის შეფასებებით
კომპანია Artificial Analysis-მა შექმნა ტექსტიდან გამოსახულების გენერაციის ხელოვნური ინტელექტის მოდელების ლიდერბორდი, რომელიც ადამიანის შეფასებებზე დაყრდნობით ზომავს მათ ხარისხს. ELO ქულები ეფუძნება 45,000-ზე მეტ ადამიანურ შეფასებას „Image Arena“-დან. ლიდერბორდზე წარმოდგენილია წამყვანი ღია კოდის და კომერციული მოდელები, როგორიცაა Midjourney, DALL·E და Stable Diffusion. საზოგადოებას შეუძლია მონაწილეობა მიიღოს შეფასების პროცესში და მიიღოს პერსონალიზებული რეიტინგი.
Scaleway Hugging Face Hub-ის დასკვნის (Inference) პროვაიდერებს უერთდება
Scaleway, ღრუბლოვანი სერვისების წამყვანი პროვაიდერი, Hugging Face Hub-ის მხარდაჭერილი დასკვნის (Inference) პროვაიდერების ეკოსისტემას შეუერთდა. ეს ინტეგრაცია აფართოებს serverless inference-ის შესაძლებლობებს Hub-ზე, მომხმარებლებს უადვილებს წვდომას პოპულარულ ღია მოდელებზე, როგორიცაა gpt-oss, Qwen3 და Gemma 3. Scaleway გთავაზობთ კონკურენტულ ფასებს, ევროპულ მონაცემთა ცენტრებს და მოწინავე ფუნქციებს, რაც უზრუნველყოფს სწრაფ და უსაფრთხო AI ინფერენსს.
დოკუმენტების ხელოვნური ინტელექტი: OCR-დან დამუშავებამდე წამყვანი მოდელების გამოყენებით
ეს პოსტი იკვლევს დოკუმენტების ხელოვნურ ინტელექტს (Document AI), რომელიც მოიცავს მონაცემთა მეცნიერების სხვადასხვა ამოცანას, როგორიცაა ოპტიკური სიმბოლოების ამოცნობა (OCR), დოკუმენტების კლასიფიკაცია, განლაგების ანალიზი და დამუშავება (parsing). მასში წარმოდგენილია გამოყენების შემთხვევების ტაქსონომია, ხაზგასმულია საუკეთესო ღია კოდის მოდელები (მაგ., LayoutLM, Donut, DiT) და განხილულია ძირითადი ასპექტები, როგორიცაა ლიცენზირება, მონაცემთა მომზადება და შეფასების მეტრიკა. ტექსტი ხაზს უსვამს მულტიმოდალურ მ
ღია Embedding მოდელების განთავსება Amazon SageMaker-ზე Hugging Face Embedding კონტეინერის გამოყენებით
ეს ბლოგი დეტალურად აღწერს, თუ როგორ უნდა განათავსოთ ღია Embedding მოდელები, როგორიცაა Snowflake Arctic Embed, Amazon SageMaker-ზე ინფერენციისთვის, ახალი Hugging Face Embedding კონტეინერის გამოყენებით. სტატია მოიცავს განვითარების გარემოს დაყენებას, კონტეინერის მოძიებას, მოდელის განთავსებას და მისი მუშაობის შეფასებას როგორც CPU, ასევე GPU ინსტანციებზე, ხაზს უსვამს Text Embedding Inference (TEI)-ის ეფექტურობას და ხარჯ-ეფექტურობას.
