Машинное обучение. - страница 303

Добро пожаловать в эру опыта: почему обучение с подкреплением изменит мир

Исследователи из Google DeepMind опубликовали интересную статью "Welcome to the Era of Experience"

продолжить чтение

Apple представила Matrix3D — нейросеть для фотограмметрии

Исследователи Apple выпустили Matrix3D — универсальную нейросеть для фотограмметрии. С её помощью пользователи могут преобразовывать группы снимков предметов в детализированные 3D-модели. Компания опубликовала веса и подробно рассказала о реализации метода.

продолжить чтение

ChatGPT: как искать уязвимости? Набор исследователя

Сегодня мы ничего не ломаем (хотя совсем без этого не обошлось). Просто настраиваем. Хотя я сильно сомневаюсь, что все описанные методы должны работать в продакшене коммерческой модели. Но пока не пофиксили, смотрим.Мы заглянем под капот языковой модели: как она видит твои запросы, где срабатывают фильтры, как определяется чувствительность и почему один ответ проходит, а другой — нет. Это не теория. Это инструменты, команды и реальные сигналы, которые можно вытащить прямо из модели.По сути — рабочее место исследователя.А по факту — то, с чего должен начинаться любой обход.Оценка риска ChatGPT

продолжить чтение

Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 28 апреля – 4 мая 2025

Привет! 👋Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта.Меня зовут Вандер

продолжить чтение

JavaScript: структуры данных и алгоритмы. Часть 11

Привет, друзья! В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории. Это одиннадцатая часть серии. Сегодня мы рассмотрим несколько простых, но интересных алгоритмов машинного обучения, а также один весьма любопытный статистический алгоритм. Код, представленный в этой и других статьях серии, можно найти в этом репозитории. Интересно? Тогда прошу под кат.

продолжить чтение

Как я обошел современные GPT модели с помощью GPT2-small на задачах рассуждения

Не так давно я уже писал статью по такому необычному явлению, как гроккинг - отложенная генерализация. Если долго тренировать модель на наборе данных, то тестовая точность достигнет 100% и модель станет безошибочно решать задачу. Звучит круто! Но вот проблема - никто до сих пор не мог применить гроккинг на задачах из реального мира, а мы это сделали и сейчас публикуемся на крупнейшей МЛ конференции. Если интересно, как мы этого достигли, то прошу под кат.

продолжить чтение

Сотрудник xAI случайно опубликовал на GitHub приватный ключ для тестов закрытых LLM SpaceX, Tesla и X

Специалист по информационной безопасности Брайан Кребс рассказал, что сотрудник xAI случайно выложил на GitHub приватный ключ, который позволял запрашивать закрытые большие языковые модели для работы с внутренними данными компаний Илона Маска, в том числе SpaceX, Tesla и X. Ключ находился в открытом доступе два месяца.

продолжить чтение

Бизнес в эпоху LLM: успешные кейсы и дальнейшие перспективы

продолжить чтение

В Forbes проанализировали интервью Воложа своим финансовым партнёрам

Бывший глава и сооснователь «Яндекса» Аркадий Волож дал интервью партнёру венчурной фирмы Accel Мэтту Вейганту и рассказал

продолжить чтение

Google продолжает использовать контент для обучения ИИ, несмотря на отказы издателей

Издатели отозвали 80 миллиардов обучающих токенов из Google DeepMind, но Google по-прежнему использует их контент для обучения ИИ поиску. Google использует контент со всего интернета для обучения своих моделей искусственного интеллекта для поиска, даже если владельцы сайтов прямо говорят «нет». Об этом заявил Эли Коллинз, вице-президент Google DeepMind, во время слушаний в суде Вашингтона, согласно Bloomberg.

продолжить чтение

Rambler's Top100