Google წარმოგიდგენთ Nano Banana 2-ს: მაღალი ხარისხის გამოსახულება და გაუმჯობესებული რედაქტირება Flash მოდელით
Google-მა წარადგინა Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image), რომელიც უზრუნველყოფს მაღალი ხარისხის გამოსახულების გენერაციას, სწრაფ და მოწინავე რედაქტირებას, გაუმჯობესებულ მსოფლიო ცოდნას და ტექსტის უფრო საიმედო რენდერირებას. მოდელი ხელმისაწვდომია Gemini API-ის, Google AI Studio-ს, Vertex AI-ის, Google Antigravity-სა და Firebase-ის მეშვეობით, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან დეტალური ვიზუალური კონტენტი და მოახდინონ მისი ლოკალიზება შესანიშნავი ფასი-შესრულების შეფარდებით.
რა დგას ZDNET-ის რეკომენდაციების უკან? ჭკვიანი სათვალეების შედარებითი ტესტი
ZDNET-ის სარედაქციო გუნდი დეტალურად განმარტავს, თუ როგორ ეფუძნება მათი რეკომენდაციები მრავალსაათიან ტესტირებას, კვლევასა და შედარებით ანალიზს, რაც მკითხველს სთავაზობს მიუკერძოებელ და ზუსტ ინფორმაციას. ამ კონტექსტში, სტატიაში განხილულია სამი ჭკვიანი სათვალე – RayNeo Air 3s Pro, XREAL 1S და Viture Beast – რომლებიც წარმოადგენენ პერსონალური ეკრანის ტექნოლოგიის განსხვავებულ მიდგომებს. დეტალური ტესტირების შემდეგ, გამოვლენილია ავტორის ფავორიტი მოდელი, თითოეულის ძლიერი და სუსტი მხარეების გათვალისწინებით
როგორ შევქმნათ AI-ზე დაფუძნებული ხატვის თამაში ბრაუზერში: Quick, Draw!-ის შთაგონებით
გაეცანით დეტალურ სახელმძღვანელოს, თუ როგორ უნდა შექმნათ ხელოვნური ინტელექტზე დაფუძნებული ხატვის თამაში, რომელიც Google-ის „Quick, Draw!“-ით არის შთაგონებული. პროექტი გვიჩვენებს, როგორ მივაღწიოთ რეალურ დროში, წამში 60-ზე მეტ პროგნოზს, მოდელის ბრაუზერში გაშვებით, Transformers.js-ის, MobileViT მოდელისა და Web Workers-ის გამოყენებით. სტატია მოიცავს მოდელის მომზადებას, ONNX-ში კონვერტაციას და React აპლიკაციის აგებას.
გამოსახულებების ტოკენიზაცია და ViT მოდელების დახვეწა გამოსახულების კლასიფიკაციისთვის
ეს სტატია განიხილავს, თუ როგორ ხდება გამოსახულებების ტოკენიზაცია ტრანსფორმატორის მოდელებისთვის, ნატურალური ენის დამუშავების (NLP) ამოცანების ანალოგიით. დეტალურად არის აღწერილი 🤗 datasets-ისა და 🤗 transformers-ის გამოყენებით ViT (Vision Transformer) მოდელის წინასწარი წვრთნა და დახვეწა გამოსახულების კლასიფიკაციის ამოცანებისთვის. მოცემულია ინსტრუქციები მონაცემთა ჩამოტვირთვის, დამუშავების, გამოსახულების ტრანსფორმაციებისა და წვრთნის კონვეიერის დაყენების შესახებ, მათ შორის ისეთი კომპონენტების, როგორიც
ხელოვნური ინტელექტი: გამოსახულებების ტოკენიზაცია და ViT მოდელების წვრთნა
ეს სტატია განმარტავს, თუ როგორ ხდება გამოსახულებების ტოკენიზაცია წინადადებების მსგავსად, რაც მათ საშუალებას აძლევს, დამუშავდეს ტრანსფორმერული მოდელებით. დეტალურად არის აღწერილი 🤗 datasets-ის გამოყენებით მონაცემთა მომზადება, ViTImageProcessor-ის ინტეგრირება და წინასწარ გაწვრთნილი ViT მოდელების დაზუსტება. მიმოხილულია ტრენინგის კონფიგურაციის, შეფასების მეტრიკების განსაზღვრისა და ეფექტური წვრთნის კონვეიერის აგების პროცესები, რაც მნიშვნელოვან წინსვლას წარმოადგენს გამოსახულების კლასიფიკაციის ამოცანებშ
SegMoE მოდელების გამოშვება: როგორ გავაერთიანოთ დიფუზიური მოდელები მარტივად
SegMoE წარმოადგენს ახალ მიდგომას დიფუზიური მოდელების შექმნაში, რომელიც სტეიბლ დიფუჟენის არქიტექტურას ეფუძნება და Mixtral 8x7b-ის მსგავსად, რამდენიმე მოდელს ერთში აერთიანებს. ის Feed-Forward შრეებს ცვლის იშვიათი MoE შრით, რომელიც ექსპერტთა როუტერულ ქსელს იყენებს. SegMoE პაკეტით შესაძლებელია საკუთარი MoE მოდელების მარტივად შექმნა, რაც აუმჯობესებს პრომპტების გაგებას. მოდელი მხარს უჭერს Hugging Face-ისა და CivitAI-ის პლატფორმებს. თუმცა, მას აქვს შეზღუდვები, როგორიცაა ნელი სიჩქარე და VRAM-ის მაღალი მ
Graphcore და Hugging Face 10 ტრანსფორმერული მოდელის ხელმისაწვდომობას აფართოებენ AI ამოცანებისთვის
სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ გააფართოვეს Graphcore-მა და Hugging Face-მა, მათი პარტნიორობის მეშვეობით, 10 ტრანსფორმერულ მოდელზე წვდომა დეველოპერებისთვის, რომლებიც მოიცავს ბუნებრივი ენის დამუშავებას (NLP), მეტყველებასა და კომპიუტერულ ხედვას. ხაზგასმულია ძირითადი მოდელები, როგორიცაა BERT, ViT, GPT-2, RoBERTa, DeBERTa, BART, LXMERT, T5, HuBERT და Wav2Vec2, მათი უნიკალური ფუნქციონალური შესაძლებლობებისა და გამოყენების სფეროების ახსნით, რაც ამარტივებს ხელოვნური ინტელექტის განვითარებას IPU-ებზე.
