Disrupt по делу: как внедрять AI-продукты без розовых очков — опыт продакшена
Как не утонуть в инновациях: от стабильного AI-продакшена до смелых прорывов.
Зачем моему бизнесу нейросети: гайд для не-программистов
Как мне применить нейросети в своем бизнесе?Если ваша область деятельности напрямую не связана с разработкой, то этот вопрос легко может поставить вас в тупик. Действительно – из каждого утюга трубят про новые удивительные технологии и их достижения, а как их использовать, не ясно.На днях я общался с человеком, который огорченно рассказывал, что нейросеть (так он назвал ChatGPT) не справляется даже с самой простой задачей (найти в интернете все доступные стиралки и отсортировать их по техническим характеристикам из документации). Дескать для человека это было бы не сложно, так пусть робот этим занимается.
Всё про инференс на Sophon NPU (TPU)
Easter Egg is incomingВ этой статье мы поговорим про ML на базе плат Sophon. Наверное это один из производителей которые набрали больше всего популярнсти в AI последнее время.
Топ самых реалистичных генераторов изображений: сравниваем DALL·E 3, Midjourney, FLUX и Stable Diffusion
Искусственный интеллект уже умеет создавать изображения, которые сложно отличить от реальных фотографий. Но какой генератор работает лучше? Мы протестировали ведущие нейросети, сравнили их сильные и слабые стороны и разобрали, в каких сценариях их лучше использовать.
SmolAgents: или как заставить LLM работать на тебя за 30 минут
Кто такие эти ваши агенты?
Google запускает открытый протокол Agent2Agent: теперь ИИ-агенты смогут свободно общаться друг с другом
Сегодня, в рамках конференции Cloud Next,
Головоломка, кофе и охапка книг, или как я искал истоки термина «Deep Learning». Часть 2
Привет! Некоторое время назад я начал искать истоки термина «Deep Learning». Тогда я изучал только зарубежные источники и обещал вернуться позже с обзором советской и российской литературы. Что ж, откладывать это больше нельзя. Посмотрим, на кого будут ссылаться отечественные авторы в том, что касается истории развития глубокого обучения. Без долгого вступления — берем в руку пальцы Ctrl/Cmd+F и начинаем раскопки!
Машинное обучение в страховании: как ИИ и большие данные меняют подходы к оценке рисков и борьбе с мошенничеством
Привет, Хабр!Меня зовут Дмитрий, я дата-сайентист в команде моделирования Росгосстраха. Страховые компании активно обращаются к технологиям машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ) для формирования тарифов, борьбы с мошенничеством, оптимизации различных процессов и улучшения качества обслуживания клиентов. В этом обзоре я хочу рассказать о том, как ML/ИИ трансформирует процессы в страховом секторе. Посмотрим, как технологии интегрируются в повседневную работу крупной страховой компании на примере нескольких характерных задач. Машинное обучение в страховой отрасли
В Google Sheets появилась функция AI, с помощью которой можно генерировать формулы для таблиц
В онлайн-таблицах Google Sheets появилась функция AI, с помощью которой можно генерировать формулы, анализировать данные и строить графики. Функция работает на базе нейросети Gemini.
