Pov-real: непопулярные мнения об индустрии genAI
Привет, Хабр! На связи Just AI, и сегодня мы собрали для вас непопулярные мнения экспертов индустрии на тему genAI. Зачем? Потому что новости о прорывных технологиях, многомиллиардных инвестициях и стартапах появляются почти каждый день – сложно не утонуть в этом потоке и понять, где реальная ценность, а где просто хайп. Критическое мышление – наше все!В нашем телеграм-канале мы устроили челлендж «pov/real»
Pov-real: развеиваем мифы об индустрии genAI и делимся непопулярными мнениями экспертов
Привет, Хабр! На связи Just AI, и сегодня мы собрали для вас непопулярные мнения экспертов индустрии на тему genAI. Зачем? Потому что новости о прорывных технологиях, многомиллиардных инвестициях и стартапах появляются почти каждый день – сложно не утонуть в этом потоке и понять, где реальная ценность, а где просто хайп. Критическое мышление – наше все!В нашем телеграм-канале мы устроили челлендж «pov/real»
Finetuning без греха: как кастомизировать AI и не сломать его
Создание кастомной AI-модели для бизнеса кажется простой: скачал базовую модель, загрузил данные — и вот уже готовый AI-юрист или диагност. Но на практике компания часто получает беспомощного «Франкенштейна», который генерирует полную ахинею. Итог — месяцы работы впустую и выброшенный бюджет. В чем же ошибка? Finetuning — это не волшебная палочка для мгновенного результата, а точный хирургический инструмент. Его неверное применение не улучшает модель, а буквально калечит ее.С вами вновь Александр Константинов — технический эксперт из Cloud.ru
Nvidia призывает ИИ-индустрию переосмыслить агентный подход в пользу компактных моделей
По мнению специалистов Nvidia, индустрия слишком увлеклась крупными языковыми моделями (LLM) для работы агентов — подходом, который, как они утверждают, экономически и экологически нежизнеспособен.В недавней научной статье они предлагают пересмотреть стратегию: большинство агентов, уверены авторы, могут работать не хуже, если использовать компактные языковые модели (SLM), и призывают компании изменить подход.В 2024 году рынок API LLM для агентных систем оценивался в 5,6 млрд $, но расходы на облачную инфраструктуру для их работы достигли 57 млрд $ — разрыв 10 к 1.
Прогнозируем временные данные с TimeGPT
Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в самых разных отраслях: от предсказания тенденций на фондовом рынке до оптимизации цепочек поставок и управления запасами.Однако традиционные модели, такие как ARIMA,
