ai.
Тихая эволюция zero-shot энкодеров. От UniNER до GLiNER 2
Эта статья является адаптацией моей статьи, опубликованной в Towards AIIntroБольшие языковые модели показывают впечатляющую обобщающую способность, причём не только в задачах генерации текста вроде QA-ассистентов, но и в классификации, распознавании именованных сущностей (Named Entity Recognition) и других NLP-задачах.С одной стороны, мы на старте эпохи AI агентов, где приложения с тулами управляются
OpenJarvis: фреймворк все-в-одном для ИИ-агентов
Stanford SAIL замерили, насколько эффективно локальные языковые модели конвертируют электроэнергию в полезные вычисления и назвали этот показатель "intelligence per watt".
Этот ИИ ведёт дневник, заводит баг-репорты, избегает сложных задач, а существует всего 5 дней
Сейчас расскажу историю, от которой немного сносит крышу.Разработчик по имени Лиюаньхао сел и написал 200 строк кода на Rust.
Как редактору повысить качество ответов RAG-поиска
Всем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax — базу знаний для ИТ-команд.В Gramax мы делаем упор на качественную работу как человека, так и машины. И часто получаем вопросы, как автор статей может повлиять на качество выдачи ИИ-поиска. В большей мере качество поиска зависит от нас: мы регулярно улучшаем внутренние механизмы, чтобы авторы не становились заложниками технологий. Но есть универсальные правила, которые работают в любой системе с RAG. Этими правилами и хотим поделиться в этой статье:)Основной принцип
