Машинное обучение. - страница 68

+30% к скорости написания автотестов и сотни чек-листов в день: как мы внедряем LLM в QA

продолжить чтение

Долгая дорога к DiT (часть 3)

Заключительная (но ещё не последняя) статья из цикла про диффузные модели, где мы наконец отбросим примитивную модель из полносвязных слоёв и напишем работающий генератор изображений c архитектурой Diffusion Transformer (DiT). Разберёмся зачем нарезать изображения на квадратики и увидим, что произойдёт с вашей генерацией, если проигнорировать главную "слабость" трансформеров - неспособность понимать порядок.Часть 1Часть 2Очень кратко про трансформеры

продолжить чтение

В MIT представили ИИ для разработки лекарств против трудноизлечимых заболеваний

MIT представил

продолжить чтение

xAI сбегает от турбин: Маск строит солярную ферму для питания ИИ-суперкластера

Компания xAI И Илон Маск подала

продолжить чтение

Данные кончились, что дальше? Как Илья Суцкевер хочет создать супер-интеллект

Илья Суцкевер, сооснователь OpenAI и глава новой лаборатории SSI, в интервью

продолжить чтение

DAT: новый способ гибридного поиска в RAG с динамической настройкой альфа-параметра

продолжить чтение

Новый ИИ от Гарварда может в разы ускорить диагностику редких заболеваний

продолжить чтение

Топ-10 бесплатных нейросетей для создания и редактирования фото

продолжить чтение

AI‑гиганты правят рынком: как Google и Nvidia диктуют рост S&P 500

продолжить чтение

Антипаттерн LLM-приложений: Когда модель игнорирует контекст. Часть 1

продолжить чтение

Rambler's Top100