Как рассуждают большие языковые модели
Транскрибация доклада Ивана Оселедця: "Большие языковые модели в эпоху ризонинга"В самом деле эпоха ризонинга, она так вот началась в Раде. Сейчас, конечно, есть такое четкое ощущение, что она немножко уже заканчивается. Сроки развития в искусственном интеллекте, они очень короткие. И эпохи у нас длятся, получается, пару месяцев. И мы уходим уже в подходы, которые связаны, например, уже с эволюцией агентов, подходы, которые предложены первой Вальфой Волве. Вот вчера буквально статья вышла.
LLM: обучение и использование
Транскрибация лекции Михаила Тихомирова с названием "LLM: обучение и использование. 1. Большие языковые модели. Введение. Основы архитектуры Transformer". Материал по архитектурам больших языковых моделей. Разбил на несколько частей из-за большого объёма. Слайды на видео, распечатка очень удобна для заметок. Часть 1.
Часть 2. Иван Оселедец с докладом «Успехи и проблемы больших языковых моделей»
Первая часть - https://habr.com/ru/articles/970614/
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
