Машинное обучение. - страница 73

Трансформер на машине 1979 года: как ИИ запустили на 64 КБ памяти

Источник

продолжить чтение

AI-суперапп – главный тренд 2026 по версии Forbes. Что мы видим из GPTunneL с позиции 2 млн пользователей

В декабре я рассказал на Хабре, как GPTunneL вырос от прототипа до 1,5 млн пользователей. С тех пор нас стало 2 млн. Подумал – пора рассказать, что мы делаем сейчас и куда идём. Хабр для этого хорошее место.Если коротко: строим и обучаем собственную модель GROM, развиваем GraphRAG, Creative Lab, vibe-coding, работаем над оркестрацией 100+ моделей через единый интерфейс. Под всё это – ML-команда, начинаем строить инфраструктуру под претрейн, прямые партнёрства с MiniMax, ByteDance, Alibaba, Сбером и рядом других поставщиков моделей – как китайских, так и западных.

продолжить чтение

Кто круче рисует бананы? Сравниваем Nano Banana, Qwen и ChatGPT

продолжить чтение

Топ-5 ИИ-сервисов для генерации музыки: нейросети в нотах

продолжить чтение

Принципиальная детерминированность нейросетей и безопасность

Одним из ключевых требований к информационной системе является воспроизводимость результатов. Однако многие специалисты сталкиваются с трудностями, когда попытка повторить эксперименты приводит к отличающимся показателям. Такая ситуация известна как недетерминированность: модель выдаёт различные результаты при одинаковых входных данных и конфигурации.Вместе с тем, несмотря на распространённое заблуждение, источником проблемы чаще всего становятся не свойства самой нейросети, а упущения на этапах проектирования разработки и эксплуатации. 

продолжить чтение

Как я дообучал модель на своих текстах после провала статьи на Хабре

Привет, Хабр.Это будет не типичная статья в стиле «10 причин, почему ИИ уже заменил копирайтеров», а история фэйла с человеческим лицом.Не так давно я выпустил на Хабре статью и вполне заслуженно собрал минусов и комментов, которые были очень в точку. Например

продолжить чтение

От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ

Автор: Искандер Тиморшин, владелец продукта Innostage TDIR Интеллектуальная автоматизация расследования инцидентов ИБ. Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например, «5 неудачных входов» + «успешный вход» + «активность в БД» = «подозрение на компрометацию» типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей).

продолжить чтение

Ваш любимый ИИ не умеет считать. Что ещё скрывает текстовая модель?

Технократический разбор для инженеров и бизнес-аналитиков. Без преувеличений и продающих лозунгов.Данная статья представляет собой результат кабинетного исследования об основных особенностях работы ИИ (LLM, модель). Здесь в систематизированном виде относительно простым языком описано, как реализуется вся та “магия” про ИИ, с которой мы сталкиваемся сами или слышим в восторженно-продающих материалах.Сразу уточню, что под ИИ тут понимается именно публичная Большая языковая (текстовая) модель (LLM), вроде ЧатаГПТ, ГигаЧата, Дипсика и др.В этой статье мы:

продолжить чтение

Gemini научили использовать Google Photos для создания персонализированных изображений

В Google представили новые способы использования данных в Gemini с помощью Nano Banana 2 и Google Photos, чтобы создавать персонализированные изображения.

продолжить чтение

Я запустил Gemma 4 как локальную модель в Codex CLI

продолжить чтение