Ми швидко розширюємо нашу інфраструктуру штучного інтелекту та застосували новий підхід до створення стійких до погодних умов наметів для розміщення кластерів графічних процесорів. Це дозволяє нам запустити нові дата-центри за місяці, а не роки. 🚀 Детальніше читайте в цій @FastCompany статті:

Ми в захваті від того, що наші вдосконалені моделі машинного навчання та апаратне забезпечення EMG, які перетворюють нейронні сигнали, що керують м'язами зап'ястя, на команди, які безперешкодно керують взаємодією з комп'ютером, з'являються в останньому випуску @Nature. Читайте історію: Більш детально про цю роботу та моделі дивіться на @github:

🚨 Новий дроп з відкритим вихідним кодом: AI Alliance тепер підтримує Llama Stack, модульний фреймворк для додатків штучного інтелекту, розроблений Meta. Створено для портативності, вибору розробників і розгортання в реальному світі. Деталі ⬇️ 🔗

Нещодавно Meta FAIR випустила Seamless Interaction Dataset, найбільший відомий у своєму роді відео-набір високої якості, з яким: 4 000+ різноманітних учасників 4 000+ годин відеозйомки 65k+ взаємодій 5 000+ анотованих зразків Цей набір даних відео з особистим спілкуванням у все тіло та віч-на-віч є важливим кроком до розуміння та моделювання того, як люди спілкуються та поводяться, коли вони разом, покращуючи здатність штучного інтелекту генерувати більш природні розмови та жести, схожі на людські. Завантажте набір даних на @huggingface: Дізнайтеся більше про набір даних:

Цього тижня ми поділилися інструментом штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, який допоможе прискорити виявлення високоефективного бетону з низьким вмістом вуглецю. Дивіться повну історію в гілці нижче. Ви також можете знайти дослідницькі артефакти для цього проекту тут: 1️⃣ Технічний звіт з деталізацією моделі та алгоритмом оптимізації: 2️⃣ Репозиторій SustainableConcrete з відкритим вихідним кодом з пов'язаними даними та кодом

Сьогодні Марк оголосив про великі інвестиції Meta в обчислення штучного інтелекту. Дивіться його допис:

🚀Новинка від Meta FAIR: сьогодні ми представляємо Seamless Interaction — дослідницький проєкт, присвячений моделюванню міжособистісної динаміки. Проєкт включає сімейство аудіовізуальних поведінкових моделей, розроблених у співпраці з лабораторією Codec Avatars + лабораторією Core AI, які передають мову між двома людьми в різноманітні, виразні жести всього тіла та активну поведінку слухання, що дозволяє створювати повністю втілені аватари в 2D та 3D. Ці моделі мають потенціал для створення більш природних, інтерактивних віртуальних агентів, які можуть брати участь у соціальній взаємодії, подібній до людської, у різних умовах. Дізнатися більше:

🚀Новинка від Meta FAIR: сьогодні ми представляємо Seamless Interaction — дослідницький проєкт, присвячений моделюванню міжособистісної динаміки. Проєкт включає сімейство аудіовізуальних поведінкових моделей, розроблених у співпраці з лабораторією Codec Avatars + лабораторією Core AI, які передають мову між двома людьми в різноманітні, виразні жести всього тіла та активну поведінку слухання, що дозволяє створювати повністю втілені аватари в 2D та 3D. Ці моделі мають потенціал для створення більш природних, інтерактивних віртуальних агентів, які можуть брати участь у соціальній взаємодії, подібній до людської, у різних умовах. Дізнатися більше:

🚀Новинка від Meta FAIR: сьогодні ми представляємо Seamless Interaction — дослідницький проєкт, присвячений моделюванню міжособистісної динаміки. Проєкт включає сімейство аудіовізуальних поведінкових моделей, розроблених у співпраці з лабораторією Codec Avatars + лабораторією Core AI, які передають мову між двома людьми в різноманітні, виразні жести всього тіла та активну поведінку слухання, що дозволяє створювати повністю втілені аватари в 2D та 3D. Ці моделі мають потенціал для створення більш природних, інтерактивних віртуальних агентів, які можуть брати участь у соціальній взаємодії, подібній до людської, у різних умовах. Дізнатися більше:

Набридли ручне підказкове налаштування? Перегляньте останній навчальний посібник Llama про те, як оптимізувати ваш існуючий GPT або інші підказки LLM для Llama за допомогою 'llama-prompt-ops', бібліотеки Python з відкритим вихідним кодом! У цьому відео партнер-інженер Джастін Лі демонструє інсталяцію, налаштування проєкту, перенесення першого запиту та аналіз приросту продуктивності. Дивіться зараз, щоб дізнатися: ✨ Чому систематична оперативна оптимізація має вирішальне значення для міграції з GPT на Llama. 💻 Покрокове керівництво по коду в реальному часі «llama-prompt-ops» в дії для завдання класифікації обслуговування клієнтів. Дивіться повний урок тут: