Российские ученые создали оптимальный алгоритм децентрализованной оптимизации для динамических сетей
Группа российских ученых из МФТИ, Сколтеха и Научно-исследовательского центра искусственного интеллекта Университета Иннополис разработала революционный алгоритм для решения сложной задачи децентрализованной оптимизации. Результаты исследования опубликованы в материалах конференции NeurIPS 2024.
Данные для обучения моделей иссякли. Что будет дальше?
В последнее время в медиаполе было много сообщений о том, что закончились данные для обучения новых больших языковых моделей. Не просто размеченные данные, а новые, с которыми можно работать, включая их разметку. Проще говоря: большие модели теперь знают все, что есть в интернете. И это серьезный вызов как для отрасли AI, так и для развития нашей цивилизации в целом. С вами Павел Бузин из Cloud.ru, я каждый день работаю с данными для машинного обучения, и сегодня мы разберемся, что будем делать, когда у моделей закончится «еда».
