Творческий подход к тестированию ИИ: Minecraft Benchmark
Поскольку традиционные методы тестирования ИИ оказываются неэффективными, разработчики ИИ прибегают к более творческим способам оценки возможностей генеративных моделей ИИ. Для одной группы разработчиков таким способом является Minecraft.Веб-сайт Minecraft Benchmark
Почему TeqFW использует только ES-модули?
Ни у кого не получится показать другому то, что тот не хочет или не может увидеть. Объяснять и показывать нужно только тем, кто а) может понять, б) хочет понять. В этой публикации я демонстрирую пару своих документов для LLM, которые предписывают "силиконовым", какими правилами им следует руководствоваться при создании кода для моей платформы. "Силиконовым" можно впаривать любую дичь - они всеядные (могут понять) и покладистые (согласны понять). За это мы их и любим!
Путь к симбиозу человека и машины
В мире, быстро меняющемся из-за развития искусственного интеллекта, отношения между людьми и машинами становятся всё более интересной и важной темой. И вместо того чтобы рассматривать ИИ как угрозу или замену, появляется новая перспектива — предполагающая будущее, в котором ИИ и человечество сосуществуют в симбиотическом партнерстве, дополняя и усиливая друг друга. Эта концепция «симбиотического интеллекта» обещает раскрыть беспрецедентные уровни креативности, решения проблем и даже морального обоснования.
Claude внедрила функцию веб-поиска: новые возможности для пользователей
У Claude появилась новая функция веб-поиска, которая помогает находить более актуальные ответы. Когда ИИ-помощник находит информацию в интернете, он показывает пользователям, откуда именно были взяты данные, и преобразует результаты поиска в ответы в диалоговом режиме, а не просто в список ссылок, как в традиционной поисковой системе. Подобные функции уже существуют в таких инструментах, как Perplexity, ChatGPT и Google Gemini.
OpenAI выпускает новое поколение аудиомоделей: улучшенное распознавание и настройка стиля речи ИИ
Компания OpenAI выпустила новое поколение аудиомоделей, которые позволяют разработчикам настраивать речь своих ИИ-помощников. Обновление включает улучшенное распознавание речи и возможность управлять стилем речи ИИ с помощью простых текстовых команд.
Неувядающая классика или «чёрный ящик»: кто кого в битве за прогноз. Глава вторая. Завершение
В прошлых частях второй главы мы с вами определили оптимальные значения параметров (p, d, q) статистических моделей семейства АРПСС по одноимённой методологии, и выполнили две подходящие модели, включая сезонную модель. В этой, завершающей, части мы будем использовать временной ряд со значениями температуры в качестве сигнала и применим к нему дискретное преобразование Фурье, чтобы выявить сезонные компоненты и разложить их на составляющие гармоники, сумму которых будем использовать в качестве экзогенной переменной. В конце выясним, сможет ли это улучшить точность предсказаний моделей.
Nvidia планирует инвестировать сотни миллиардов долларов в цепочку поставок в США
Nvidia планирует инвестировать сотни миллиардов долларов в цепочку поставок в США в течение следующих четырёх лет. По данным Financial Times, самая дорогая в мире компания по производству полупроводников планирует потратить около полутриллиона долларов на электронику, при этом значительная часть средств будет направлена на деятельность в США.
Stable Virtual Camera: система ИИ для создания 3D-видео из фотографий
Компания Stability AI представила «Stable Virtual Camera» — новую систему искусственного интеллекта, которая преобразует обычные фотографии в 3D-видео без необходимости в сложных 3D-реконструкциях или оптимизации сцен.
На Apple подали в суд из-за задержек Apple Intelligence, хотя компания рекламировала ИИ в iPhone как готовый продукт
В США против Apple подан коллективный иск из-за
Кастомные loss-функции в TensorFlow-Keras и PyTorch
Привет, Хабр!Стандартные loss‑функции, такие как MSE или CrossEntropy, хороши, но часто им не хватает гибкости для сложных задач. Допустим, есть тот же проект с огромным дисбалансом классов, или хочется внедрить специфическую регуляризацию прямо в функцию потерь. Стандартный функционал тут бессилен — тут на помощь приходят кастомные loss'ы.Custom Loss Functions в TensorFlow/KerasTensorFlow/Keras радуют удобным API, но за простоту приходится платить вниманием к деталям. Focal LossFocal Loss помогает сместить фокус обучения на сложные примеры, снижая влияние легко классифицируемых данных:
