Как собирать данные: руководство для ИИ-стартапов
В 2016 году я наткнулся на руководство по стратегиям сбора данных для AI-стартапов, многие идеи из которого были визионерскими для своего времени. Автором этого текста был Мориц Мюллер-Фрайтаг, сооснователь компании Twenty Billion Neurons (TwentyBN).
8 инструментов для развёртывания ML-моделей, о которых вам нужно знать
То, как мы создаём и развёртываем API обученных моделей в продакшене, зависит от множества аспектов жизненного цикла машинного обучения. Концепция MLOps оказалась чрезвычайно полезной для работы со сложными средами развёртывания ML‑моделей.Внедрение надёжных MLOps‑решений может принести значительные выгоды компаниям, инвестирующим в машинное обучение. Однако важно понимать, какие инструменты использовать и как их применять. При этом освоение и интеграция новых решений, упрощающих рабочий процесс, тоже могут стать вызовом.
Обучение моделей timm. Связка с fastai
Привет Хабр! Решал задачу поиска оптимальной модели для классификации собственного датасета изображений (в основном искал на HuggingFace) и столкнулся с моделями timm. Старый конвейер dvc не работал с этими моделями и пришлось искать решение. Вообще почему именно timm? Как сказано в руководстве:«timm` - это библиотека глубокого обучения, созданная Россом Уайтманом, и представляет собой коллекцию моделей компьютерного зрения SOTA, слоев, утилит, оптимизаторов, планировщиков, загружающих данных, а также обучающих / валидационных скриптов с возможностью воспроизведения результатов обучения ImageNet.
Я взломал полный системный промпт в Perplexity AI, когда рассказал ей о своих когнитивных проблемах
Как я использовал свой травмированный мозг, чтобы перехитрить ИИ PerplexityИзображение создано с помощью Ideogram
Skyworth представил G7F Pro: умный телевизор со встроенным DeepSeek
Китайский производитель бытовой техники Skyworth продемонстрировал Skyworth G7F Pro — первый в мире умный телевизор с интегрированным DeepSeek‑r1. Телевизоры этой линейки уже включали в себя ИИ под кодовым названием Coocoa AI, однако отныне его возможности усилены при помощи DeepSeek
Grok-3: ещё одна победа «Горького урока»
Поздравления команде xAI — и всем, кто верит в силу масштабирования. На этот раз, похоже, Илон Маск вовсе не преувеличивал, назвав Grok-3 «самым умным ИИ на Земле». Grok-3 — это грандиозный скачок по сравнению с Grok-2. (Полную презентацию можно посмотреть здесь.)Grok-3
«Сэму Альтману пока не о чем беспокоиться»: Grok-3 не обгоняет топовые решения OpenAI
В понедельник Илон Маск презентовал Grok-3 — новую версию чат‑бота от xAI, заявив, что он «на порядок мощнее» своей предыдущей версии. Некоторые эксперты и исследователи ИИ протестировали Grok-3 и дали неоднозначные отзывы.
Мнение: из-за языковых моделей джуниоры перестают думать, решая проблемы с кодом
Разработчик Наманьяй Гоэль (Namanyay Goel) поделился своими наблюдениями за тем, как начинающие разработчики решают проблемы с кодом. Если раньше надо было понять суть ошибки, перечитать несколько веток обсуждений на Stack Overflow и адаптировать решение под свой проект, то сейчас можно получить моментальный ответ от ChatGPT и даже не вникать в детали. Гоэль уверен, что это отучает программистов мыслить и анализировать информацию.
Microsoft выпустила бесплатный курс по работе с нейросетевыми агентами
Microsoft выпустила бесплатный курс по работе с нейросетевыми агентами для новичков. Курс состоит всего из 10 уроков и доступен на 10 языках, но перевода на русский нет.
Исследователи из Стэнфорда обучили ИИ играть в Among Us: их агенты выигрывают людей уже в 45% случаев
Исследователи из Стэнфорда выпустили статью про то, как обучили модель играть в Among Us, при этом не используя вообще никаких размеченных людьми данных. Вместо этого они применяли только обучение с подкреплением и несколько этапов файнтюнинга, в ходе которых агенты учились общаться, убеждать, лгать или предсказывать предателя (импостера).
