Машинное обучение. - страница 64

Сравнительный анализ 18 LLM моделей: конец монополии?

Сравнительный анализ 18 LLM моделей: конец монополии?Ноябрь 2025 — месяц, когда open-source модели официально догнали проприетарные. Разбираем, что произошло, кто теперь на вершине, и как это использовать в своих проектах.

продолжить чтение

Matrix: распределенный мультиагентный фреймворк для генерации синтетических данных

продолжить чтение

Китайские ученые приблизились к решению главной проблемы квантовых компьютеров

продолжить чтение

ИИ клонирует себя без спроса — что будет дальше?

wallpapercat.comЯ помню тот самый момент в «Матрице: Перезагрузка», когда Агент Смит, уже не связанный правилами системы, смотрит на Нео и говорит:«Я, я… и я тоже!»И внезапно их становится сотня

продолжить чтение

ChatGPT исполнилось три года

продолжить чтение

Глубокое обучение сверточной нейросети — и фермерский лосось больше не притворится диким

Источник: Ева Сетсаас, Ева Торстад и Бенгт Финстад / Biology Methods and Protocols.

продолжить чтение

Google и Microsoft на мели. Вся правда о долге на $100 миллиардов, который от нас скрывают

Вся история с генеративным ИИ держалась на одном главном мифе - теории о том, что «взрослые всё контролируют». Это была та самая подушка безопасности, которая в умах людей отделяла нынешнее безумие от катастрофического краха доткомов.Нам внушали, что на этот раз всё иначе, ведь у руля стоят не какие-то хлипкие стартапы, сжигающие венчурный капитал на доставку кошачьего корма. Нет, это Nvidia, Google, Microsoft, *Meta и Amazon. А те немногие лидеры, что всё-таки являются стартапами, вроде OpenAI и Anthropic

продолжить чтение

ИИ-ассистенты: как AI делит рынок разработки

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как быстро растущие AI-ассистенты меняют саму природу разработки. Их код выглядит безупречно — но всё чаще решает не ту задачу, что стоит перед нами. Где проходит граница между ускорением и самообманом, и какую новую ответственность это накладывает на инженеров?В начале 1950-х Грейс Хоппер ввела термин «компилятор» и создала одну из первых его версий — систему A-0

продолжить чтение

Решаем задачи ML эффективнее: платформа, которая экономит ресурсы, время и нервы

Привет! Я Олег Бугримов, руковожу командой разработки ML-платформы в Авито. В статье расскажу, почему мы решили делать ML-платформу и какие инструменты у нас уже есть. Материал будет полезен ML-инженерам и техлидам, которые хотят сократить время на рутину, обеспечить команду единым набором инструментов, а также повысить качество и скорость разработки ML‑решений.

продолжить чтение

OpenAI и Google раскрыли, как ИИ меняет правила выхода на рынок

продолжить чтение

Rambler's Top100