Как попасть на международную конференцию по ИИ
Привет, Хабр! Меня зовут Даша Галимзянова, я – NLP-разработчик в MTS AI. Сегодня на своем опыте расскажу, как попасть на топовые международные ИИ-конференции – и зачем вам это нужно.В MTS AI я работаю почти два года. За это время статьи, которые я готовила вместе с коллегами, приняли на две крупнейшие международные конференции: EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing), которая прошла в ноябре 2024 года во Флориде, и ECIR (European Conference on Information Retrieval) — она состоится в Италии в этом году. Сразу скажу, что далеко не всегда статьи проходят отбор на конференции. Например, мы с коллегами готовили исследование
ИИ без хайпа: что реально работает уже сегодня, а что пока просто красиво звучит? (февраль 2025)
Мы постоянно слышим хайповые заявления: “ИИ нас всех заменит”, “экспертиза больше не является ограничением", “мы уже знаем как создать AGI” итп. Под влиянием медиа и общественных ожиданий многие воспринимают потенциальные или прогнозируемые технологии как уже существующие.В этой статье мы разберём, какие задачи искусственный интеллект реально решает уже сегодня, и как их можно разделить на категории: Инженер, Аналитик, Рассказчик и Ассистент. Мы также рассмотрим текущее распределение задач между этими категориями и спрогнозируем, какие изменения произойдут в ближайшие годы.
Удивительный мир хакатонов: как я придумал для студентов задачку и что они с ней натворили
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Казаков, я руковожу продуктом «Обучение» в МТС Линк. А еще я с удовольствием помогаю организовывать и проводить хакатоны — это всегда десятки свежих идей, передающийся от участников драйв, новые контакты и море опыта для будущих разработчиков. Полгода назад в наш рабочий чат внезапно прилетело сообщение: «Ребят, срочно! МИФИ организуют хакатон, нужна задача, желательно отправить сегодня!». Вызов был принят, и мы подготовили задание по работе с большими данными. В этом посте расскажу, чем студенты могут удивить разработчика с 15-летним стажем, в чем их сильные стороны, а что еще надо подтянуть.
Boxplot, он же ящик с усами
ВведениеПредставьте, что вам нужно быстро сравнить распределения зарплат сотрудников разных отделов или оценить разброс результатов эксперимента. В таких ситуациях отличным выбором будет boxplot, он же “ящик с усами” – эффективный инструмент для выявления ключевых характеристик распределения, позволяющий быстро оценить медиану, разброс данных и обнаружить выбросы. В этой статье мы подробно разберем, что такое boxplot, и почему его называют “ящиком с усами”. Вы узнаете:Из каких элементов состоит boxplotКак интерпретировать boxplotКак использовать boxplot на практике с помощью Python, с примерами кода.
Команда Hugging Face представила собственную открытую реализацию агента DeepResearch от OpenAI
Инженеры Hugging Face рассказали в блоге, что вдохновились функцией DeepResearch от OpenAI и решили за 24 часа разработать собственную реализацию. В итоге получился поисковой агент, который может автономно просматривать веб-страницы, искать на них нужную информацию, скачивать файлы с сайтов, анализировать их и агрегировать всё в ответ.Для улучшения производительности исследователи использовали CodeAgent
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.
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.
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
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.
