Mockingbird Shares


Kanal geosi va tili: Ukraina, Ruscha
Toifa: Bloglar


Ділюся посиланнями.
Контент не генерую.
Тематика: ML/AI/LLM, висєри на мера Києва, петиції, навколо наукова/освітня сфера
Зв'язок: пишіть в коменти
Шітпост: @mockingbird_shitposts
Твітор (вмер): @007morf
Тепер вже офіційні коменти: @mockingbird_chat

Связанные каналы

Kanal geosi va tili
Ukraina, Ruscha
Toifa
Bloglar
Statistika
Postlar filtri


На TechCrunch вийшов огляд чернетки регуляторного документа для розробників general purpose AI models (GPAI).

Звісно, туди ще внесуть 100500 правок, але виглядає так, що OpenAI, Anthropic, Mistral, Google і Meta будуть дуже сильно пітніти, щоб залишитися на європейському ринку і не платити до 7% від прибутку з LLM у вигляді штрафів.

Загалом рекомендую звернути увагу на процес написання документа, тому що:
1. Він виглядає як щось більш конкретне, ніж більшість того, що я бачила з документів по безпеці АІ в Європі
2. Він буде формувати міжнародну законодавчу базу, бо США з Трампом на мою думку будуть відставати від Європи в регуляторній площині заради нарощення прибутків.
3. Впровадження деяких регуляторних кроків може поставити під ризик тренування і конкуренцію на ринку GPAI, цікаво подивитися що буде далі

https://techcrunch.com/2024/11/14/eu-ai-act-draft-guidance-for-general-purpose-ais-shows-first-steps-for-big-ai-to-comply

#shared_link


UPD ось аналіз цензури в qwen 2, аби ви розуміли потенційні масштаби впливу Китаю на інформаційне середовище:

https://huggingface.co/blog/leonardlin/chinese-llm-censorship-analysis

#shared_link


Китайці доганяють американські корпорації по тренуванню LLM (попри санкції) (і підкупають користувачів опенсорсом)

https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-coder-family/

(що це говорить про ефективність санкцій?)
(що це говорить про присутність Китаю в опенсорсі?)
(що це говорить про ефективність використання GPU як китайцями, так і OpenAI та іншими?)

👀👀👀

#shared_link


петиція набрала необхідну кількість голосів, дякую всім небайдужим хто тицяв і поширював ❤️


це шо таке, така важлива петиція і досі не набрала 25к голосів

https://petition.kmu.gov.ua/petitions/7038

давайте з кожного по підпису і донату на збір зверху. донорство крові в умовах війни має бути масовим та регулярним, а вимоги до донора - відповідними до сучасних досліджень і міжнародних стандартів

#petition


Давайте додамо трохи активності.

Хто після цього погоджується з Семом Альтманом, що AGI вийде в 2025, кидає 50 грн на РЕБи.

Хто не погоджується, кидає 100 грн на РЕБи.

(звіти будуть тут)

#збір


https://arxiv.org/abs/2411.04872

Під'їхали бенчмарки для оцінки здатності LLM розв'язувати складні математичні задачі. Жодна з топових моделей не спромоглася нарішати і 2% від запропонованих задач.

Автори до речі спитали кількох Філдсівських медалістів, що ж вони думають про набір проблем, їм усім сподобалася складність :)

#shared_link
#machine_learning






До речі, Геловін минув, а запит на вашу кров досі є. Тож якщо не сходили, сходіть :)

https://t.me/donorforthearmedforcesofukraine/504


Шо по soft skills?

В McKinsey кажуть, що попит на м'які навички зростатиме зі збільшенням частки роботи, яку виконує ШІ.

https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/a-new-future-of-work-the-race-to-deploy-ai-and-raise-skills-in-europe-and-beyond#/

#shared_link


Creating LLM as a Judge that drives business results

Наткнулася на дуже класний покроковий гайд про створення LLM для перевірки результатів іншої LLM. Цікаво, що схожий підхід ми використовуємо в нашій команді, але я не думаю що то були аж настільки усвідомлені підходи.

Дуже раджу почитати, якщо ваша команда займається розробкою і використанням моделей, які генерують якийсь текст і його треба перевіряти "in bulk". Якщо коротко, робляться наступні кроки:

1. Створюємо тренувальний набір даних - вхідний запит, результат.
2. Знаходимо експерта в домені, який може дати відгук по цьому набору і просимо його пройтися по даним
3. Тюнимо Judge LLM, поки результати не зійдуться з критикою експерта. Важливо надавати приклади таких відгуків моделі як частину промпту.
4. Шукаємо критичні помилки в натренованій моделі. Якщо знайшли, повертаємося до першого кроку.

Оригінальний лонгрід з коментарями по кожному кроку і FAQ:

https://hamel.dev/blog/posts/llm-judge/

#shared_link
#machine_learning




EDELVIRA - донори для ЗСУ 🇺🇦 dan repost
Друзі !

‼️Ще не вистачає
:


1- (15/20 осіб)
2+ (48/55 осіб)
3+ (20/35 осіб)
4+ (16/25 осіб)
4- (3/15 осіб)


♦️Дата: 30-31 жовтня (ср-чт)
♦️Час: 8:30-11:30

📍Адреса: Госпітальна, 16 (деталі у закріплених постах)


❗️Хто 100% зможе бути, пишіть у коментарях під цим постом групу крові, ПІБ та обрану дату.


🔹Всім, хто має ♥️ від Мирослави @mira_piano або Тетяни @mua_tania_korus
буде відписано у приватні всі деталі щодо донацій .

❗️Хто має запитання медичного характеру пишіть або телефонуйте головному лікарю Центру крові Тетяні Василівні +380 (97) 296 85 98.


З повагою, команда EDELVIRA.


а сходіть здайте кров у військовий шпиталь

аналізи зроблять, чаєм смачним пригостять, результати аналізів можна буде дізнатися телефоном
і
якщо ви працюєте вам на халяву оплачуваний вихідний

короче одні плюси


такий крінж видати треба вміти


Червоний Губер dan repost
🧑‍⚖ Київський окружний адміністративний суд скасував рішення про наявність плагіату в докторській дисертації ексміністра Шкарлета.


А ви думали ОАСК все? А ніт


Froggy engineer dan repost
Наш 🐘


з мейнтейнерів ядра Linux викинули росіян

20 ta oxirgi post ko‘rsatilgan.