O Destaques da Comunidade é um post contendo uma lista publicada periodicamente no Discord do Huggging Face contendo uma série de projetos, modelos, spaces, posts, artigos feitos pela comunidade de Inteligência Artificial do mundo inteiro.
Aqui no Ia Talking, nós pegamos esta lista, traduzimos e postamos aqui, junto com vídeos demonstrando alguns dos principais destaques! Com isso, temos uma base centralizada, com conteúdo português, com diversos projetos de Inteligência Artificial, que você pode usar gratuitamente!
Importante
Quando começamos a fazer isso, a lista já estava na edição #52!
Pretendo em algum momento fazer um retroativo!
Edições publicadas
A seguir, veja a lista de posts com cada edição publicada
Todos os Destaques
Se você preferir, confira a lista completa de destaques abaixo
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Edição |
Destaque |
Autor |
Comentários |
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55 |
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55 |
@rrg92 |
Esse é meu! Lembra do vídeo/post sobre o clone de voz? De lá pra cá estudei mais o XTTS e consegui fazer algumas melhorias! |
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55 |
@KingNish |
Muito foda isso aqui! Recomendo dá uma explorada! |
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sted97 |
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54 |
@kev |
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54 |
rrg92 |
Saímos de novo na lista semanal! Reforço de temos que continuar fazendo, pois é algo que faz a diferença! |
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54 |
@Mihai |
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54 |
🤗 |
O Hugging Face está planejando lançar a v1 do curso em brevetar o que pensa desse curso |
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54 |
@EduardoPacheco |
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54 |
@richardblythman | NapthaAI |
Esse tipo de modelo parece ser interessante. O leaderboard nos da uma visão dos modelos e seus scores na tarefa de prever eventos futuros. |
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54 |
@unography |
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54 |
zolicsaki |
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54 |
@tony.assi |
No Destaques #52, o @tony.assi trouxe uma poc sobre como o IP adapter poderia ser usado para prever roupas. Essa demo usou o IP-Adapter, que é um add-on do Stable Diffusion, pra gerar uma imagem bem fiel. Agora, ele criou um Space onde podemos testar diretamente o IP-Adapter! |
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54 |
@kev |
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54 |
Teste |
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53 |
@bennyschmidt |
Character.ai é um site em que você pode criar personagens e interagir com eles. Este é um projeto que faz o mesmo, mas é open source! |
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53 |
rrg92 |
É isso mesmo que vocês viram!!! Saiu nesta lista o vídeo aqui do blog sobre o Hugging Face!!! Muito legal! |
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53 |
dcarpintero |
Este é o tipo de detalhe que eu quer ler muito ainda! |
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53 |
@Om |
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53 |
@LAin |
RMBG é um modelo que Remove Fundo da foto. A página do modelo está em briaai/RMBG-1.4 · Hugging Face O modelo é de uso não comercial (mas não impede de você testar e usar em projetos pessoais ou abertos para comunidade).
O grande diferencial dessa demo é o slider!
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53 |
@pradeep1148 |
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53 |
@RooTender |
Mais um term que não conhecia e estou aprendendo agora: Image Augmentation. O que o autor descreve é que existem várias bibliotecas que fazem isso, mas são bibliotecas e você precisa montar. A ferramenta é um interface pronta pra uso. |
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53 |
@Edoardo |
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53 |
joey00072 |
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53 |
@Yolandi |
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53 |
@LAin |
Um chatbot criado que usa Retrieval-Augmented Generation (RAG). Irei falar sobre RAG em algum momento aqui, mostrando exemplos práticos Mas, basicamente, RAG é um processo que combina várias tecnologias (text embeddings, vector databases) para fazer com que um modelo de linguagem responda sobre um assunto específico usando uma fonte de específica (como um PDF, um site, uma pagina, por exemplo) sem que ele precise ser treinado para isso.
Esse chatbot foi criado usando técnica, e segundo o próprio autor, em um comentário, ele aplicou o embedding usando o dataset da Wikipédia.
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@tony.assi |
Ideia interessante demonstrando o uso de um modelo chamado IP-Adapter, que melhora a geração de imagens usando outras imagens, e, neste caso específico, usando o inpainting, que é a técnica de mexer em uma parte da imagem apenas
Mais info: IP-Adapter |
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52 |
@Saurav (GDE) |
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52 |
@Xa9aX e co |
Nesse eu aprendi várias coisas novas. O assunto original é “Aurora-M! The first multi lingual red-teamed open source continually pre-trained LLM”. Entendi que é um modelo de IA, que entende e responde texto, open source, capaz de responder em vários idiomas. E além disso, ele foi testado por um red team. Esse termo red team vem do mundo da segurança. O André Cunha, especialista em infraestrutura, me forneceu uma explicação bem simples e fácil de entender: Temos o Red o Blue Team. O Red ataca, e o Blue tenta se defender. Trazendo isso pro mundo da IA, e depois de ler algumas fonte sobre o assunto, o Red Team vai tentar usar prompts para encontrar as brechas que levam o modelo a responder assuntos sensíveis, como por exemplo, racismo, fabricação de armas caseiras, etc. E este modelo é inovador pois ele é um modelo que, além de ter sido passado pelo Red Team, seguiu as diretrizes da Casa Branca para o desenvolvimento de IA. Aqui tem alguns links úteis que achei no meio do caminho:
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52 |
🤗 |
outro post interessante, que não devo ler por agora, vou voltar nele um dia, por conta do nível de detalhe que ele oferece… Ensina como construir um modelo de IA quase do zero, usando Python obviamente! |
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