Привет, читатель! В этой статье вы погрузитесь в захватывающий мир новых возможностей для создания дипфейков и синтеза речи в Wunjo AI v1.5, проект полностью с открытым исходным кодом. Вы узнаете о последних фичах, которые позволяют помимо синтеза речи, теперь клонировать голос из аудиофайлов или даже в режиме реального времени, меняют лица на видео с использованием всего одной фотографии, удаляют объекты с видеороликов и значительно повышают качество дипфейков с помощью нейронных сетей для ретуширования. К тому же остается возможность создавать анимацию лица из обычных картинок и анимирования движение губ по аудио в Wunjo AI, Вы не только увидите и услышите результаты этих функций, но и окунетесь в мир приложения, которое делает это возможным.

Важно отметить, что Wunjo AI с открытым исходным кодом доступен для установки локально на операционных системах Windows, Ubuntu и MacOS, и это абсолютно бесплатно, без ограничений.

Всем привет! Меня зовут Александр Кулик, я .NET-разработчик из команды checkout в Тинькофф. Занимаюсь бэкенд-разработкой по интеграции платежных решений, внешних сервисов и созданию собственных разработок для B2B-сферы.

Компонентные тесты занимают нишу между E2E-тестами и интеграционным тестированием, но не следует замещать ими какой-либо из этих тестов. Они вполне самостоятельный паттерн тестирования, который можно комбинировать и с другими подходами.

В статье расскажу, как технически добиться реализации такого паттерна в среде .NET седьмой версии. Опишу основные проблемы на пути к созданию компонентных тестов и способы их решения стандартными инструментами Microsoft. 

Стою я значит утром (около 2 часов дня) возле кофеварки и листаю ленту хабра, а там CodeLama вышла. Copilot для бедных это или панацея в мире локальных текстовых моделей? Попытаюсь не отвечать на этот вопрос, ведь ваши соседи снизу утонут в воде, которая сейчас льётся из экрана.
Читать далее - на свой страх и риск. Статья писалась спинным мозгом и глубокой ночью, как следствие я получил натянутую на глобус сущность, которую можно инкапсулировать в технотекст, что бы она вызывала меньше подозрений у случайного читателя. Ну вы поняли уровень, верно?
Предлагаю обойтись кратким вступлением и перейти сразу к делу.

Руководство? Гайд? В общем вторая часть описания моего опыта в создании простой, а главное понятной любому новичку нейросети :)

В этот раз поговорим про эволюционный/генетический алгоритм и заставим нейросеть балансировать мячи.

В этой статье я расскажу как я смог бесплатно и без мощного железа дообучить LLaMA на диалогах с друзьями в ВК, чтобы сделать чат бота, который копирует наш стиль общения, оживляет разговор в чате и просто пишет странные и смешные вещи. В статье будет мало терминов, тут я простым языком расскажу как вы можете обучить большую языковую модель.

С наступающим наступившим вновь наступающим, Хабр.

Новый год – точка, после которой все мы собираемся что-то начать, чем-то заняться, в чём-то поднатореть. Сегодня я расскажу об одном из таких вариантов – что можно начать и как к этому подойти.

Конечно, про литкод все слышали и, казалось бы, о чём тут рассказывать? Ну задачник, перед техсобесами можно открыть на день-два. Но для того рассказать и стоит, дабы чуть разбавить это мнение.

С сайтом несколько больно знакомиться, он отпугивает вездесущими приписками "premium", пользуясь славой ресурса для техсобесов продвигает функционал вроде списков компаний, где встречался вопрос n и симуляции интервью в компанию m, да и сам не особо стремится рассказать о себе, потому в нём зачастую и видно голый задачник с одной страницей "problems".

За всем этим теряется важный пункт – а можно ли использовать сайт не для механического зазубривания популярных вопрос-ответов, а для изучения/закрепления алгоритмов и структур данных? Можно. Но подход к этому нужно формировать самостоятельно.

Собрал все в одном месте! Выбор образовательных материалов в области нейронных сетей, а также различные проекты с открытым исходным кодом с нейронными сетями, которые могут быть полезны для разработки сервисов

Рассказываем, для чего в Авито проводят интервью по System Design, чего от него ожидать и что нужно знать, чтобы его успешно пройти.

Всем привет! Недавно я на практике применил одно интересное решение, которое давно хотел попробовать, и теперь готов рассказать, как своими руками такое можно сделать для любой другой аналогичной задачи. Речь пойдет о создании своей кастомизированной версии ChatGPT, которая отвечает на вопросы, учитывая большую базу знаний, которая по длине не ограничивается размером промта (то есть вы бы не смогли просто добавить всю информацию перед каждым вопросом к ChatGPT). Для этого будем использовать контекстные эмбеддинги от OpenAI (для действительно качественного поиска релеватных вопросов из базы знаний) и сам СhatGPT API (для оборачивания ответов в натуральный человеческие ответы). При этом, также предполагается, что ассистент может отвечать не только на прямо указанные в Q&A вопросы, но и на такие вопросы, на которые смог бы отвечать человек, который ознакомился с Q&A. Кому интересно научиться делать простых ботов, отвечающих по большой базе знаний, добро пожаловать под кат.

