Новые LLM от Google в 2025 году: генерация идей, голосов, картинок… и песни дельфинов
Привет, Хабр! Меня зовут Саша Пиманов, в МТС я занимаюсь разработкой. Мне нравится следить за глобальными трендами в области, и сегодня хочу обсудить новые LLM от Google. На конференции Google Cloud Next 2025 в Лас-Вегасе компания показала, как усовершенствовала модели Gemini, и представила новые инструменты для создания музыки, видео и изображений. Было много идей для бизнеса, творческого комьюнити и защиты окружающей среды. А еще — необычные проекты вроде анализа вокализаций дельфинов.
Пайплайн распознавания номеров транспортных средств: как это устроено
Привет, Хабр! Это Анастасия Белозерова, я возглавляю команду, которая занимается исследованиями в области транспорта в VisionLabs. В прошлый раз я писала о пайплайне распознавания ТС, а сегодня поговорим про распознавание номеров. Для нас это одно из ключевых направлений, ведь номер для машины — это уникальный идентификатор, фактически то же самое, что и лицо для человека. Распознавать его можно совершенно разными способами, это всегда интересная задача. Что ж, погнали!
Организация ML-проекта с примерами
На Github существует множество ML-проектов. Большинство из них предоставляют скрипты для обучения, тестирования, вывода моделей. Но почти все они организованы по-разному. Иногда неясно, как запустить этап конвейера, как подготовить данные или какие модели используются для предсказаний. Более того, когда разработчик заглядывает в чужой проект, он тратит много времени на то, чтобы разобраться в структуре.В этом посте я расскажу о шаблоне ML-проекта на основе CookieCutter на примере задачи классификации. Но вообще такой шаблон может быть использован для решения множества других ML-задач.
Исследователи из Оксфорда предложили принципиально новый способ обучения нейросетей
Абсолютно все нейросети, которые нас окружают, обучены с помощью одного и того же алгоритма – алгоритма обратного распространения ошибки (англ. back-propagation). Его изобрели еще в 80-х годах прошлого века ученые Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон (ныне нобелевский лауреат) и Рональд Уильямс. Идея back-propagation в том, что мы сначала «прогоняем» входные данные вперёд по сети (forward pass), получаем предсказания и вычисляем их ошибку, а затем прогоняем сигнал ошибки назад по сети (backward pass), чтобы вычислить градиенты и обновить веса. Это работает хорошо и надежно, но есть нюансы
Fine tuning или RAG. Что выбрать?
При разработке ИИ чатов существует два способа интеграции внешних данных: RAG хранилища и Fine tuning. Для не технаря отличия не очевидны, я столкнулся с мнением менеджера проекта, что первое это новая версия второго. Это не так. Поэтому, я сделал short summary, чтобы по существу изложить плюсы и минусы двух решенийЧто такое RAG?Языковые модели умеют запускать python/javascript функции через tool_calls. Делается такая функция, ей на вход аргумент search
Бывший исследователь OpenAI предсказал, что к 2030 году ИИ может захватить мир
Даниэль Кокотаджило работал в OpenAI с 2022 по 2024 на позиции Governance Researcher (исследователь по вопросам управления). Он занимался изучением и разработкой стратегий регулирования ИИ. Однако в 2024 он со скандалом покинул компанию и основал собственную лабораторию AI Futures Project, вместе с исследователями которой и выпустил на днях свою громкую работу AI 2027.
ИИ впервые официально прошел строгий тест Тьюринга
Исследователи из университета Сан-Диего опубликовали статью, в которой впервые эмпирически доказали устойчивое прохождение ИИ-системой классического теста Тьюринга: Win Rate новой модели OpenAI GPT-4.5 составил 73%.
Код, который все изменил: история AlexNet и ее наследие
В марте 2025 года Компьютерный исторический музей (Computer History Museum) совместно с Google опубликовал исходный код AlexNet — нейросети, которая в 2012 году привлекла внимание к возможностям глубокого обучения. Исследователи и энтузиасты получили полные исходники модели, ставшей одним из ключевых этапов в развитии компьютерного зрения. Почему эта сеть настолько важна для ИТ, а ее вклад считают значимым? Давайте разбираться.
Подборка книг о нейронных сетях и рекомендательных системах: теория и практика
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Малыхин, я Tech Lead в команде AdTech в Центре Big Data МТС. Сегодня поделюсь списком любимых книг, которые позволят изучить фундаментальные принципы и современные подходы в машинном обучении.В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и больших языковых моделей может показаться, что потребность в классических книгах отпадает и поиск информации вышел на совершенно новый уровень. Да, мир меняется, но книги позволяют получить максимально структурированные и логично выстроенные знания по теме. Ведь именно этого не хватает как при поиске, так и подготовке промптов в LLM.
Как дистилляция меняет индустрию искусственного интеллекта
Всем привет! Меня зовут Миша, я руковожу центром R&D Big Data в МТС Диджитал. В прошлый раз делился с вами подборкой книг по базам данных. Сегодня хочу обсудить, как дистилляция влияет на индустрию ИИ.
