ml.
Классификация и анализ методов верификации нейросетей
Классификация и анализ методов верификации нейросетейПри эксплуатации нейросетей вида r=f(a,w) в ответственных системах необходимо соблюдение двух фундаментальных требований: повторяемость и проверяемость результата. Информация о требовании повторяемости на основе детерминированного ответа изложена в ранее опубликованной статье. Но с выполнением второго требования всё несколько сложнее.
Красота математики и ML (part 1-2): алгоритм MinHash
Вернулся к одному из своих исследований в области векторизации текста. Возможно, расскажу о нём позже, а пока, в поисках ответа на вопрос насколько моё исследование повторяет уже существующие разработки, изучил два интересных алгоритма.SimHash: про то, как векторизовать текст в плотный вектор из нулей и единиц.MinHash: про то, как транслировать разряжённый (sparse) бинарный вектор в компактный отпечаток, состоящий из целых чисел.Кроме того, что оба алгоритма работают с бинарными векторами, у них есть еще одна общая черта. Они оба гениальны в своей простоте и потому потрясающе красивы!
С-С++ в современном машинном обучении: традиционные роли и возможности нового стандарта
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, я разработчик СХД в YADRO
Архитектура MRC для создания AI-ML-сетей любого масштаба: обзор технологии
Привет, меня зовут Борис Хасанов, я сетевой архитектор в MWS Cloud Platform. Решил поделиться с вами обзором новой технологии MRC* для создания сетей для AI/ML-кластеров, так называемых backend networks. Технология интересная и перспективная — там есть магия SRv6 :)На мой взгляд, информация будет полезна сетевым инженерам и архитекторам, которые интересуются этим вопросом. Я проанализировал MRC и сделал подробное техническое описание в этой статье.
30 июня завершится прием заявок на грант для AI-проектов
Привет, Хабр! Время почти на исходе. Успейте заполнить форму
Много нас, а он один: распределение GPU между ML-инженерами с помощью Dev Cluster
За последние десять лет в мире машинного обучения произошёл взрывной рост. Если в 2012 году мощную модель можно было обучить на нескольких GPU, то сегодня бигтехам нужны тысячи. Вместе с железом выросла и головная боль: как дать всем ML-инженерам доступ к дефицитному ресурсу так, чтобы это не превращалось в постоянные просьбы из разряда «пожалуйста, почистите диск!!!».Расскажу про Dev Cluster — инструмент, который создали в команде ML Platform (Yandex Infrastructure) для гибкого распределения GPU между ML-разработчиками. GPU сложно шерить
В топ рейтинга ИИ попала модель правительства Рио-де-Жанейро на основе Qwen
На рынке LLM неожиданная смена лидеров. Бразильская IT-компания IplanRIO, принадлежащая правительству Рио-де-Жанейро, представила open-source новинку Rio 3.5 Open 397B.
