Распили её правильно. А-В разрез генеральной совокупности
В написании этой статьи ни один ИИ не пострадал участвовал.Весь текст написан с помощью мощного естественного интеллекта автораВ настоящее время А/В тестирование приобрело всеобъемлющий и неоспоримый формат исследования своих действий в предложении товаров и услуг, да и любого исследования человеческих сообществ.И главное, что всё просто - берете исследуемое множество, выделяете часть и исследуете эту часть. В надежде, что свойства этой части такие, же как и у всего сообщества.
DeepSeek-R1 для чайников
В последние месяцы всё чаще слышим про «reasoning-модели», способные не просто продолжать текст, а действительно шаг за шагом решать сложнейшие задачи цепочкой рассуждений (chain-of-thought). Впервые такой подход эффектно показали в OpenAI o1, но, к сожалению, подробности там остаются секретными. Недавно же команда DeepSeek наделала шуму с открытыми вариантами R1 и R1-Zero, созданными поверх их собственной большой MoE-модели DeepSeek-V3. В этом посте я не стану углубляться в вопрос «чья модель лучше — o1 или R1». Зато разберу, какие главные технические детали
BM YOLO: что, если вам не нужно умножать, чтобы распознавать?
Современные технологии глубокого обучения проникают в самые разные области нашей жизни — от автономных автомобилей до систем видеонаблюдения. Однако высокая вычислительная сложность традиционных нейронных сетей остается серьёзным препятствием на пути к их широкому применению на мобильных устройствах и встраиваемых системах.Группа исследователей из Smart Engines представила
Фильтр Гаусса на стероидах: секреты ускорения вычислений
Привет, Хабр! Представьте, что вы пытаетесь обработать фотографию высокого разрешения на вашем смартфоне — добавить размытие, убрать шум или улучшить качество изображения. Кажется, задача проста, но за кулисами работает алгоритм, требующий немало вычислительных ресурсов. Речь идет о фильтре Гаусса – одной из самых популярных операций в области компьютерной обработки изображений.
Внимание правильный ответ
Что в черном ящике???Top-down подходЕсли читатель был достаточно внимателен, то, наверное, заметил, что в предыдущей заметке
Внимание — это все, что нужно коммивояжеру
Говорят, человеческое внимание ходит по треугольнику на картине великого голландцаГде начинается ИИ в задаче коммивояжера?Заголовок отсылает к знаменитой работе Attention Is All You Need
Учёные нашли оптимальный способ обхода графа
Алгоритм Дейкстры долгое время считался самым эффективным способом обхода графа. Теперь исследователи доказали, что он «универсально оптимален». Если вы долгое время ездите по одному и тому же маршруту, вы, вероятно, считаете его лучшим. Но «лучший» — это относительное понятие. Возможно, однажды произойдёт авария или дорога будет перекрыта, и ваш самый быстрый маршрут станет самым медленным.
Как Джон Нэш изменил теорию игр и вдохновил экономику, биологию и технологии
Документ, лежащий в основе статьи, представляет собой стенограмму семинара, посвящённого вкладу Джона Нэша в теорию игр. Основные участники — выдающиеся учёные в области математики, экономики и биологии, такие как Гарольд Кун, Джон Харшаньи, Рейнхард Зельтен и другие. В центре внимания — достижения Нэша в разработке концепций равновесия для кооперативных и некооперативных игр, а также их влияние на современные экономические и биологические теории.ВведениеТеория игр, как отдельная дисциплина, приобрела известность благодаря книге Джона фон Неймана и Оскара Моргенштерна
Без компьютеров: как вычислители двигали науку вперед
Центр непрерывного образованияфакультет компьютерных наук НИУ ВШЭСегодня мы завершаем рассказ о людях-вычислителях, которые профессионально занимались математическими расчетами. В первой части мы увидели, как возникла эта профессия, а во
