Привет сообществу, в свободный час, решил поделиться с вами историей поиска работы в США в 2023-2024 году. На текущий момент живу в Беркли в Калифорнии. Нахожусь тут с лета 2021-го. И это, можно сказать, мой второй поиск работы.

Сейчас работаю в Realm, занимаюсь там созданием фичей вокруг генеративного ИИ и выведением их в прод. Два года довольно интенсивной работы, в настоящем кремнево-долинном стартапе. До этого работал в Сколтехе, в группе компьютерного зрения Е. Бурнаева, с ним и с другими невероятно талантливыми людьми.

В этой статье разберём, что есть scheduler в диффузионных моделях и как можно подменять их, пользуясь возможностями библиотеки diffusers.

Решение задач с помощью метода "Разделяй и Властвуй" или по-английски "Divide and Conquer" является одним из базовых методов по ускорению алгоритмов. Примером тому служит переход от квадратичной сложности пузырьковой сортировки или сортировки вставками к сложности при сортировке слиянием. Или переход от линейной сложности к логарифмической, при реализации поиска элемента в отсортированном массиве (см. бинарный поиск).

В этой статье мы рассмотрим два примера задач с пояснениями и кодом, в которых будет использоваться этот подход.

По мере того как все больше моделей развертывается в современных конвейерах, снова и снова возникате понимание, что данные и их фичаризация** (featurization) важнее всего остального. Последнее поколение систем больших данных масштабировало ML на реальные датасеты, теперь хранилища данных быстро становятся новым рубежом для подключения моделей к данным в реальном времени

Возможно ли обучить качественную модель, которая предсказывает 3D координаты поверхности тела животного по фотографии, без соответствующей DensePose разметки?

В предверии CVPR2021 вспомним, что исследователи из Facebook Artificial Intelligence Research смогли предложить на конференции по машинному зрению годом ранее.