Нейросеть без нейросети: как обучить классификатор Iris через SAT и запустить это на GPU
ВступлениеВ прошлой статье я показывал,как мы в AGIQ Solver Enterprise применили квантово‑вдохновлённый популяционный подход на GPU для NP‑задач и получили ускорение на практических постановках в 50–100 раз по сравнению с последовательным перебором и плохо распараллеливаемыми схемами.Сегодня — следующий шаг:покажу,как задачи машинного обучения можно кодировать в SAT/MaxSAT, а затем решать обычным NP‑солвером — тем же AGIQ Solver Enterprise.О чём статья (и что мы НЕ делаем)
Обзор книг аналитика данных
Привет! Меня зовут Таня, я аналитик данных и люблю бумажный формат книг (если есть сомнения, сначала пробую электронную версию, но если книга заходит всегда беру бумажную версию). В этой статье честный обзор без рекламы, тех книг, которые я купила не так давно в бумажном формате.Что в моем списке«Математика для Data Science» «Алгоритмы и структуры данных» Миядзаки «Прикладные структуры данных и алгоритмы» Венгроу «Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта»
Big O от абстракции на собеседованиях к реальному коду
"Этот алгоритм работает за O(n log n)", часто вспоминается эта фраза, когда мы хотим пойти на собеседование, звучит как что-то абстрактное из учебников по алгоритмам. На самом деле Big O — это практичный инструмент описания производительности функции без привязки к конкретному железу или времени выполнения.Почему бы не пойти простым путем и не измерять время выполнения каждого алгоритма? Время сильно зависит от разных параметров, рассмотрим некоторые из них:От железа: на одном ноутбуке — 37 мс, на сервере — 12 мс...
«Я всё сломал за выходные»: как мы учим LLM писать в стиле конкретного СМИ
Привет, я Лена, это мой первый пост здесь, и он про техническую задачу, с которой мы столкнулись: как заставить LLM писать текст так, чтобы его нельзя было отличить от написанного конкретной редакцией. Не «хороший текст», не «грамотный текст», а такой, который звучит как этот конкретный городской портал или этот Telegram-канал.
Концепт «Больцмановский Мозг» на квантово— волновой логике (QWL). Нейросеть. Численное моделирование
Wikontic: строим графы из текстов, используя онтологию и LLM
Привет, Хабр! Это Алла, я работаю исследователем в команде «Модели с памятью» Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта Института AIRI и занимаюсь исследованиями на стыке графов знаний и языковых моделей. Ранее я уже писала на Хабре статью про построение графов знаний из текстов по мотивам одной из наших публикаций.Мы активно продолжаем работать дальше и создали Wikontic
