Машинное обучение. - страница 275

AEO и GEO: Как не потерять трафик в эпоху нейросетей, которые крадут клики прямо из поиска

продолжить чтение

ASML инвестирует €1,3 млрд в Mistral: Европа строит собственный AI-стек

Европейский производитель оборудования для микроэлектроники ASML

продолжить чтение

Uber предложила таксистам из Индии учить ИИ-помощника в качестве подработки

Глава Uber AI Solutions Мега Йетадка сообщила, что таксисты Uber в Индии могут в «свободное от заказов время» зарабатывать на выполнении «цифровых заданий». Так, они могут заниматься разметкой данных.

продолжить чтение

Глубокие исследования без границ: выбираем свою LLM и управляем стратегией поиска

продолжить чтение

«Яндекс» представил программу конференции Practical ML Conf 2025

Компания «Яндекс» представила

продолжить чтение

Какое в Китае есть ИИ-железо. Насколько эти чипы мощные в сравнении с моделями Nvidia – AMD

Статья - частичный перевод поста на Rest Of World: China’s chip startups are racing to replace Nvidia и собственного дополнения (характеристики и сравнения с ближайшими аналогами от Nvidia). Для сбора информации о железе использовался в том числе Perplexity Deep Research. После введения экспортного контроля США за чипами ИИ, китайские инвесторы присматриваются к локальным стартапам-производителям ИИ-чипов. А те на инвестициях переманивают экс-сотрудников Nvidia.

продолжить чтение

Anthropic выплатит авторам $1,5 млрд в рамках мирового соглашения по делу об ИИ

Компания Anthropic достигла соглашения о выплате авторам «как минимум» $1,5 млрд и процентов в качестве компенсации по делу об использовании их работ для обучения систем ИИ. 

продолжить чтение

В 4 раза быстрее, в 10 раз больше уязвимостей: Apiiro оценила эффекты помощников для написания кода

Десятикратный прирост числа обнаруженных уязвимостей. ApiiroИзраильская Apiiro

продолжить чтение

ИИ как соавтор: как агенты меняют науку прямо сейчас

Зачем вообще говорить об агентной науке

продолжить чтение

ML Q & AI. Глава 8. Успех трансформеров

← Предыдущая глава | В чём секрет успеха трансформеров?В последние годы трансформеры стали самой успешной архитектурой нейронных сетей, особенно в задачах обработки естественного языка. Теперь они близки к тому, чтобы стать SOTA для задач компьютерного зрения тоже. Успех трансформеров обусловлен несколькими ключевыми факторами: их механизм внимания, возможность легкой параллелизации, предварительное обучение без учителя и большое количество параметров.Механизм внимания

продолжить чтение