{"id":369165,"date":"2024-05-21T03:57:37","date_gmt":"2024-05-21T03:57:37","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=369165"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2024-05-21T03:57:37","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=369165","title":{"rendered":"Open-source ML \u043e\u0442 Apple<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
\"Apple<\/p>\n
Apple Park Visitor Center \u0432 \u041a\u0443\u043f\u0435\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430 Apple VIsion Pro<\/a> \u044f \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0435\u0441\u043b\u0430 \u0432 open-source ML, \u0432\u0435\u0434\u044c, \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a, \u043d\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u043a \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442. \u041d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0441\u044b\u0433\u0440\u0430\u043b\u043e \u0440\u043e\u043b\u044c \u0432 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f Apple \u0432 ML, \u0445\u043e\u0442\u044f, \u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043f\u0440\u043e Swift. \u041f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u044e\u0441\u044c \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u044b \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u0434\u0448\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e (\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0430\u0434\u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e \u0446\u0435\u043b\u0435\u0441\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f ML \u043d\u0430 \u044f\u0431\u043b\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445).<\/p>\n

\u0427\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Apple \u0432 ML?<\/h2>\n

\u041d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435, \u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f: research<\/strong> (\u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 CV, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441 \u0432 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 LLM) \u0438 production<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f ML \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 MacOS\/IOS \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445.<\/p>\n

\u0423 Apple \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0444\u0438\u043a\u0441\u043e\u043c ml-<\/em> \u0438, \u0441\u0443\u0434\u044f \u043f\u043e \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f AI \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f<\/a>, \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f\u0441\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0444\u0440\u044d\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432, \u0442.\u0435. \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 torch\/tensorflow, \u043d\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0441 M-\u0447\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 Vision Pro \u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 M3 \u0438 R1 \u0447\u0438\u043f\u044b, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043a\u0438). \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0443!<\/p>\n

Research<\/h2>\n

\u041e\u0442 Apple \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430 arXiv, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043f\u043e \u043c\u043e\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0445\u043e\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u0430 \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e \u043e\u0444\u043e\u0440\u043c\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441 \u0442\u0435\u0442\u0440\u0430\u0434\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041d\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443, \u0442.\u043a. \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0433 \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e. \u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u044e \u0430\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e, \u043d\u0430\u0448\u043b\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043c\u043d\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c. \u0410\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 Apple \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, \u0432\u044b\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0432 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b \u043f\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0432\u0430\u0441 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043c\u0430\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0433\u0438\u0442\u0445\u0430\u0431\u0443.<\/p>\n

ml-ferret<\/strong><\/a>
\u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u0435\u0436\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/a> (\u0440\u0435\u043b\u0438\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434) \u043e \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 LLM, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\u0445. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u0448\u044c \u0438\u043d\u043f\u0443\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0448\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c «\u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e?» \u0438\u043b\u0438 «\u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438?», \u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0432 \u0431\u043e\u043a\u0441 \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u0431\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442.<\/p>\n

\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b<\/p>\n
\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 (\u0432\u0437\u044f\u0442\u044b \u0438\u0437 train \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

\u0411\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0448\u044c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0431\u0443\u0442\u0435\u0440\u0431\u0440\u043e\u0434, \u0441\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0448\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0430 \u0432 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0448\u044c \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0446\u0435\u043f\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 CLIP-ViT-L\/14 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043b\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438, \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u0432 \u0435\u0433\u043e Spatial-aware visual sampler (\u043f\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u0443 \u0442\u0430\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 knn, fusion \u0438 pooling). \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0430\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0448\u043b\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a \u0432 \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u043e \u0447\u0435\u043c \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e 7 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0430\u043c \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/p>\n

ml-fastvit<\/strong><\/a>
\u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0433\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434, \u043d\u043e \u0438\u0434\u0435\u0439\u043d\u043e \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430 \u0434\u043e \u0441\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440. \u0423 Apple \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u0431 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0434\u043b\u044f CV, \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435, \u0442.\u043a. \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442 \u043a \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c, \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u0432 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0431\u044d\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438 \u043d\u0430 iPhone 12 Pro. \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 RepMixer \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b\u0430 \u0432\u0434\u0443\u043c\u0447\u0438\u0432\u0443\u044e \u0440\u0435\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e skip-connection \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430, \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0432 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 (BN<\/em> — BatchNorm, DWConv<\/em> — depthwise convolution, \u03c3<\/em> — \u043d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438):<\/p>\n

