Самые быстрые алгоритмы распределенного и асинхронного обучения (с точки зрения теории)
Всем привет! Меня зовут Александр Тюрин, я руководитель группы «Методы оптимизации в машинном обучении» в AIRI и старший преподаватель Сколтеха. Мы с коллегами занимаемся оптимизацией распределённого обучения — это довольно актуальная проблема, учитывая, что современные модели обучаются на многих тысячах GPU. За последние 2 года нам удалось сделать несколько открытий в асинхронных методах оптимизации, которые мы изложили в 5 статьях на NeurIPS и ICLR. В этой статье я расскажу, в чём заключаются особенности распределённого обучения и что нового привнесли в него мы с точки зрения теории.
От MVP до приложения с миллионной аудиторией. Кейс развития мобильного приложения для ритейлера Kassir.ru
Kassir.ru — крупнейший российский сервис по продаже билетов на мероприятия в России. Ежегодно компания продаёт более 13 миллионов билетов. Мобильное приложение компании насчитывает аудиторию в 3 миллиона человек, а за прошедший 2024 год пополнился ещё 1 миллионом новых пользователей.
Квантованные БМ сети: упрощаем типы данных
Как вы уже видели, регулярно читая наш блок, мы не только занимаемся разработкой промышленных систем распознавания документов (паспортов, кадрового документооборота, первички и т.п.), но и активно развиваем перспективные технологии в области компьютерного зрения. Сегодняшняя статья из области эффективных нейросетевых архитектур.Биполярные морфологические (БМ) сети – нейронные сети от Smart Engines
Бенчмаркинг AI-агентов: оценка производительности в реальных задачах
AI-агенты уже решают реальные задачи — от обслуживания клиентов до сложной аналитики данных. Но как убедиться, что они действительно эффективны? Ответ заключается в комплексной оценке AI-агентов.
Органы на заказ: собираем генно-инженерную свинью
Возможно, через несколько десятков лет именно для вас вырастят подобную свинью, чтобы продлить жизнь Человеческий организм было бы неправильно рассматривать исключительно с механистической точки зрения. Тем не менее люди, как и сложные механизмы, ломаются, требуют замены изношенных и отказавших частей. Мы достаточно много вкладываем в прикладные научные исследования в области биомедицины. Рассмотрю только один аспект: есть огромный запрос на донорские органы, и это порождает большой рынок альтернатив. Сейчас донорство органов — это всегда радостное событие для одних, но печальное — для других. Да, есть замечательные люди, которые при жизни согласились спасти других, если с ними самими что-то случится. Но сегодня я буду говорить об альтернативе, которая стала одним из наиболее перспективных направлений в продлении жизни и трансплантологии: Что общего у человека и партии жёстких дисков с бракованными деталями. Зачем мы сворачиваем белки в комок. Как студенты соглашаются перелить себе кровь овцы, а потом пропивают гонорар. Почему нельзя просто взять и сшить человека и свинью. Как выключить ненужное и включить нужное в ГМО-свиньях. Почему почку пересаживали мёртвому человеку. Как случайно не создать очередной ВИЧ.
Генеративный ИИ в работе дизайнера
Привет, Хабр! Меня зовут Иосиф.Как продуктовый дизайнер и магистрант AI Talent Hub, я всё чаще использую инструменты ИИ в своей работе, поэтому решил разобраться, как они функционируют. Это нужно не только для собственного понимания, но и для того, чтобы объяснять заинтересованным в этой теме коллегам. Данная статья не претендует на глубокий анализ — я постарался изложить материал простым языком и в сжатой форме.
Тренды на рынке труда в будущем
Доклад Всемирного экономического форума «Будущее рабочих мест» представляет собой всестороннее исследование, посвященное трансформации мирового рынка труда. В условиях стремительного развития технологий, демографических изменений и экологических проблем, мир труда переживает серьезные изменения. Этот доклад предлагает комплексный анализ факторов, влияющих на будущее рынка труда, а также рекомендации для бизнеса, государств и отдельных людей. Мы подробно рассмотрим ключевые аспекты доклада, включая изменения, навыки, необходимые для профессий будущего… 1. Причины трансформацию рабочей силы 1.1 Технологический прогресс Технологические инновации, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение, робототехника и автоматизация, играют ключевую роль в трансформации рынка труда. С одной стороны, они повышают производительность и создают новые возможности, с другой — приводят к вытеснению рабочих мест, особенно в рутинных и низкоквалифицированных сферах.
