Python через 10 лет: Гонка за производительностью или закат эпохи?
Введение: Непоколебимое настоящее и туманное будущееВ 2025 году Python находится на пике: он стандарт в AI и Data Science, его экосистема огромна. Но этот успех построен на его роли «языка-клея», управляющего высокопроизводительными низкоуровневыми библиотеками. Мы получили феноменальную скорость разработки, но заплатили за это производительностью самого интерпретатора.
Умный Early Stopping: обучаем нейросети, анализируя тренд, а не шум
Привет, Хабр! Каждый, кто обучал нейронные сети, знаком с механизмом Early Stopping. Этот механизм останавливает обучение, когда метрика перестаёт улучшаться, экономя время и предотвращая переобучение. Классическая реализация проста и понятна, если loss на валидации не улучшается в течение N эпох мы останавливаемся и сохраняем лучшую модель. Проблема классического подхода: реакция на шумЛандшафт функции потерь редко бывает идеально гладким. В процессе обучения loss может немного дрожать - незначительно расти на пару эпох, а затем находить новую, еще более глубокую долину.
Microsoft Teams начнёт отслеживать посещаемость офиса
Microsoft Teams в декабре 2025 года получит обновление, которое позволит отслеживать местоположение сотрудника по офисному Wi-Fi.Согласно
Нарративный двигатель LLM. Критика промптинга
Человечество тысячелетиями рассказывало истории, а теперь на этих историях учатся LLM. Что такое нарратив? Это история с сюжетом, помните? — Город, герои и возвращение. Но мы не будем углубляться в философскую глубину, где люди создают историю, чтобы осмыслить себя и свой опыт (желающие могут почитать Karl E. Weick), а рассмотрим, как можно применить нарративы в понимании работы LLM.Для начала постараюсь объяснить, почему я вообще считаю, что имею право использовать это слово в применении к LLM.
Эволюция протоколов встреч: от листка в блокноте до ИИ-ассистента
I. Первые шаги: листок, стенография и диктофонВ середине XX века к протоколированию добавился диктофон. Уже не надо было все ловить «на лету» — можно записать разговор и потом «разложить» записи в текст. Но диктофон имел слабое место: качество записи, шум, шепоты, пересекающиеся голоса — всё это мешало точности. К тому же, никто не может слушать три часа записи без усталости — и всё равно надо вручную транскрибировать, выбирать, что важно.Но технология, решая одну проблему, тут же создала другую. Часовые записи становились «цифровым кладбищем
Моргни — и пропустишь: как технологическое ускорение сужает окно обнаружения в поисках внеземных цивилизаций
В каком из множителей таится ответ на главный вопрос?
Краткий обзор 10 локальных UI для LLM
Если вы хотите поиграться с LLM у вас есть несколько вариантов: можно задействовать LLM через код, можно воспользоваться чатом одного из облачных провайдеров, а можно развернуть у себя UI-клиента для работы с LLM. Их довольно много. И функционал у них может сильно различаться. В самом простом виде есть только чат. У наиболее продвинутых есть встроенные базы знаний, работа с изображениями и много других функций.Ниже краткий обзор 9 таких клиентов (отсортированы по предпочтению автора):Open WebUILM StudioMsty StudioLibrechat