\u0411\u044b\u043b\u043e: \"Y
\u0421\u0442\u0430\u043b\u043e: \"Y<\/p>\n

\"\u0421\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n
\u0421\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 accuracy \u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

\u041d\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0435 \u0442\u0430\u043c \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 (\u0438 \u0441 positional encodings, \u0438 \u0441 train \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c, \u0438 \u0441 \u044f\u0434\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u043a, \u0438 \u0442.\u0434. \u0438 \u0442.\u043f.). \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0432\u0434\u0443\u043c\u0447\u0438\u0432\u0443\u044e \u0440\u0435\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0412\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e \u044f \u0442\u0430\u043a \u043d\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e, \u0440\u0430\u0437 \u0435\u0441\u0442\u044c 2 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043e\u0447\u0435\u043a.<\/p>\n

ml-hypersim<\/strong><\/a>
\u041d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f, \u043d\u043e, \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0443 Apple \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430 78k \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 500 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043b\u044e\u0441 — \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043a\u0443\u0447\u0435\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0438-\u0433\u0430\u0439\u0434\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430. \u041e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u0441\u044b\u0433\u0440\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 Vision Pro.<\/p>\n

\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b<\/p>\n
\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

ml-neuman<\/strong><\/a>
\u0420\u0435\u043b\u0438\u0437 \u0431\u044b\u043b \u0435\u0449\u0435 \u0432 22-\u043e\u043c \u0433\u043e\u0434\u0443. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u043b\u044f \u0444\u043e\u0442\u043e\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b\u0438 NeRF \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0446\u0435\u043d, \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0437 10-\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u044b, \u0440\u0430\u043a\u0443\u0440\u0441\u044b \u0441 \u0444\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0442.\u0434. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, COLMAP), \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u0446\u0435\u043d, \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438.<\/p>\n

\"\u0414\u0432\u0435<\/p>\n
\u0414\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0447\u0430\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b \u0438 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u044e \u0442\u0435\u043b\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u043d\u043e\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b \u0435\u0449\u0435 \u0441\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d Apple Face ID, \u0434\u0430 \u0438 \u0432 \u0441\u0442\u0435\u0437\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0430\u0442\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e.<\/p>\n

Production<\/h2>\n

\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0443\u043f\u043e\u0440 \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u0442\u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 ML-\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u041f\u041e \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0441 M-\u0447\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438, IOS-\u0434\u0435\u0432\u0430\u0439\u0441\u0430\u0445 \u0438 \u0442.\u0434. \u0412\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0443 \u0442\u0435\u0445 \u0436\u0435 Mac-\u043e\u0432 \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b \u0432 «\u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0435\u043c» ML (\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0442\u044e\u043d\u0438\u043b gpt \u043e\u0442 \u0441\u0431\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c MacBook Pro 2021). \u041d\u0430 \u0445\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440<\/a> ML-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0442 Apple, \u0433\u0434\u0435 \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 Create ML<\/a> \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443.<\/p>\n

\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u043a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 Core ML<\/a> \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 API \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 Voice\/Speech\/NLP\/CV. \u0427\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/a> \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c BERT-\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 YOLOv3 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0434\u043d\u044f\u0445 \u0443\u0436\u0435 \u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 YOLOv9<\/a>. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0448\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n

\"\u0415\u0441\u0442\u044c<\/p>\n
\u0415\u0441\u0442\u044c \u0446\u0435\u043b\u044b\u0439 user-friendly \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0445\u043e\u0434\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 ML \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

ml-stable-diffusion<\/strong><\/a>
\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430-\u0442\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u043f\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u0430\u043c, \u0430 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0435\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 M-\u0447\u0438\u043f\u0430\u0445 \u0438 MacOS Silicon (\u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 IOS \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e) \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0441\u044f\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0438\u0448\u0435\u043a \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0443 ControlNet<\/a> \u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0439 Swift.<\/p>\n

coremltools<\/strong><\/a>
\u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u043d\u0430 \u043f\u0438\u0442\u043e\u043d\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LibSVM) \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 Core ML \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445\/\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043d\u0430 IOS, MacOS \u0438 \u0442.\u0434. \u041f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u044f\u0431\u043b\u043e\u043a\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u0443\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440.<\/p>\n

