BrainTools - Методики для развития мозга - страница 1458

Amazon расширяет AI-ассистента Alexa+ интеграциями с сервисами путешествий и бытовых услуг

продолжить чтение

Доработанная GPT-5.2 обошла человека в «тесте на AGI»

Стартап Poetiq из шести выходцев Google DeepMind добился

продолжить чтение

Этические проблемы применения алгоритмического видеонаблюдения в информационном обществе

продолжить чтение

В США выходят первые таблетки для похудения на основе GLP-1. Цена 149 долларов за месячный курс

Когда выходят статьи/новости про новые соединения или революцию в медицине, то в комментариях часто встречается нарратив «невозможности». Это будет дорого, это будет недоступно людям, это потребует десятилетий… Буквально в январе 2025 года вышел материал про соединение, которое помогает терять жир, а не мышцы. И вот, в январе 2026 года этот препарат выходит на рынок. Таблетка для похудения по доступной цене!

продолжить чтение

Диалог пользователь — ИИ. Часть 1

Главным объектом исследования рассматривается полупростое число по той причине, что это наиболее сложный (не зря в шифрах используют именно их) из всех чисел объект. В примерах будут рассмотрены и другие числа, но только чтобы выявить некоторые различия от «классики».

продолжить чтение

Шестое чувство: Google готовит ИИ-подсказки для Android, предугадывающие действия пользователя

У линейки Pixel 10

продолжить чтение

Google подала в суд на веб-скрейпер SerpApi за сбор результатов поиска «в поразительных масштабах»

Google подала

продолжить чтение

Метрики для задач NLP. Часть 1. Классификация, NER, Кластеризация

Всем привет! Меня зовут Максим. Я NLP‑инженер в red_mad_robot и автор Telegram‑канала Максим Максимов // IT, AI. В этой серии статей я расскажу о метриках популярных задач Natural Language Processing (NLP). Первая часть будет посвящена подходам для оценки моделей в решении задач классификации, NER и кластеризации. Рассказ будет сопровождаться визуализацией, примерами и кодом на Python.СодержаниеВведениеКлассификацияNERКластеризация

продолжить чтение

CodeRabbit: в сгенерированном коде больше ошибок, чем в написанном людьми

Исследование проекта CodeRabbit показало, что код, сгенерированный искусственным интеллектом, содержит больше ошибок, чем написанный человеком. По данным компании, в среднем в одном pull request, созданном при помощи ИИ, скрывается 10,83 проблем против 6,45 у разработчиков. 

продолжить чтение

Применение вариационного исчисления к задаче выделения границ: вывод уравнения Эйлера-Лагранжа

Аннотация Представьте, что вам нужно обвести объект на картинке — не просто тыкая в пиксели, а проведя одну идеальную, плавную и уверенную линию. Та самая, которую набросал бы на бумаге художник. Как объяснить компьютеру, что значит «идеальная граница»? Как заставить его искать не среди груды точек, а в бесконечном море возможных кривых?

продолжить чтение