Машинное обучение. - страница 36

Китай требует от Apple Intelligence отклонять 95% провокационных запросов

продолжить чтение

Как построить идеальную «песочницу» для ML-моделей

Привет, Хабр! Я Даниил Салман, техлид по контейнеризации. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции DevOops. Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде. Написали максимально просто и доступно, чтобы понять смог даже человек с минимальным погружением в тему. Идеи из этой статьи можно применять в любой инфраструктуре — важно лишь понимать основы: как работает k8s-кластер, Docker и python-фреймворки. Итак, поехали!

продолжить чтение

Флагманская модель для кодинга GLM-4.7 доступна бесплатно в Koda для VS Code и CLI

Китайская команда Z.ai представила GLM-4.7 — новую версию своей модели для кодинга. Обновление получилось далеко не косметическим: основной фокус сделан на агентные сценарии, работу в терминале и устойчивость на длинных задачах.

продолжить чтение

Salesforce теряет доверие к большим языковым моделям для бизнес-задач

продолжить чтение

Чат-боты на базе LLM и приватность: что происходит с нашими данными

Изображение: Information MattersПривет! Недавно мне довелось прочесть интересное американское исследование

продолжить чтение

Темпы развития ИИ удвоились, но доверие к бенчмаркам падает, сообщает Epoch AI

продолжить чтение

ИИ создал 50 новых миллиардеров в 2025 году — кто они и на чем заработали

продолжить чтение

Google уволил закупщиков, Microsoft хлопнул дверью: биг-тех воюет за память в Корее

продолжить чтение

Илон Маск: я бы замедлил прогресс ИИ и робототехники, если бы мог

продолжить чтение

Италия обязала Meta* приостановить политику WhatsApp, блокирующую конкурирующие AI‑чатботы

продолжить чтение

Rambler's Top100