Машинное обучение. - страница 120

ChatGPT захватил черную пятницу: переходы на ритейл‑приложения выросли на 28 процентов

Новые данные аналитической компании Apptopia

продолжить чтение

Экономический тупик: может ли ИИ вызвать нехватку талантов?

ФОТО: Taylor Leopold, Unsplash

продолжить чтение

От Telegram-бота к AI-агенту: как собрать своего «исполнителя задач» на Python в 2025-м

В 2023–2024 почти каждый второй pet-проект с LLM выглядел как чатик: ты спрашиваешь — модель отвечает, иногда с RAG, иногда без. В 2025-м тренд сместился: на рынке всё чаще говорят про AI-агентов — системы, которые не просто болтают, а сами инициируют действия, ходят в API, планируют шаги и живут в продакшене как часть инфраструктуры.

продолжить чтение

Новый режим поиска Google объединяет AI Overviews и AI Mode в один клик

Google начала эксперимент, в рамках которого AI Overviews и AI Mode

продолжить чтение

Как мы учим Яндекс Карты предупреждать о манёврах: без использования LLM, но с помощью водителей

продолжить чтение

Amazon запускает ИИ фабрики прямо внутри компаний

Amazon представил

продолжить чтение

Автоматизируем машинное обучение с помощью ИИ-агентов

Решая соревнования на Kaggle начинаешь замечать паттерн. Baseline сделать просто: загрузить данные, запустить CatBoost или LightGBM, получить baseline метрику. Это занимает полчаса. Но чтобы попасть в топ решений, нужно перепробовать десятки вариантов препроцессинга, сотни комбинаций фичей и тысячи наборов гиперпараметров.

продолжить чтение

Французский стартап представил линейку Mistral 3: 675 миллиардов параметров в open source

Компания Mistral AI выпустила новое поколение своих моделей — Mistral 3. В релиз вошли три небольших плотных модели (3B, 8B и 14B), а также флагманская Mistral Large 3 — разреженная Mixture-of-Experts-архитектура с 41B активных и 675B общих параметров. Все модели распространяются под Apache 2.0, что делает Mistral 3 одним из крупнейших полностью открытых релизов в сегменте frontier-класса.

продолжить чтение

Как сжимать языковые модели без дообучения

продолжить чтение

LLM Observability & AI Agent Tracing: большой гайд с обзором подходов и open-source решений

В этой статье я структурировал весь опыт и подходы к тому, как мониторить и трейсить LLM и AI-агентов на их основе. Это очень большая и тяжелая статья, но мне хотелось полностью закрыть всю тему за раз и создать крепкий бейзлайн для погружения в тему observability и трейсинга агентов.Поговорим про то, почему все LLM-based решения требуют новых подходов, обсудим ключевые проблемы агентов, посмотрим пару самых популярных решений и обзор всех опенсорсных и зафиналим трендами и направлением, куда все это движется.

продолжить чтение

Rambler's Top100