BrainTools - Методики для развития мозга - страница 148

ИИ в Новосибирском метро возьмется за графики локомотивных бригад

продолжить чтение

Почему дорогая память DDR5 внезапно начала дешеветь и что это значит для рынка

продолжить чтение

ИИ против плохого сигнала: Yadro показала систему оптимизации сотовой сети

продолжить чтение

Листая старые журналы. Часть первая

Что случилось с интересными проектами спустя 20 лет.

продолжить чтение

LLM под капотом. Модель выдумала телефон доверия — чиним архитектурой, не промптом

Девушка пересылает боту переписку с бойфрендом. Модель видит сигналы опасности (эмоциональное насилие, изоляция) и отвечает номером телефона доверия. Заботливо. Ответственно. Одна проблема: это детская горячая линия. Модель галлюцинировала контакт кризисной помощи.В промпте написано «НЕ придумывай контактные данные». Не помогает. Желание быть полезной в модели сильнее любой инструкции. Это не проблема промптинга. Это проблема архитектуры.Ловушка одного прохода

продолжить чтение

Какие GPU вам подойдут? Фото из ЦОДа и обзор H200 и L40S

продолжить чтение

Как безопасно сэкономить на LLM в компании: переходим с бесплатных версий на корпоративный API

продолжить чтение

Netflix научил собственную ИИ-модель удалять объекты из видео и перестраивать сцену

Netflix открыл доступ к модели VOID

продолжить чтение

Как прошло обновление курса «Python-разработчик»: продуктовые кейсы, ИИ и помощь в трудоустройстве

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Горлов, я CEO IT-компании «Альтеркод» и программный эксперт курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме. Недавно мы провели рефакторинг программы: добавили больше практики, обновили версии фреймворков и сделали обучение более сбалансированным для студентов.

продолжить чтение

YOLOE: детектим что угодно без дотренировок

Всем привет! Представьте, сколько всего нужно сделать, чтобы дотренировать модель компьютерного зрения:Поиск и сборка датасетов. Хорошо, если есть открытые и с допустимой лицензией. Но часто приходится собирать «с миру по нитке», дополнять и балансировать данные самостоятельно.Разметка и аугментация. Качественный датасет — залог хороших метрик. Придётся корпеть над точными detection-боксами, перепроверять, думать над нестандартными ситуациями во входных данных.Обучение и валидация.

продолжить чтение