Tencent представила новую модель для перевода текста
Китайская компания Tencent объявила о выпуске Hunyuan-MT — открытой модели машинного перевода нового поколения. Версия Hunyuan-MT-7B уже показывает рекордные результаты среди моделей сопоставимого масштаба.
ИИ в медицине: исследование показало слабое место языковых моделей
Большие языковые модели давно научились впечатлять. Они красиво отвечают, сдают экзамены, пишут код. Но когда дело дошло до медицины, их возможности оказались ограниченными. Исследование, опубликованное в
Google снизил энергопотребление AI-запросов в 33 раза: что это значит для будущего ИИ
Искусственный интеллект давно вышел за рамки научной фантастики и стал частью нашей жизни — от поисковых систем до чат-ботов и голосовых помощников. Но у этого удобства есть немалая цена: для генерации ответа ИИ расходует значительные вычислительные ресурсы и энергию.
Неочевидные подробности обучения двухбашенных моделей
Введение Привет, Habr! Меня зовут Андрей Атаманюк, я Data Scientist в R&D команде рекомендательных систем Wildberries & Russ. В этой статье я разберу тонкости обучения двухбашенных моделей (без специфики к домену рекомендаций), которые могут существенно влиять на качество рекомендаций, но часто остаются за кадром. Речь пойдёт о систематическом росте норм эмбеддингов популярных товаров — эффекте, который противоречит интуитивным ожиданиям от косинусных лоссов.
Бенчмарк качества распознавания речи (ASR) в телефонии: как мы сравниваемся с Whisper, GigaAM и T-One
Привет! Распознаванием речи (ASR) уже никого не удивишь, но качественное распознавание на разговорном русском языке, а особенно в телефонии — очень сложная штука: люди редко говорят как профессиональные дикторы, часто бывает плохое качество звука с постоянными шумами на фоне и в целом есть миллиарды прочих нюансов. Наша компания занимается голосом больше 8 лет, есть собственные классные модели синтеза, распознавания и продукты на их основе, поэтому экспериментов мы проводим очень много и за появлением новых голосовых моделей следим очень внимательно.
Паттерны проектирования искусственного сознания и закрытие ТПС: дискретизация, рефлексия и рекурсия пространства-времени
Трудная проблема сознания (ТПС) — тупик, а не путьКогда мы говорим о сознании, особенно в контексте искусственного интеллекта, нас неизбежно настигает «трудная проблема сознания» (ТПС), сформированная Дэвидом Чалмерсом: почему и как из физических процессов в мозге возникает субъективный опыт (или квалиа) — ощущение красного, вкус хруста булки, мурашки от музыки? Этот вопрос стал мемом, философским барьером и вызовом для проектирования искусственного интеллекта который, похоже, невозможно преодолеть.При решении этой проблемы философы и специалисты по когнитивным наукам застряли в трёх тупиках:
