Больши данные AI

Шпаргалка по Claude

🌐 Инфраструктура открытых данных Бразилии

br/acc — это проект, который объединяет открытые данные из различных государственных источников Бразилии в единую графовую структуру. Он предоставляет доступ к информации о компаниях, здравоохранении, образовании и многом другом, позволяя пользователям исследовать связи и делать выводы.

🚀 Основные моменты:
- 45 модулей ETL для обработки данных
- Графовая база данных Neo4j для нормализованных сущностей
- React-фронтенд для поиска и анализа
- Публичный API для доступа к графовым данным
- Соответствие требованиям LGPD для безопасности данных

📌 GitHub: https://github.com/World-Open-Graph/br-acc

#python

Эффективны ли ваши ETL-процессы? 👁
Проверьте это с бесплатным чек-листом

Без регулярного аудита ETL-пайплайны начинают деградировать: растут затраты, ломаются дашборды, а решения принимаются на битых данных. При этом на полноценный аудит часто не хватает времени.

Эксперты Cloud․ru собрали чек-лист для простой и быстрой диагностики ETL-процессов. Внутри — опыт и лайфхаки в работе с данными.

По чек-листу можно оценить надежность, масштабируемость, управляемость и безопасность вашей Data-инфраструктуры, а еще соответствие cloud native-подходу.

Как это работает
1️⃣Пройдите чек-лист

2️⃣Подсчитайте баллы за реализованные практики

3️⃣Определите уровень зрелости ETL-процессов

4️⃣Получите персональные рекомендации от эксперта Cloud․ru

Забрать чек-лист

🌟 Kimodo: диффузионная модель для генерации 3D-движений людей.

NVIDIA выложила в открытый доступ проект Kimodo - генеративную модель на основе диффузии, которая создает реалистичные трехмерные движения для человеческих и робототехнических скелетов.

Kimodo принимает на вход текстовые промпты и ключевые позы всего тела, позиции и вращения конечностей, двухмерные пути и контрольные точки. Это позволяет точно управлять генерацией: от общего описания наподобие "персонаж идет и садится на стул" до детального контроля положения рук и ног в кадрах.

Всего доступно 5 вариантов модели для 3 типов скелетов: SOMA, SMPL-X и Unitree G1. Первые два ориентированы на анимацию аватаров, третий - на робота Unitree G1.

Модели, обученные на полном датасете Bones Rigplay 1 (700 часов), NVIDIA рекомендует как основные рабочие.

Варианты на сете BONES-SEED (288 часов) предназначены для бенчмаркинга и сравнения с собственными разработками.

Для работы с Kimodo предусмотрены 3 интерфейса:

🟢Интерактивное веб-демо с таймлайн-редактором;
🟢CLI-утилита для пакетной генерации;
🟢Python API для тонкой настройки .

Под инференс потребуется около 17 ГБ видеопамяти, модели запускали на RTX 3090, RTX 4090 и NVIDIA A100.

🟡 Интеграция с робототехническим стеком NVIDIA.

ProtoMotions позволяет брать сгенерированные движения и обучать на них физически корректные политики управления в GPU-ускоренной симуляции — как для аватаров, так и для Unitree G1.

Через General Motion Retargeting движения, созданные на скелете SMPL-X, можно перенести на произвольных роботов.


📌Лицензирование:

Код проекта под Apache 2.0, большинство моделей под NVIDIA Open Model License.

Вариант SMPL-X имеет более ограниченную NVIDIA R&D Model License, она допускает только исследовательское применение.

🟡Набор моделей
🟡Техотчет
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Robotics #Kimodo #NVIDIA

🚨 Хотите парсить сложные PDF с точностью уровня SOTA, полностью локально? 📄🔍

Модель GLM-OCR всего с 0.9 млрд параметров можно просто загрузить в LM Studio и запускать почти на любом компьютере. 🥔

🧠 0.9B параметров
💾 Работает на менее чем 1.5GB VRAM (или около 1GB в квантованном виде)
💸 Никаких расходов на API
🔒 Полная приватность данных

Desktop-AI для работы с документами официально наступил. 💻⚡

https://huggingface.co/zai-org/GLM-OCR

🤯 Вышло интересное исследование про Vision-Language-Action (VLA) модели - это ИИ, который позволяет роботу видеть объект, понимать задачу и действовать (например, схватить предмет).

Обычно для этого нужны огромные модели и дорогие GPU.

Но тут сделали иначе 👇

Команда разработала модель, где почти все вычисления сведены к 3 значениям:
-1, 0 и 1

Да, буквально.

За счёт этого:
- модель сжали до ~1.4GB
- убрали сложную математику
- сделали её пригодной для дешёвого железа

👉 точность осталась на уровне больших моделей
👉 скорость выросла в 4 раза

То есть робот двигается так же точно, но быстрее и дешевле:

- больше не нужны дорогие серверы и GPU
- роботов можно запускать прямо на локальных чипах
- открывается путь к массовой роботизации (дешёвой)

Paper Link – arxiv.org/abs/2506.07530

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇

🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data

🖥 Python: t.me/pythonl

🖥 Linux: t.me/linuxacademiya

🖥 C++ t.me/cpluspluc

🖥 Docker: t.me/DevopsDocker

🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii

🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec

👣 Golang: t.me/Golang_google

🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml

🖥 Javascript: t.me/javascriptv

🖥 C#: t.me/csharp_ci

🖥 Java: t.me/javatg

🖥 Базы данных: t.me/sqlhub

👣 Rust: t.me/rust_code

🤖 Технологии: t.me/vistehno

💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable

💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi


🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy

Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci

🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

🚀 Удобный CLI для Google Workspace

gws — это универсальный инструмент командной строки для работы с Google Workspace, включая Drive, Gmail и Calendar. Он динамически строит команды, используя Google Discovery Service, и предоставляет структурированный JSON-вывод. Идеально подходит как для разработчиков, так и для ИИ-агентов.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка более 40 навыков для ИИ-агентов.
- Автоматическое обновление команд при добавлении новых API.
- Удобная аутентификация и работа с несколькими аккаунтами.
- Интерактивные команды с подсказками и предварительным просмотром запросов.

📌 GitHub: https://github.com/googleworkspace/cli