ml-cvnets<\/strong><\/a>
\u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 CV-\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f ImageNet \u0438 \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u043e\u043a \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b \u0448\u0442\u0443\u043a 20 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439). \u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u0436\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430 MacOS \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445, \u0442.\u043a. \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 torch, \u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445 \u0440\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432 CoreML. \u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u043a\u0435 \u0441 X\u0441ode, \u043d\u043e \u044f \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u043b, \u0434\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0445\u043e\u0436\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043e\u0439 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e…<\/p>\n

ml-ane-transformers<\/strong><\/a>
\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0435\u0442\u043e\u043a \u0441 hugging face \u043d\u0430 M1 \u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0434 tensorflow \u0434\u043b\u044f M-\u0447\u0438\u043f\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u043d\u0443\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0438\u0431\u043e \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0438 tensorflow, \u0438 torch \u043d\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434 metal mps<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0434\u043b\u044f M-\u0447\u0438\u043f\u043e\u0432 (\u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0430\u0433\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u043f\u043b\u043e\u0442\u044c \u0434\u043e \u043d\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u043d\u0443\u0442\u043e\u0439 \u0435\u0449\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 torch 2.3+). \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0437\u0430\u0431\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043b\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0432 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432 \u043a\u0438\u043d\u0443\u043b\u0438, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0432 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 Apple-\u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u0441 ML.<\/p>\n

\"\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n
\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n

mlx<\/strong><\/a>
\u041f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u043c\u043e\u0439 \u0444\u0430\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 — \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f ML\/DL \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430 python, \u043a\u0430\u043a \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 numpy \u0438 torch (\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u0435\u043d), \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 C++. \u0415\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435 API \u043d\u0430 Swift<\/a> \u0438 C<\/a>, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432<\/a> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c whisper \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 bert-\u0430, \u0434\u0430 \u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u0440\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n

\u041e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/a> \u043a\u043e\u0434\u0430 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0443 VAE \u0434\u043b\u044f MNIST:<\/p>\n

import math import mlx.core as mx import mlx.nn as nn  class Encoder(nn.Module):     def __init__(self, num_latent_dims, image_shape, max_num_filters):         super().__init__()          # number of filters in the convolutional layers         num_filters_1 = max_num_filters \/\/ 4         num_filters_2 = max_num_filters \/\/ 2         num_filters_3 = max_num_filters          # Output (BHWC):  B x 32 x 32 x num_filters_1         self.conv1 = nn.Conv2d(image_shape[-1], num_filters_1, 3, stride=2, padding=1)         # Output (BHWC):  B x 16 x 16 x num_filters_2         self.conv2 = nn.Conv2d(num_filters_1, num_filters_2, 3, stride=2, padding=1)         # Output (BHWC):  B x 8 x 8 x num_filters_3         self.conv3 = nn.Conv2d(num_filters_2, num_filters_3, 3, stride=2, padding=1)          # Batch Normalization         self.bn1 = nn.BatchNorm(num_filters_1)         self.bn2 = nn.BatchNorm(num_filters_2)         self.bn3 = nn.BatchNorm(num_filters_3)          # Divide the spatial dimensions by 8 because of the 3 strided convolutions         output_shape = [num_filters_3] + [dimension \/\/ 8 for dimension in image_shape[:-1]]          flattened_dim = math.prod(output_shape)          # Linear mappings to mean and standard deviation         self.proj_mu = nn.Linear(flattened_dim, num_latent_dims)         self.proj_log_var = nn.Linear(flattened_dim, num_latent_dims)      def __call__(self, x):         x = nn.leaky_relu(self.bn1(self.conv1(x)))         x = nn.leaky_relu(self.bn2(self.conv2(x)))         x = nn.leaky_relu(self.bn3(self.conv3(x)))         x = mx.flatten(x, 1)  # flatten all dimensions except batch          mu = self.proj_mu(x)         logvar = self.proj_log_var(x)         # Ensure this is the std deviation, not variance         sigma = mx.exp(logvar * 0.5)          # Generate a tensor of random values from a normal distribution         eps = mx.random.normal(sigma.shape)          # Reparametrization trick to brackpropagate through sampling.         z = eps * sigma + mu          return z, mu, logvar <\/code><\/pre>\n
\u0420\u0430\u0434\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0411\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0434\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430 \u0437\u0438\u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u043b \u0446\u0438\u043a\u043b \u043e\u0442 0.1.n \u0434\u043e 0.4.n \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438. \u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d \u043d\u0430 Apple Silicon OS, \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434\u0430 mps, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e lazy computation, \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0435\u0432\u0430\u0439\u0441\u043e\u0432, \u0434\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e dynamic graph construction \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u043b\u0438. \u041d\u0435\u0442 \u0447\u0435\u0433\u043e-\u0442\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 torch, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043d\u0430 Mac-\u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445, \u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n
\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e<\/h2>\n
\u041f\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 CV \u0438 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438, \u0432\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437 Vision Pro, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 Face ID \u0438 \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0432\u0430\u0439\u0441\u0430\u0445 \u043d\u0435\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434. \u0410 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 ML \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e Apple \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432 research \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435\u0439 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e NLP, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0442\u0440\u0430\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u044e\u0436\u0438\u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e, \u0432\u043e\u0442 \u0432 \u044f\u043d\u0432\u0430\u0440\u0435 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 Acoustic Model Fusion for End-to-end Speech Recognition<\/a> \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0441 \u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u0438\u043c \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c One Wide Feedforward is All You Need<\/a>, \u0433\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u043e\u043b\u044c FFN \u0432 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u0445. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0443 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 CV \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043e\u0447\u0435\u043a, \u043a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442\u043e\u0432, \u0444\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0435\u043a\u0432\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432  \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n
\u041e\u0431\u0438\u0434\u043d\u043e \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430 Siri, \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0433\u043e\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u0432 LLM \u0441\u0442\u0435\u0437\u0435, \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n

