Как LLM меняют архитектуру систем: от простых дата-пайплайнов к интеллектуальным автономным агентам
На каждой технической конференции в последнее время обязательно звучит слово «агенты». Они преподносятся по разному: и как следующая ступенька после RAG, и как серебряная пуля для всех проблем, и как абсолютная замена всех классических пайплайнов. А кто еще не использует агентов — безнадежно отстал от прогресса.Классика, LLM-ассистент и LLM-агент
Как сократить расходы на инференс LLM? Разберемся на вебинаре
Привет, Хабр! Присоединяйтесь к вебинару 22 августа в 16:00 мск. Особенно ждем ML- и MLOps-инженеров, Data Scientists и NLP-инженеров, CTO и менеджеров ML-проектов. Поделимся опытом команды «Актион», которая сократила расходы на GPU на 60% и увеличила пропускную способность в 36 раз благодаря решению Compressa на инфраструктуре Selectel. Участникам дадим бесплатный двухнедельный тест LLM-платформы Compressa на инфраструктуре Selectel с GPU.Зарегистрироваться →ПрограммаПроблемы внешних API и open-source моделей «из коробки»Способы оптимизации LLM-моделей на своем сервере
Как нейросеть MinD-Vis преобразует активность мозга в изображение
Расшифровка визуальной информации из активности мозга — это способ узнать больше о том, как работает зрительная система человека, и как заложить основу для создания системы, в которой люди и компьютеры могут общаться друг с другом с помощью сигналов мозга. Однако создать чёткие и точные изображения из записей мозга может быть сложно, потому что сигналы мозга сложны и часто не хватает данных для должного обучения. В этой статье мы разберём работу MinD-Vis, опубликованную Стэндфордским, Гонконгским и Сингапурским университетами в Ноябре этого года.
Простой классификатор P300 на открытых данных
Мой коллега Рафаэль Григорян eegdude недавно написал статью о том, зачем человечеству потребовалась ЭЭГ и какие значимые явления могут быть зарегистрированы в ней. Сегодня в продолжение темы нейроинтерфейсов мы используем один из открытых датасетов, записанных на игре, использующей механику P300, чтобы визуализировать сигнал ЭЭГ, посмотреть структуру вызванных потеницалов, построить основные классификаторы, оценить качество, с которым мы можем предсказать наличие такого вызыванного потенциала. Напомню, что P300 — это вызванный потенциал (ВП), специфический отклик мозга связанный с принятием решений и и различением стимулов (что он из себя представляет мы увидим ниже). Обычно он используется для построения современных BCI. Для того, чтобы заняться классификацией ЭЭГ, можно позвать друзей, написать игру про Енотов и Демонов в VR, записать собственные реакции и написать научную статью (об этом я расскажу как-нибудь в другой раз), но по счастью, учёные со всего мира уже провели некоторые эксперименты за нас и осталось только скачать данные. Разбор способа построения нейроинтерфейса на P300 с пошаговым кодом и визуализациями, а также ссылку на репозиторий можно найти под катом.
