Машинное обучение. - страница 262

Семейство моделей Gemini 2.0 от Google пополнилось Flash-Lite и Pro

Google расширяет семейство моделей искусственного интеллекта тремя новыми вариантами Gemini 2.0, каждый из которых предназначен для различных вариантов использования и предлагает разный баланс производительности и стоимости.Базовая модель Gemini 2.0 Flash, представленная в декабре , теперь доступна всем желающим с более высокими ограничениями скорости и улучшенной производительностью, сообщает Google. Google также запускает Gemini 2.0 Flash-Lite, экономичный вариант для разработчиков, который в настоящее время находится в публичной предварительной версии через API.

продолжить чтение

Тесты помогают быстрее и дешевле учить ИИ писать код. Новая работа китайских ученых: TDD для обучения ИИ

Сегодня в HuggingFace Daily papers ачивку "#3 daily paper" завоевала работа китайских исследователей из TigerLab. Мне она показалась настолько логичной и классной, что захотелось побольше рассказать об этой новости.Итак, при классическом обучении моделей есть этап Supervised Fine-Tuning, на котором люди вручную подготавливают датасет с примерами качественных ответов для ИИ. Собственно, эти примеры используются для до-обучения модели.

продолжить чтение

Новые правила безопасности Deepmind направлены на то, чтобы не дать системам перехитрить людей

Последние рекомендации по безопасности от Google Deepmind направлены на решение сложного вопроса: как сохранить контроль над системами искусственного интеллекта, которые могут попытаться перехитрить людей?В рамках

продолжить чтение

Воздействие ИИ на окружающую среду

Привет всем! Поговорим о том, как технологии искусственного интеллекта влияют на окружающую нас среду. Много уже было сказано о предполагаемых экзистенциальных глобальных рисках ИИ для человечества, но разговоры о его воздействии на природу остаются в тени, несмотря на большое количество исследований на эту тему в последние годы.

продолжить чтение

DeepSeek штурмует рейтинги, OpenAI запускает первого автономного агента: главные события января в сфере ИИ

продолжить чтение

LLM для автоматизации поддержки

Привет, Хабр! Меня зовут Ирина, я занимаюсь NLP для автоматизации поддержки в Центре искусственного интеллекта Т-Банка. В статье расскажу, как мы исследовали применение LLM в автоматизации поддержки: какие подходы попробовали, какие сложности возникли и какие решения оказались наиболее эффективными.

продолжить чтение

Разработчик выявил представления разных нейросетей о среднестатистическом человеке

Разработчик Джеймс Хэнкок представил свой мини-проект Imagine a person, в рамках которого он попытался выяснить, каким представляют себе разные нейросети среднестатистического человека. Для этого он прогонял специально созданный промпт через каждую ИИ-модель 100 раз.

продолжить чтение

Разработчик представил Open Deep Researcher — открытый аналог функции глубокого поиска от OpenAI

Разработчик под никнеймом mshumer представил Open Deep Researcher — реализацию функции глубокого поиска от OpenaAI с открытым исходным кодом. Система ищет информацию по запросу пользователя до тех пор, пока не посчитает, что нашла всё необходимое.В Open Deep Researcher автор проекта использовал следующие сервисы:OpenRouter API — сервис для генерации запросов, понимания контекста и оценки полезности найденных страниц.SERPAPI — отправляет запросы в Google.Jina — извлекает данные веб-страниц.

продолжить чтение

OpenAI укрепляет позиции на азиатском рынке: стратегические партнёрства с Kakao и SoftBank

После того как китайская компания DeepSeek произвела сенсацию на американском рынке, OpenAI активно развивает свою деятельность в азиатском регионе, заключая крупные коммерческие соглашения. Это позволит компании использовать азиатский контент и поведение пользователей для обучения своего искусственного интеллекта. В дальнейшем она сможет самостоятельно развивать бизнес на этих рынках.

продолжить чтение

Snap представила модель преобразования текста в изображение с помощью AI для мобильных устройств

Компания Snap представила исследовательскую модель преобразования текста в изображение с помощью AI для мобильных устройств, которая в ближайшие месяцы будет использоваться в некоторых функциях Snapchat. Во вторник компания сообщила, что модель может создавать изображения с высоким разрешением примерно за 1,4 секунды на iPhone 16 Pro Max.

продолжить чтение

Rambler's Top100