 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/796077\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
\n
Apple Park Visitor Center \u0432 \u041a\u0443\u043f\u0435\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
 \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430 Apple VIsion Pro<\/a> \u044f \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0435\u0441\u043b\u0430 \u0432 open-source ML, \u0432\u0435\u0434\u044c, \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a, \u043d\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u043a \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442. \u041d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0441\u044b\u0433\u0440\u0430\u043b\u043e \u0440\u043e\u043b\u044c \u0432 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f Apple \u0432 ML, \u0445\u043e\u0442\u044f, \u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043f\u0440\u043e Swift. \u041f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u044e\u0441\u044c \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u044b \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u0434\u0448\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e (\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0430\u0434\u0438 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e \u0446\u0435\u043b\u0435\u0441\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f ML \u043d\u0430 \u044f\u0431\u043b\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445).<\/p>\n
\u0427\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Apple \u0432 ML?<\/h2>\n
\u041d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435, \u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f: research<\/strong> (\u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 CV, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0435\u0441 \u0432 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 LLM) \u0438 production<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f ML \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 MacOS\/IOS \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445.<\/p>\n
\u0423 Apple \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0444\u0438\u043a\u0441\u043e\u043c ml-<\/em> \u0438, \u0441\u0443\u0434\u044f \u043f\u043e \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f AI \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f<\/a>, \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f\u0441\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0444\u0440\u044d\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432, \u0442.\u0435. \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 torch\/tensorflow, \u043d\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0441 M-\u0447\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 Vision Pro \u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 M3 \u0438 R1 \u0447\u0438\u043f\u044b, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043a\u0438). \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0443!<\/p>\n
Research<\/h2>\n
\u041e\u0442 Apple \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430 arXiv, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043f\u043e \u043c\u043e\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0445\u043e\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u0430 \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e \u043e\u0444\u043e\u0440\u043c\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441 \u0442\u0435\u0442\u0440\u0430\u0434\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041d\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443, \u0442.\u043a. \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0433 \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e. \u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u044e \u0430\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e, \u043d\u0430\u0448\u043b\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043c\u043d\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c. \u0410\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 Apple \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, \u0432\u044b\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0432 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b \u043f\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0432\u0430\u0441 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043c\u0430\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0433\u0438\u0442\u0445\u0430\u0431\u0443.<\/p>\n
ml-ferret<\/strong><\/a>
 \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u0435\u0436\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/a> (\u0440\u0435\u043b\u0438\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434) \u043e \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 LLM, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\u0445. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u0434\u0430\u0435\u0448\u044c \u0438\u043d\u043f\u0443\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0448\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c «\u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e?» \u0438\u043b\u0438 «\u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438?», \u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0432 \u0431\u043e\u043a\u0441 \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u0431\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442.<\/p>\n
\n
\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 (\u0432\u0437\u044f\u0442\u044b \u0438\u0437 train \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0411\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0448\u044c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0431\u0443\u0442\u0435\u0440\u0431\u0440\u043e\u0434, \u0441\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0448\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0430 \u0432 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0448\u044c \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0446\u0435\u043f\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 CLIP-ViT-L\/14 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 \u0446\u0435\u043b\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438, \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u0432 \u0435\u0433\u043e Spatial-aware visual sampler (\u043f\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u0443 \u0442\u0430\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437 knn, fusion \u0438 pooling). \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0430\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0448\u043b\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a \u0432 \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u043e \u0447\u0435\u043c \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e 7 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0430\u043c \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/p>\n
ml-fastvit<\/strong><\/a>
