ChatGPT в бизнесе
Всего за пару лет с момента запуска ChatGPT (конца 2022 года) крупные компании во многих отраслях успели испытать и внедрить эту технологию в реальные процессы. К 2025 году накоплено достаточно данных о том, где генеративный ИИ действительно приносит пользу – от обслуживания клиентов и финансовой аналитики до помощи программистам и даже медицины. Финансы: банки, финтех и аналитика данных Банковский сектор одним из первых начал экспериментировать с ChatGPT для улучшения клиентского сервиса и внутренних операций. Morgan Stanley
YouScriptor.com — перевод лекций с YouTube в PDF
Я много слушаю различных лекций на YouTube — в основном это античная и современная философия, математика, физика. В прошлом месяце я писал об экспериментах с распознаванием и оформлением текста и вот сейчас более менее довел проект YouScriptor.com до релизной версии.Миссией проекта YouScriptor.com
«Люди не замечают постепенных улучшений»: ИИ не зашёл в тупик — вот почему
Мнения о будущем искусственного интеллекта расходятся кардинально: одни уверены, что уже в ближайшие месяцы ИИ достигнет уровня AGI (общего искусственного интеллекта), другие — что генеративный ИИ обречён на провал. Пол Паллаги утверждает, что «
Microsoft запатентовала систему автопатчей кода ОС Windows на базе ИИ для анализа и исправления ошибок от пользователей
Microsoft запатентовала обучающуюся систему генерации автоматических патчей для кода ОС Windows с
Google Gemini теперь может запоминать прошлые чаты для более точных ответов
Google представила новую функцию чат-бота Gemini, которая позволит ему запоминать предыдущие разговоры для выдачи более точных ответов. Например, пользователи смогут спросить Gemini о чём-то, что они обсуждали ранее, или попросить подвести итог предыдущей беседы.
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 2: Создание надежных и долговечных моделей
ВведениеЕще на этапе создания модели следует проделать работу, направленную на замедление ее устаревания.Реализацию процесса работы с устареванием моделей в ML можно разделить на 4 шага:Шаг 1: Понимание устареванияШаг 2: Создание надежных и долговечных моделейШаг 3: Внедрение системы мониторингаШаг 4: Переобучение и поддержание актуальности моделиВ этой части мы с вами узнаем, как создать надежную и долговечную модель, а также получить много полезной информации, которая поможет нам бороться с устареванием в будущем.
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 1: Понимание устаревания
ВведениеПод устареванием моделей понимается постепенная потеря их точности из-за изменения данных, на которых они были обучены. Если модель устарела, ее следует переобучить, чтобы восстановить ее точность и адаптировать к новым данным. Реализацию процесса работы с устареванием моделей в ML можно разделить на 4 шага:Шаг 1: Понимание устареванияШаг 2: Создание надежных и долговечных моделейШаг 3: Внедрение системы мониторингаШаг 4: Переобучение и поддержание актуальности модели
CTO Oracle предложил обучить нейросетевого «большого брата» на данных граждан, включая их ДНК
На Всемирном правительственном саммите (World Governments Summit, WGS) технический директор компании Oracle Ларри Эллисон предложил руководителям стран обучать специальные нейросети на всех национальных данных, к которым только можно получить доступ. Он считает, что это поможет управлять страной, снизить преступность, повысить урожайность и лечить граждан.
Как устроены алгоритмы онлайн-кинотеатра. Разбираем на примере
Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.