Meta-მ Gaia2 წარმოადგინა: ახალი ბენჩმარკი AI აგენტებისთვის
კომპანია Meta-მ წარმოადგინა Gaia2, ახალი აგენტური ბენჩმარკი, რომელიც GAIA-ს გაგრძელებაა და მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის აგენტების მნიშვნელოვნად უფრო რთული ქცევების ანალიზს. Gaia2 გამოვიდა Meta-ს ღია Agents Research Environments (ARE) ფრეიმვორქთან ერთად, რაც საშუალებას იძლევა აგენტების გაშვებას, გამართვას და შეფასებას რეალური სამყაროს მსგავს პირობებში. ბენჩმარკი აფასებს აგენტებს ინტერაქციულ ქცევაში, ბუნდოვანი ან დროში შეზღუდული მოთხოვნების შესრულებაში, ხმაურიან გარემოში ადაპტირებასა და ხელ
მანქანური სწავლების დირექტორების შეხედულებები: სერიის მეოთხე ნაწილი
მანქანური სწავლების დირექტორების შეხედულებების სერიის მეოთხე ნაწილში, ინდუსტრიის ოთხი წამყვანი ექსპერტი – ხავიერ მანსილია, შონ გიტენსი, სემუელ ფრანკლინი და ევან კასლი – განიხილავენ მანქანური სწავლების ტრანსფორმაციულ გავლენას მათ სფეროებზე. სტატია მოიცავს დეტალურ ინფორმაციას Mercado Libre-სა და MasterPeace Solutions-ის მაგალითებზე, სადაც ML ქმნის შეუძლებელს, აუმჯობესებს მომხმარებლის გამოცდილებას და უმკლავდება რთულ გამოწვევებს, დაწყებული თაღლითობის პრევენციიდან და ოპტიმიზებული პროცესებიდან, დამთავ
მანქანური სწავლების გავლენა ინდუსტრიებზე: წამყვანი დირექტორების ხედვები
ეს სტატია წარმოგიდგენთ მანქანური სწავლების (ML) ლიდერთა შეხედულებების სერიის მეოთხე ნაწილს. მასში განხილულია, თუ რა გავლენას ახდენს ML სხვადასხვა ინდუსტრიაზე, ისეთი წამყვანი სპეციალისტების პერსპექტივიდან, როგორებიც არიან ხავიერ მანილა (Mercado Libre) და შონ გიტენსი (MasterPeace Solutions). ისინი საუბრობენ ML-ის გამოყენების მაგალითებზე ელექტრონულ კომერციაში, ფინტექში, მოწინავე ტექნოლოგიებსა და კიბერსერვისებში, ასევე გამოწვევებზე, ხშირ შეცდომებსა და სამომავლო ტენდენციებზე.
Transformers-ის დოკუმენტაციის მასშტაბური განახლება: რატომ გახდა ის აუცილებელი
Transformers-ის ბიბლიოთეკის დოკუმენტაცია, რომელიც თავდაპირველად მანქანური სწავლების ინჟინრებსა და მკვლევრებზე იყო მორგებული, ხელოვნური ინტელექტის (AI) სწრაფი განვითარების ფონზე მოუწესრიგებელი და მოძველებული გახდა. მიმდინარეობს მასშტაბური რედიზაინი, რათა დოკუმენტაცია გახდეს კოდზე ორიენტირებული, გადაწყვეტილებებისკენ მიმართული და მომხმარებელზე მორგებული, განსაკუთრებით კი დეველოპერებისთვის. მიზანია, უზრუნველყოს მისი ზრდა და ადაპტაცია მომავალ საჭიროებებთან, სიხისტე კი მოქნილობით ჩანაცვლდეს.
SyGra: ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა მომზადების პროცესის გამარტივება
ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელებთან მუშაობისას, მონაცემთა მომზადება უსასრულო გამოწვევებს აჩენს. SyGra წარმოადგენს low-code/no-code ფრეიმვორკს, რომელიც ამარტივებს მონაცემთა ნაკრებების შექმნას, ტრანსფორმაციას და ოპტიმიზაციას LLM-ებისა და SLM-ებისთვის, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, ფოკუსირება მოახდინონ მოდელების განვითარებაზე.
გეპატიჟებით Stable Diffusion-ის შემქმნელებთან და ხელოვნური ინტელექტის მკვლევრებთან შეხვედრაზე!
ამ გამოშვებასთან ერთად, 30 ნოემბერს ვმართავთ ცოცხალ საზოგადოებრივ ღონისძიებას, რომელზეც გეპატიჟებით! პროგრამა მოიცავს საინტერესო მოხსენებებს Stable Diffusion-ის შემქმნელებისგან, Stability AI-ისა და Meta-ს მკვლევრებისგან, ასევე სხვა ექსპერტებისგან! რეგისტრაციისთვის, გთხოვთ, შეავსოთ ეს ფორმა. სპიკერებისა და მოხსენებების შესახებ დამატებითი დეტალები მოცემულია ქვემოთ. მოხსენებები ფოკუსირებული იქნება დიფუზიური მოდელების მაღალი დონის პრეზენტაციაზე და იმ ინსტრუმენტებზე, რომელთა გამოყენებაც შეგვიძლია მათ
RLOO ტრენერი TRL-ში: RLHF სწავლების გამარტივებული მიდგომა
RLOO (REINFORCE Leave One-Out) არის ახალი ონლაინ RLHF ვარჯიშის ალგორითმი TRL-ში, რომელიც შექმნილია PPO-ს ალტერნატივად. ის გამოირჩევა უფრო მარტივი იმპლემენტაციით, GPU მეხსიერების ნაკლები მოთხოვნილებით და უფრო სწრაფი კონვერგენციით. RLOO ამარტივებს გაძლიერებითი სწავლების ონლაინ მეთოდების კვლევას RLHF კონტექსტში, რაც მას მიმზიდველ გადაწყვეტად აქცევს მაღალი ხარისხის მოდელების ეფექტურად ვარჯიშისთვის.