 \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a> \u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0433\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434, \u043d\u043e \u0438\u0434\u0435\u0439\u043d\u043e \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430 \u0434\u043e \u0441\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440. \u0423 Apple \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u0431 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0434\u043b\u044f CV, \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435, \u0442.\u043a. \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442 \u043a \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c, \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u0432 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0431\u044d\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438 \u043d\u0430 iPhone 12 Pro. \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 RepMixer \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b\u0430 \u0432\u0434\u0443\u043c\u0447\u0438\u0432\u0443\u044e \u0440\u0435\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e skip-connection \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430, \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0432 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 (BN<\/em> — BatchNorm, DWConv<\/em> — depthwise convolution, \u03c3<\/em> — \u043d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438):<\/p>\n
\u0411\u044b\u043b\u043e: 
 \u0421\u0442\u0430\u043b\u043e: <\/p>\n
\n
\u0421\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 accuracy \u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u041d\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0435 \u0442\u0430\u043c \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 (\u0438 \u0441 positional encodings, \u0438 \u0441 train \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c, \u0438 \u0441 \u044f\u0434\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u043a, \u0438 \u0442.\u0434. \u0438 \u0442.\u043f.). \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0432\u0434\u0443\u043c\u0447\u0438\u0432\u0443\u044e \u0440\u0435\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043d\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0412\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e \u044f \u0442\u0430\u043a \u043d\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e, \u0440\u0430\u0437 \u0435\u0441\u0442\u044c 2 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043e\u0447\u0435\u043a.<\/p>\n
ml-hypersim<\/strong><\/a>
 \u041d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f, \u043d\u043e, \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0443 Apple \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430 78k \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 500 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043b\u044e\u0441 — \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043a\u0443\u0447\u0435\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0438-\u0433\u0430\u0439\u0434\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430. \u041e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u0441\u044b\u0433\u0440\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 Vision Pro.<\/p>\n
\n
\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
ml-neuman<\/strong><\/a>
 \u0420\u0435\u043b\u0438\u0437 \u0431\u044b\u043b \u0435\u0449\u0435 \u0432 22-\u043e\u043c \u0433\u043e\u0434\u0443. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u043b\u044f \u0444\u043e\u0442\u043e\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b\u0438 NeRF \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0446\u0435\u043d, \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0438 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0437 10-\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u044b, \u0440\u0430\u043a\u0443\u0440\u0441\u044b \u0441 \u0444\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0442.\u0434. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, COLMAP), \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u0446\u0435\u043d, \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438.<\/p>\n
\n
\u0414\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0447\u0430\u0442\u0441\u044f \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b \u0438 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u044e \u0442\u0435\u043b\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u043d\u043e\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b \u0435\u0449\u0435 \u0441\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d Apple Face ID, \u0434\u0430 \u0438 \u0432 \u0441\u0442\u0435\u0437\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0430\u0442\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e.<\/p>\n
Production<\/h2>\n
\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0443\u043f\u043e\u0440 \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u0442\u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 ML-\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u041f\u041e \u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0441 M-\u0447\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438, IOS-\u0434\u0435\u0432\u0430\u0439\u0441\u0430\u0445 \u0438 \u0442.\u0434. \u0412\u0441\u0435-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0443 \u0442\u0435\u0445 \u0436\u0435 Mac-\u043e\u0432 \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b \u0432 «\u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0435\u043c» ML (\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0442\u044e\u043d\u0438\u043b gpt \u043e\u0442 \u0441\u0431\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c MacBook Pro 2021). \u041d\u0430 \u0445\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440<\/a> ML-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0442 Apple, \u0433\u0434\u0435 \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 Create ML<\/a> \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443.<\/p>\n
\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u043a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 Core ML<\/a> \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 API \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 Voice\/Speech\/NLP\/CV. \u0427\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/a> \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c BERT-\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 YOLOv3 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0434\u043d\u044f\u0445 \u0443\u0436\u0435 \u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 YOLOv9<\/a>. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0448\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n
\n
\u0415\u0441\u0442\u044c \u0446\u0435\u043b\u044b\u0439 user-friendly \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0445\u043e\u0434\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 ML \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
