ml.
Как создать студию контента. Автоматизация для эффективной работы
Сегодня мир контента движется с невероятной скоростью. Каждый день появляются новые инструменты и технологии, которые позволяют нам работать быстрее, умнее и эффективнее.
Сколько ведущие страны планируют и проинвестировали в полупроводниковую ИИ-инфраструктуру (включая Россию) — сравнение
Disclaimer: по России и Китаю искать информацию достаточно сложно, так как где-то её просто нет, а где-то ты читаешь статьи по непонятному источнику. Попробовал собрать все что смог. В статье использовались в том числе результаты Deep Research от PerplexityСравнительная таблицаСтрана/РегионПотрачено/Всего планов (млрд $)Основной фокусКитай$111B / $450-650BАльтернативы Nvidia, самообеспечениеЮжная Корея$219-269B / $915BПамять (HBM), системные полупроводники
Сам себя не похвалишь… это сделает искусственный разум. Ревью Deepseek о нашем проекте с LLM
Сгенерировано AIПопросили Deepseek проанализировать наш проект о разработке системы автоматизированной проверки цифровых информационных моделей (ЦИМ) в строительстве. Недавно мы рассказывали о пилоте
Как мы ускорили заливку данных в YDB в 40 раз
Привет! С вами Кабанов Олег — ведущий ML-инженер Flocktory.В этой статье расскажу об опыте внедрения YDB в качестве хранилища для ML Online Feature Store. А также о том, как нам удалось ускорить загрузку данных в 40 раз и убрать влияние на скорость чтения данных при обновлении.