Vision Transformer მოდელის ლოკალურად განთავსება TensorFlow Serving-ის გამოყენებით
ეს პოსტი დეტალურად აღწერს, თუ როგორ უნდა მოხდეს Vision Transformer (ViT) მოდელის (გამოსახულების კლასიფიკაციისთვის) ლოკალურად განთავსება TensorFlow Serving-ის (TF Serving) მეშვეობით. ის განმარტავს მოდელის შენახვას SavedModel ფორმატში, წინასწარი და შემდგომი დამუშავების ნაბიჯების ინტეგრირებას გამოთვლით გრაფში და საბოლოოდ, მოდელის გაშვებას REST ან gRPC ენდპოინტებად TF Serving-ის გამოყენებით, რითაც შემცირდება დეველოპერების კოგნიტური დატვირთვა და გაუმჯობესდება სისტემის ეფექტურობა.
Hugging Face Optimum და Graphcore IPU-ები: ViT მოდელების ეფექტური დახვეწა
ეს ბლოგ-პოსტი აღწერს, თუ როგორ მარტივად შეიძლება წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმერული მოდელების, კერძოდ Vision Transformer (ViT) არქიტექტურის, დახვეწა Graphcore Intelligence Processing Units (IPU)-ზე Hugging Face Optimum ბიბლიოთეკის გამოყენებით. სტატია მოიცავს ViT-ის არქიტექტურას, მის უპირატესობებს კონვოლუციურ ნერვულ ქსელებთან (CNNs) შედარებით კომპიუტერულ ხედვაში, გამოყენების სფეროებს, განსაკუთრებით ჯანდაცვაში, და ხაზს უსვამს IPU-ების მიერ შეთავაზებულ ეფექტურობას.
ვიზუალური ტრანსფორმერების (ViT) დაზუსტება Graphcore IPU-ებზე Hugging Face Optimum-ის გამოყენებით
ეს ბლოგ-პოსტი გვიჩვენებს, თუ რამდენად მარტივია წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმერული მოდელების, კერძოდ, ვიზუალური ტრანსფორმერების (ViT) დაზუსტება Graphcore Intelligence Processing Units (IPU)-ზე Hugging Face Optimum ბიბლიოთეკის გამოყენებით. სტატია მოიცავს დეტალურ სახელმძღვანელოს გულმკერდის რენტგენის მონაცემთა ნაკრების მაგალითზე, განმარტავს ViT არქიტექტურის უპირატესობებს CNN-ებთან შედარებით და ხაზს უსვამს IPU-ების როლს ამ პროცესის ოპტიმიზაციაში სხვადასხვა სფეროში, მათ შორის ჯანდაცვაში.
Intel-ი და Hugging Face-ი OpenVINO-ს Optimum Intel-ში აერთიანებენ AI მოდელების დასაჩქარებლად
Intel-მა და Hugging Face-მა გამოაცხადეს Intel OpenVINO-ს Optimum Intel-ში ინტეგრაციის შესახებ, რაც ტრანსფორმერული მოდელების სწრაფ და ეფექტურ ინფერენსს შესაძლებელს ხდის Intel-ის პროცესორებზე. სიახლე მოიცავს მოდელების კვანტიზაციას ზომის შემცირებისა და პროგნოზირების დაყოვნების გაუმჯობესებისთვის, ასევე მოცემულია ვიზუალური ტრანსფორმერის (ViT) გამოყენების პრაქტიკული მაგალითი. დეველოპერებს მოუწოდებენ, გამოიკვლიონ ახალი შესაძლებლობები.
Google-მა ხელოვნური ინტელექტის ახალი ეპოქა Gemini 3-ითა და Antigravity-ით განსაზღვრა
Google-მა ერთდროულად წარადგინა თავისი ყველაზე ინტელექტუალური ხელოვნური ინტელექტის მოდელი Gemini 3 და პიონერული აგენტური განვითარების პლატფორმა Google Antigravity. ეს ინოვაციები ფუნდამენტურად შეცვლის მომხმარებლის AI-სთან ურთიერთობას, კომპლექსური ამოცანების შესრულებისას – სწავლიდან კოდირებამდე და სამუშაო პროცესების მართვამდე – და Google-ს ხელოვნურ ზოგად ინტელექტთან (AGI) მიაახლოებს.