ml-stable-diffusion<\/strong><\/a>
 \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430-\u0442\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u043f\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u0430\u043c, \u0430 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0435\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 M-\u0447\u0438\u043f\u0430\u0445 \u0438 MacOS Silicon (\u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 IOS \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e) \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0441\u044f\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0438\u0448\u0435\u043a \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0443 ControlNet<\/a> \u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0439 Swift.<\/p>\n
coremltools<\/strong><\/a>
 \u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u043d\u0430 \u043f\u0438\u0442\u043e\u043d\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LibSVM) \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 Core ML \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445\/\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043d\u0430 IOS, MacOS \u0438 \u0442.\u0434. \u041f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u044f\u0431\u043b\u043e\u043a\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u0443\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440.<\/p>\n
ml-cvnets<\/strong><\/a>
 \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 CV-\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f ImageNet \u0438 \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u043e\u043a \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b \u0448\u0442\u0443\u043a 20 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439). \u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u0436\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430 MacOS \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445, \u0442.\u043a. \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 torch, \u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445 \u0440\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432 CoreML. \u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u043a\u0435 \u0441 X\u0441ode, \u043d\u043e \u044f \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u043b, \u0434\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0445\u043e\u0436\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043e\u0439 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e…<\/p>\n
ml-ane-transformers<\/strong><\/a>
 \u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0435\u0442\u043e\u043a \u0441 hugging face \u043d\u0430 M1 \u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0434 tensorflow \u0434\u043b\u044f M-\u0447\u0438\u043f\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u043d\u0443\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0438\u0431\u043e \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0438 tensorflow, \u0438 torch \u043d\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434 metal mps<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0434\u043b\u044f M-\u0447\u0438\u043f\u043e\u0432 (\u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0430\u0433\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u043f\u043b\u043e\u0442\u044c \u0434\u043e \u043d\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u043d\u0443\u0442\u043e\u0439 \u0435\u0449\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 torch 2.3+). \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0437\u0430\u0431\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043b\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0432 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432 \u043a\u0438\u043d\u0443\u043b\u0438, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0432 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 Apple-\u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u0441 ML.<\/p>\n
\n
\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
mlx<\/strong><\/a>
 \u041f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u043c\u043e\u0439 \u0444\u0430\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 — \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f ML\/DL \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430 python, \u043a\u0430\u043a \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 numpy \u0438 torch (\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u0435\u043d), \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 C++. \u0415\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435 API \u043d\u0430 Swift<\/a> \u0438 C<\/a>, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432<\/a> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c whisper \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 bert-\u0430, \u0434\u0430 \u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u0440\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n
\u041e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/a> \u043a\u043e\u0434\u0430 \u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0443 VAE \u0434\u043b\u044f MNIST:<\/p>\n
import math import mlx.core as mx import mlx.nn as nn  class Encoder(nn.Module):     def __init__(self, num_latent_dims, image_shape, max_num_filters):         super().__init__()          # number of filters in the convolutional layers         num_filters_1 = max_num_filters \/\/ 4         num_filters_2 = max_num_filters \/\/ 2         num_filters_3 = max_num_filters          # Output (BHWC):  B x 32 x 32 x num_filters_1         self.conv1 = nn.Conv2d(image_shape[-1], num_filters_1, 3, stride=2, padding=1)         # Output (BHWC):  B x 16 x 16 x num_filters_2         self.conv2 = nn.Conv2d(num_filters_1, num_filters_2, 3, stride=2, padding=1)         # Output (BHWC):  B x 8 x 8 x num_filters_3         self.conv3 = nn.Conv2d(num_filters_2, num_filters_3, 3, stride=2, padding=1)          # Batch Normalization         self.bn1 = nn.BatchNorm(num_filters_1)         self.bn2 = nn.BatchNorm(num_filters_2)         self.bn3 = nn.BatchNorm(num_filters_3)          # Divide the spatial dimensions by 8 because of the 3 strided convolutions         output_shape = [num_filters_3] + [dimension \/\/ 8 for dimension in image_shape[:-1]]          flattened_dim = math.prod(output_shape)          # Linear mappings to mean and standard deviation         self.proj_mu = nn.Linear(flattened_dim, num_latent_dims)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-369165","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/369165","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=369165"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/369165\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=369165"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=369165"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=369165"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}