Машинное обучение. - страница 243

Вышла новая GPT-4.5 preview, она сделает меня банкротом

Несколько часов назад (на момент написания статьи) я получил информационный e‑mail от OpenAI с темой «GPT-4.5 research preview» — компания релизит свою самую большую модель на данный момент времени.Информационный e-mail от OpenAI

продолжить чтение

Вышел GPT-4.5 от OpenAI [обновляется, UPD 4]

Всего пару недель назад я писал о том, что Сэм Альтман анонсировал скорый выпуск GPT-4.5. Буквально вчера появились первые слухи о том, что GPT-4.5 выйдет со дня на день. И вот, свершилось, официальный анонс только что был опубликован.Официальный блог-пост: https://openai.com/index/introducing-gpt-4-5/Общая информация о модели

продолжить чтение

Образование общества ИИ. Задачи, дефицит, переговоры

В этой статье я исследую, как ИИ-агенты в сети, движимые только мотивацией выполнения наших задач и эффективного использования ресурсов, могут естественным образом сформировать саморегулирующееся общество со своей культурой, экономикой и управлением — без человеческого надзора и намерения. Задачи, дефицит ресурсов и переговоры — больше ничего не требуется.

продолжить чтение

20 запросов к ИИ, которые упростят вашу жизнь

Рутинные задачи иногда отнимают очень много времени. Жизнь могут облегчить нейросети. Собрали промпты для ChatGPT на русском языке, которые помогут в разных задачах: от составления плана питания и выбора фильма до продумывания расписания на неделю. Берите готовые или адаптируйте под себя.Для начала — как построить запрос Задайте роль.

продолжить чтение

Вышел Mercury Coder: первая модель на принципиально новой архитектуре dLLM, в 10 раз быстрее LLM

продолжить чтение

Сатья Наделла: ценность ИИ проявится, когда выйдет нейросетевое приложение, похожее на электронную почту или Excel

продолжить чтение

Самые быстрые алгоритмы распределенного и асинхронного обучения (с точки зрения теории)

Всем привет! Меня зовут Александр Тюрин, я руководитель группы «Методы оптимизации в машинном обучении» в AIRI и старший преподаватель Сколтеха. Мы с коллегами занимаемся оптимизацией распределённого обучения — это довольно актуальная проблема, учитывая, что современные модели обучаются на многих тысячах GPU. За последние 2 года нам удалось сделать несколько открытий в асинхронных методах оптимизации, которые мы изложили в 5 статьях на NeurIPS и ICLR. В этой статье я расскажу, в чём заключаются особенности распределённого обучения и что нового привнесли в него мы с точки зрения теории.

продолжить чтение

Цифровой вытрезвитель. Решение

На Гитхабе: https://github.com/suprathermal/System-II.На (временном) запасном аэродроме: https://1drv.ms/u/s!Aix7Hvq263uagjTGTAOBM7OTEPpk?e=P9D7VQ. Или сохраняем вот эту картинку, я ниже объясню, как её перекодировать в zip проекта.

продолжить чтение

Погружение в мир диффузионных моделей — путеводитель для новичков

Диффузионные модели перевернули мир генеративного искусственного интеллекта, вытеснив GAN'ы и вариационные автоэнкодеры. Но как они работают? Чем отличаются друг от друга? И как научиться их использовать?Эта статья — путеводитель для тех, кто хочет разобраться в диффузионных моделях с нуля. В ней вы найдете

продолжить чтение

ElevenLabs представил автономную модель преобразования речи в текст Scribe

ElevenLabs, стартап в сфере искусственного интеллекта, который только что получил 180 миллионов долларов в рамках мегафинансирования, в первую очередь известен своим мастерством в создании аудио. Компания сделала шаг в другом технологическом направлении, выпустив свою первую автономную модель преобразования речи в текст под названием Scribe.

продолжить чтение

Rambler's Top100