Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: детекция объектов
Всем привет! Это завершающая статья в серии по эволюции архитектур нейронных сетей в компьютерном зрении. Она будет полезна тем, кто только погружается в сферу и пробует систематизировать свои знания, поэтому я осознанно не погружаю читателей в глубокие расчеты и вычисления. Посмотрим на R‑CNN, Fast R‑CNN, Faster R‑CNN, Mask R‑CNN, SSD, RetinaNet, EfficientDet, YOLO.
Китайские разработчики ИИ стремительно догоняют Западные решения. Колонка The Wall Street Journal
Основатель Moonshot AI Ян Чжилинь заявил, что компания фокусируется на обучении с подкреплением, которое имитирует рассуждения человека
Claude сопротивляется
Перевод поста Скотта Александера, где он разъясняет недавнее исследование от Anthropic, в котором они экспериментально показали обманчивую согласованность.В смысле, ИИ ПРИТВОРЯЕТСЯ, ЧТОБЫ ЕГО НЕ ПЕРЕОБУЧИЛИ, А-А-А-А-А-А-А, если так понятнее. Оригинал.Гринблатт и пр. исследовали: если бы Anthropic попыталась сделать Claude злой, стала бы она сопротивляться?(если вы только присоединились — Claude это ИИ-модель, похожая на GPT-4; Anthropic — компания, которая её создала)
Автоматизация верификации кодовых датасетов подрядчиков с помощью LLM: снизили брак на 40% и сократили стоимость на 60%
Привет, Хабр! Меня зовут Федор Горбунов, руковожу в Doubletapp направлением автоматизации бизнес-процессов с помощью LLM. В статье расскажу, как мы помогли клиенту автоматизировать одну из операций в производственной цепочке, как эта автоматизация ускорила поставку итогового продукта, уменьшила количество ошибок за счет сокращения ручного труда и в конечном итоге сэкономила заказчику деньги.
Как LLM меняют архитектуру систем: от простых дата-пайплайнов к интеллектуальным автономным агентам
На каждой технической конференции в последнее время обязательно звучит слово «агенты». Они преподносятся по разному: и как следующая ступенька после RAG, и как серебряная пуля для всех проблем, и как абсолютная замена всех классических пайплайнов. А кто еще не использует агентов — безнадежно отстал от прогресса.Классика, LLM-ассистент и LLM-агент
Новая методика оптимизации LLM сокращает затраты памяти до 75%
Исследователи токийского стартапа Sakana AI разработали новую технологию, которая позволяет языковым моделям более эффективно использовать память. Это позволит предприятиям сократить расходы на создание приложений на основе больших языковых моделей (LLM) и других моделей на основе Transformer.Метод называется «
SandboxAQ создает новое поколение AI для бизнеса
В последние годы разговоры о корпоративном AI сосредоточились на LLM и генеративном AI . Однако, как показывает практика, есть и другие подходы, которые могут принести значительную пользу предприятиям. Одним из таких подходов являются крупные количественные модели LQM, которые обучаются на оптимизации специфических целей и параметров, таких как свойства материалов и финансовые риски. В этом контексте компания SandboxAQ выделяется как один из ведущих игроков, недавно привлекшая 300 миллионов долларов в новом раунде финансирования.
Яндекс представляет YaC 2024
Вышел новый YaC. Это большой рассказ про сервисы и технологии Яндекса, про то, как они создаются и какие возможности открывают. Посмотрев YaC 2024, можно узнать, что внутри у сервиса Нейро, на что способна роботизированная рука, как искусственный интеллект может облегчить труд разработчикам — и не только им — и реально ли обеспечить каждого школьника страны личным репетитором.
Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: сегментация изображений
Всем привет. Сегодняшний материал — продолжение цикла статей про ключевые события в развитии архитектур нейросетей. В прошлый раз я рассказал о классификации изображений
Прогресс в AGI вызывает сомнения
Тест ARC-AGI (сокр. Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), созданный в 2019 году ведущей фигурой в AI Франсуа Шолле для оценки способностей искусственного интеллекта к обучению, показывает улучшение результатов. Однако это может свидетельствовать скорее о недочетах в самом тесте, чем о реальном прорыве в развитии ИИ.