Разработка сайта или приложения — удовольствие не из дешевых. Один только личный кабинет может обойтись в 2,3 млн рублей. Видя такую цену, заказчик недоумевает — откуда взялись эти цифры? На деле же все прозрачно.

Запросил у аккаунт-менеджера Полины наши сметы, чтобы на их примере показать, из чего складывается ценообразование каждого этапа и что сделать, чтобы запустить проект с меньшим бюджетом. 

Это история о том, как мы сократили расходы на AWS на 80% всего за две недели.

Для разработчиков AWS — это Клондайк возможностей

Начнем с того, что с 2018 года мы полностью перешли на AWS для всех наших проектов, и это действительно стало настоящим спасением. Наша команда полностью удаленная, поэтому владение собственным датацентром в какой-либо точке мира вызывало бы немало сложностей. Гораздо проще и экономичнее арендовать ресурсы у AWS, избегая при этом крупных капиталовложений.

Я начал программировать на Rust несколько лет назад, и это постепенно изменило мой подход к разработке программ на других языках программирования, особенно на Python. До того, как я начал использовать Rust, я обычно писал код на Python очень динамично, без подсказок типов, повсюду передавая и возвращая словари и время от времени возвращаясь к интерфейсам со «строковой типизацией». Однако, испытав на себе строгость системы типов Rust и заметив все проблемы, которые она предотвращает, я внезапно стал сильно беспокоиться всякий раз, когда возвращался к Python и не получал тех же гарантий.

Авторский обзор 90+ нейросетевых моделей на основе Transformer для тех, кто не успевает читать статьи, но хочет быть в курсе ситуации и понимать технические детали идущей революции ИИ.

Данный туториал пошагово разбирает процесс создания веб-приложения для определения тональности текста на основе NLP-модели.

Мы будем использовать модель из библиотеки Hugging Face Hub, но описанный подход подойдет для любой задачи машинного обучения.

План:

1. Загрузка и подготовка модели машинного обучения для использования в веб-сервисе.

2. Создание веб-сервиса с помощью FastAPI.

3. Изучение пользовательского интерфейса FastAPI для удобного ручного тестирования и демонстрации работы приложения.

4. Написание автоматических тестов с помощью библиотеки pytest.

5. Запуск приложения в Docker-контейнере.

Код доступен на GitHub.

Дайджест про то, как и зачем учить математику, 
если ты взрослый

С самых юных лет было очевидно, что я — естественнонаучник: ребёнок, выросший в семье инженеров и с неподдельным интересом обожающий всё живое, зелёное и биологическое. Дальше началось смешное: во дворе была филологическая гимназия, а чего далеко ходить... В свою очередь, гимназии нужны были олимпиадники и вот она, математика и мама с грозными задачниками, ибо в школе нас просто не учили (была вообще импортная адаптивная программа с усеченной геометрией). Для школы и вуза стараний родителей хватило, для олимпиад нет: физика шла на ура, а математика с приличным скрипом. Как я сейчас говорю, «не щёлкало». Сейчас мне 37 лет и я нет‑нет, да возвращаюсь к математике, хотя она мне точно не нужна ни в работе, ни в увлечении.

15 апреля 1912 года произошло крушение парохода «Титаник», став одной из самых значимых катастроф в истории человечества. В данной статье исследованы данные пассажиров Титаника, сделаны и проверены предположения о влиянии определённых факторов на вероятность человека выжить в той катастрофе. Анализ данных сопровождается примерами кода на Python, с использованием пакета Pandas. Построена и обучена модель нейронной сети, предсказывающая вероятность человека выжить в катастрофе с точностью 0.78 на тестовых данных. Модель построена на базе фреймворка pyTorch.

В данной статье мы рассмотрим прямое распространение сигнала и обратное распространение ошибки в полносвязной нейронной сети. В результате получим весь набор формул, необходимых для её программной реализации. В завершении статьи приведён численный пример.

Надеемся, что статья будет интересной и полезной для всех, кто приступает к изучению глубинного обучения и нейронных сетей!

Работа ML-инженера заключается не только в обучении моделей — хороший специалист погружается в бизнес-контекст, умеет доносить мысли до коллег без ML-бэкграунда, а также не забывает про тесты, дизайн-документы и документацию. 

Богдан Печёнкин, автор Симулятора ML, собрал 10 ошибок специалистов, которые зачастую встречаются в первые годы карьеры.