Иван Оселедец с докладом «Успехи и проблемы больших языковых моделей»
Я распечатал доклад, стараясь не поломать авторскую речь и мысль. Но всё таки доклад не читался, а произносился по памяти и слайдам, поэтому несколько слов убрал или заменил. Доклад на полчаса, выложу в двух частях. Представление - Доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор института Айри, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец с докладом «Успехи и проблемы больших языковых моделей». Дальше говорит Оселедец.
Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist
Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код?На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой.
Как ИИ помог быстро ввести и нормализовать строительные сметы
Автоматизировали ввод смет в 1С: 7000 позиций за 7 дней вместо 2 месяцев У знакомого есть консалтинговая компания по внедрению продуктов 1С в бизнес и он поделился болью — у его заказчика — среднего размера строительной компании необходимо внести в систему порядка нескольких сотен смет в xlsx формате в 1С конфигурацию, которую они внедряют.
AI-инструменты 2025: Полный технический анализ Perplexity, ChatGPT, Gemini и DeepSeek
🎯 Резюме: Кто лучше?ИнструментОценкаСильная сторонаPerplexity AI4.20/5Точность + RAG архитектураChatGPT3.85/5MoE + GPT-4o мультимодальностьDeepSeek3.75/5MoE эффективность + бесплатноGemini3.35/5Контекст 1M + видео обработка
Что такое маршрутизатор LLM?
Большие языковые модели (LLM) стали основой современных ИИ-продуктов, обеспечивая работу всего – от чат-ботов и виртуальных ассистентов до исследовательских инструментов и корпоративных решений. Но LLM различаются по сильным сторонам, ограничениям и стоимости: одни лучше в рассуждениях, другие - в креативе, коде или работе со структурированными запросами. Здесь и нужен маршрутизатор LLM.
AI-драгдизайн: первая молекула прошла Фазу II
Всем привет! Меня зовут Андрей, я занимаюсь аналитикой данных в фармацевтической отрасли, сегодня мы разбираем, как GNN, AlphaFold 3 и $2.23 млрд на провал меняют фармакологиюЗа кулисами невероятных прорывов в биомедицине — от мРНК-вакцин до редактирования генома CRISPR — скрывается фундаментально неэффективный, сломанный процесс: R&D (Research & Development) новых лекарств. Это явление известно как «Долина Смерти»: пропасть между лабораторным открытием и появлением препарата в аптеке.Но это не просто «долина»; это кризис, который усугубляется в реальном времени. Статистика, которую вы могли знать, уже устарела.Кризис в цифрах
Маршрутизация LLM: оптимизация путей обработки языка
Повышение эффективности и производительности через инновационные стратегии маршрутизации.ИсточникЧто такое LLM Routing?В стремительно развивающемся мире искусственного интеллекта большие языковые модели (LLM)
Делаем LLM-советника по акциям РФ как в Alfa Arena
Стартовал шоу-эксперимент Alfa Arena, где шесть LLM моделей (Claude, GPT, Gemini и компания) торгуют криптой на реальные деньги. Каждой дали по $10,000 и сказали: "Докажи, что ты умнее рынка".Сейчас все следят, кто первым сольет или удвоится. Но есть нюанс.Пока вы следите за руками фокусника, фокус происходит в другом местеДавайте честно: краткосрочная торговля — это казино с калькулятором. Сегодня +40%, завтра -30%, послезавтра модель объяснит почему это было "стратегически верно". Крипта непредсказуема как женщина после третьего бокала, и никакая LLM этого не изменит.
Тестирование AI-систем и роль MCP-сервера: теория и практика глазами QA
«Машина может пересчитать все звёзды на небе, но не может понять, зачем человек смотрит на них». — Айзек АзимовВ одну из пятниц у нас была обычная онлайн‑встреча. Еженедельный обмен знаниями, так сказать. Коллега решил показать что‑то «интересное про MCP» — и началось всё безобидно, с классического объяснения теоретической части. Но спустя час было очень тихо на звонке. Никто не перебивал, не шутил, не задавал вопросов, просто все слушали и пытались осознать происходящее. Тема оказалась куда глубже, чем мы ожидали, и, как выяснилось, напрямую касается того, чем мы занимаемся каждый день.