ციფრული ინტერაქციის მომავალი: GUI ავტომატიზაცია ხედვა-ენის მოდელებით
ეს ბლოგ-პოსტი წარმოგიდგენთ მრავალფაზიან სტრატეგიას ხედვა-ენის მოდელების გასაწვრთნელად, რათა მიღწეულ იქნას გრაფიკული ინტერფეისის (GUI) ავტომატიზაცია. განხილულია, თუ როგორ შეიძლება მოდელების ტრანსფორმაცია, საწყისი დამიწების შესაძლებლობების გარეშე, აგენტურ კოდერებად, რომლებსაც შეუძლიათ ინტერფეისების გაგება და მათთან ურთიერთობა. ხაზგასმულია მონაცემთა დამუშავებიდან მოდელის ტრენინგამდე მიმავალი ყოვლისმომცველი პროცესი. მიდგომა ეფუძნება SmolVLM2-2.2B-Instruct მოდელს და მოიცავს მონაცემთა გაერთიანების პაი
Hugging Face: მრავალფეროვნება და ინკლუზია ხელოვნურ ინტელექტში – სტაჟირების პროგრამა
Hugging Face აცხადებს სტაჟირების პროგრამას და მოუწოდებს ყველა წარმოშობის კანდიდატს, წარმოადგინონ განაცხადები. კომპანია ხაზს უსვამს პასუხისმგებლიანი მანქანური სწავლების მნიშვნელობას, რათა ტექნოლოგიურმა პროგრესმა არ გაამწვავოს არსებული უთანასწორობა და მიზნად ისახავს ისეთი კულტურის შექმნას, რომელიც აფასებს მრავალფეროვნებას, თანასწორობასა და ინკლუზიურობას.
Stability AI-მ Stable Diffusion 3 Medium წარადგინა: ახალი 2-მილიარდპარამეტრიანი მოდელი გაუმჯობესებული არქიტექტურითა და წარმადობით
Stability AI-მ გამოუშვა Stable Diffusion 3 Medium (SD3), 2 მილიარდი პარამეტრიანი ლატენტური დიფუზიური მოდელი, რომელიც განკუთვნილია ტექსტიდან გამოსახულების სინთეზისთვის. ის მოიცავს ინოვაციურ მულტიმოდალურ დიფუზიურ ტრანსფორმატორს (MMDiT) და სამ ტექსტის ენკოდერს, მათ შორის T5-v1.1-XXL-ს. SD3 იყენებს პირობითი ნაკადის შესატყვისობის ობიექტივს სწავლებისთვის და წარმოგიდგენთ ახალ FlowMatchEulerDiscreteScheduler-ს ინფერენსისთვის. Diffusers-ის ინტეგრაცია მოიცავს მეხსიერების ოპტიმიზაციებს, რაც მოდელს უფრო ფარ
swift-transformers 1.0: ლოკალური ხელოვნური ინტელექტის ახალი ერა Apple Silicon-ზე
`swift-transformers` ბიბლიოთეკამ გამოუშვა ვერსია 1.0, რაც მის სტაბილურობასა და Apple Silicon პლატფორმებზე, iPhone-ების ჩათვლით, ლოკალური მანქანური სწავლების მოდელების უწყვეტი ინფერენციის მხარდაჭერის მზადყოფნას ადასტურებს. განახლება მიზნად ისახავს საზოგადოებისთვის მაქსიმალური სარგებლის მოტანას, მომავალი განვითარების საფუძვლების ჩაყრას და განსაკუთრებულ ყურადღებას უთმობს MLX-სა და აგენტურ გამოყენების შემთხვევებს.