📘 Learning Deep Representations of Data Distributions — новая бесплатная книга от исследователей UC Berkeley (Sam Buchanan, Druv Pai, Peng Wang, Yi Ma). Главная идея книги - показать, почему и как глубокие нейросети учатся извлекать сжатые, информативные представления сложных данных, и что у них внутри: 💡В книге вы найдите: 🟠простое объяснение фундаментальных принципов архитектур нейросетей через оптимизацию и теорию информации. 🟠как модели формируют инвариантные и устойчивые представления...

✔️ Google выпустили EmbeddingGemma - открытую модель эмбеддингов для локальных AI-приложений Google объявил о запуске новой модели EmbeddingGemma, созданной для работы прямо на устройствах - без подключения к интернету. Модель на 308 миллионов параметров, поддерживает более 100 языков и показывает лучшие результаты среди всех открытых моделей размером до 500 млн параметров по тесту MTEB. После квантования модель кушает менее 200 МБ оперативной памяти, а генерация эмбеддингов занимает всего около 20 миллисекунд на устройствах с EdgeTPU...