Forbes назвал главных инноваторов США
К 250-летию США издание Forbes опубликовало рейтинг America’s Greatest Innovators. Верхние строчки заняли предприниматели, напрямую связанные с развитием ИИ и вычислительной инфраструктуры.
Поиск аномалий: статистика или ML? Выбираем лучшее
Поиск аномалий(Outlier Detection) является важной темой в машинном обучении. Алгоритмы такого типа актуальны и используются повсеместно: Кибербез, Банковские системы, предобработка данных, медицина, анализ логов, контроль качества и это лишь малая часть всего списка.Сегодня мы с вами познакомимся с двумя такими алгоритмами, сравним их и посмотрим результаты нашей работы.В нашем исследовании оценивать алгоритмы мы будем по метрикам Recall(реальная доля тех, кого правильно пометили как аномалию), Precision(Показывает долю истинно положительных результатов среди всех, которые модель пометила как положительные)
Gartner, Goldman Sachs, McKinsey и BCG подтверждают: AI-пузырь — надвигающаяся катастрофа
Ещё недавно инвестиции в AI означали рост цен на акции, и это работало как рефлекс. Но теперь рефлекс сломан.
Сравнение LLM по навыку анализа бизнес-процессов
Всё чаще аналитики бизнес-процессов используют LLM для поиска неэффективностей. Звучит логично: большие языковые модели умеют искать паттерны, а Process Mining как раз об этом. Но на практике результаты пляшут так, что становится понятно: не все LLM одинаково полезны для операционной аналитики. Решил разработать методологию тестирования LLM на предмет релевантности использования для задач анализа процессов.Было подготовлено три теста, имитирующих реальные сценарии анализа:Тест 1. Сырой лог событий.
Битва титанов Claude 4.6 и GPT-5.3, скандалы на Олимпиаде, релизы из Китая и теория заговора ИИ
Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий. Меня зовут
Гуманоидные роботы автономно собирают друг друга на заводе Unitree
Компания Unitree Robotics опубликовала видео с производственной линии в Ханчжоу, где гуманоиды под управлением ИИ-модели UnifoLM-X1-0 автономно выполняют операции сборки других роботов — манипулируют деталями, устанавливают компоненты и участвуют в тестировании. Это первый публичный демонстрационный ролик, показывающий гуманоидов, берущих на себя этапы сборки собственных копий в промышленных условиях.
Архитектура «Обратного Хэша»: Нейросети без умножения
Современный Deep Learning уперся в производительность вычислений с плавающей точкой и пропускную способность памати. Мы предлагаем архитектуру, где нейрон — это не сумма произведений, а битовая хэш-функция. Ноль умножений, ноль сложений. Только логика и статистика.Концепт: Нейрон как компараторКлассический нейрон: Activation(Sum(Weight * Input))Наш нейрон: Output = AРазберем формулу:Input (64 бита): Входные данные.Mask (64 бита): «Взгляд» нейрона. Фиксированный случайный шаблон.XOR: Битовое сравнение. 0 — совпадение, 1 — отличие.popcount:
