Машинное обучение. - страница 398

Долгожданная модель от Anthropic: вышел Claude 3.7 (да, его и правда так назвали)

Гибридная модель для кодинга и рассужденийСегодня Anthropic анонсировала Claude 3.7 Sonnet — свою самую лучшую модель на данный момент и первую на рынке гибридную модель рассуждений. Claude 3.7 Sonnet может выдавать мгновенные ответы или проводить глубокий анализ (который видим для пользователя). В API можно будет тонко настраивать время размышления модели.

продолжить чтение

Лучший ИИ для разработки получил обновление: вышел Claude 3.7

Модель уже стала доступна на https://claude.ai, даже для бесплатных юзеров.Гибридная модель для кодинга и рассуждений

продолжить чтение

Как эффективно обучать крупные модели ИИ: руководство Hugging Face с открытым исходным кодом

Потратив более шести месяцев на разработку и год на вычисления с помощью графических процессоров, Hugging Face опубликовала бесплатное руководство с открытым исходным кодом, в котором содержатся подробные инструкции по эффективному обучению крупных моделей ИИ.

продолжить чтение

Huginn: языковая модель, которая может углублять свои мыслительные процессы

Исследовательская группа из Института ELLIS в Тюбингене, Университета Мэриленда и Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса разработала языковую модель под названием «Huginn», которая может углублять свои мыслительные процессы с помощью рекурсивной архитектуры.

продолжить чтение

MongoDB приобретает Voyage AI для улучшения генерации с использованием расширенного поиска

Чтобы получить наилучший результат от запроса к ИИ, организациям нужны максимально точные данные. Ответ, который помог многим организациям справиться с этой задачей, — это генерация с использованием расширенного поиска (RAG). При использовании RAG результаты основаны на данных из базы данных. Однако, как оказалось, не все RAG одинаковы, и оптимизация базы данных для достижения наилучших результатов может быть непростой задачей.

продолжить чтение

Искусственный интеллект в ритейле: как он предсказывает вашу следующую покупку в приложении

Привет, Хабр! На связи подразделение ad-hoc аналитики X5 Tech. Сегодня мы расскажем о задаче Next Basket Recommendation (NBR) и о том, как она может быть полезна для онлайн-ритейла. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью рекомендательных моделей можно предсказать, какие товары пользователь добавит в свою следующую корзину, и как это помогает улучшить взаимодействие с приложением. Вы узнаете о ключевых метриках, которые используются для оценки качества рекомендаций, а также познакомитесь с различными подходами — от простых частотных методов до современных моделей на основе глубокого обучения.

продолжить чтение

Рост популярности агентов, использующих браузеры: почему Proxy превосходит Operator

Появляется новая волна агентов, использующих браузеры на базе искусственного интеллекта, которые обещают изменить то, как предприятия взаимодействуют с Интернетом. Эти агенты могут автономно перемещаться по веб-сайтам, получать информацию и даже завершать транзакции, но предварительное тестирование выявило значительные расхождения между обещаниями и производительностью.

продолжить чтение

Стратегия Apple по укреплению позиций американской промышленности: инвестиции в США на $500 миллиардов

Правительство США оказывает сильное давление на технологические компании, чтобы они взяли на себя больше обязательств по развитию своего бизнеса в стране, и «большие технологии» идут на это. В понедельник Apple озвучила свои планы в этой области: в течение следующих четырёх лет она потратит 500 миллиардов долларов на такие сферы, как высокотехнологичное производство, инженерия и образование, охватывающие такие технологии, как искусственный интеллект и производство микросхем.

продолжить чтение

Meta AI расширяет своё присутствие на Ближнем Востоке и в Северной Африке

Meta* официально расширила Meta AI на Ближний Восток и Северную Африку (MENA), сделав чат-бот с искусственным интеллектом доступным для миллионов людей.Ещё в октябре Meta объявила, что 

продолжить чтение

База об организации процесса разметки: команда, онбординг, метрики

Привет! Меня зовут Сизов Виктор, я занимаюсь данными, их сбором, анализом и разметкой последние 5 лет. Сейчас отвечаю за разметку в Альфа-Банке. Эту статьи мы писали всей командой и старались осветить подробно детали того, как устроены процессы разметки с технической и административной стороны. В статье мы рассмотрели:работу команд разметки, их взаимодействие с Заказчиком и Продуктом;отдельно разобрали аналитику, которая позволяет повышать качество разметки;поведение людей (разметчиков), паттерны их работы.Часть 1. Заказчики, участники и исполнители

продолжить чтение