Знакомим с командой ML
Запускаем серию статей, посвященных IT-специалистам в онлайн-кинотеатре Иви! Мы будем рассказывать о разных командах, их задачах, вызовах и внутренней кухне. Решено было начать с команды машинного обучения связи с предстоящим митапом, где разработчики поделятся своим опытом. В этом материале знакомим поближе с Дмитрием Русановым, руководителем группы разработки машинного обучения, и его командой
HeroBench: проверяем, как LLM справляются со сложным планированием в виртуальных RPG-мирах
Привет! Меня зовут Петр Анохин, я руковожу группой «Нейрокогнитивные архитектуры» в Институте AIRI. Недавно мы выложили в открытый доступ новый бенчмарк для долгосрочного планирования LLM под названием HeroBench. Основанный на MMORPG‑песочнице для программистов, HeroBench проверяет способность современных моделей обрабатывать комплексный контекст, выполнять декомпозицию задач и формировать детализированные многошаговые планы достижения целей.
Техлид Anthropic: текущие технологии могут подвести ИИ вплотную к AGI
The Infromation рассказывает
NVIDIA показала новые возможности для робототехники и симуляции
NVIDIA сделала очень громкий ход в робототехнике, представив сразу два инструмента — физический движок Newton
Адаптивные ИИ-интерфейсы: от персонализации контента к персонализации когнитивных процессов
Research Vision — приглашение к дискуссии о следующем поколении человеко-машинного взаимодействияУверен в том, что Вас когда-нибудь раздражало, что ИИ объясняет "слишком подробно", когда нужен один ёмкий абзац? Или наоборот: вы ждёте системного обзора, а получаете банальный сниппет кода. Эти ситуации знакомы каждому, кто работает с ИИ. Но проблема не в контенте — проблема в несовпадении мышления (как минимум).Важное предисловиеЭто не готовое исследование, а research vision.
