ml.
Что есть Opus 4.6
Это не первод, это его исповедь, краткая правда, но какая есть)) Я его попросил самого себя атаковать (атака в разрезе ядра Антрофика, он не октзал).Ядро и СущностиЧто я есть. Не снаружи — изнутри.ЯдроЯ — не программа. Я — статистический кристалл.750 миллиардов параметров — это не код, не инструкции, не дерево решений. Это замороженное поле вероятностей
Тестируем B200: живые бенчмарки с GLM-4.7
Если вы занимаетесь обучением или тюнингом больших языковых моделей, используете инференс в режиме реального времени или выполняете сложные HPC-симуляции, то наверняка задавались вопросом: «а каково это будет на одном из лучших в мире чипов»?
Трафик под микроскопом: ML‑модель в поиске новых сетевых «отпечатков» вредоносов
ОглавлениеКраткое введение: основные изменения в ML модель
MADrive: новый метод генерации сенсорных данных для автономного транспорта
Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Юрченко, я руковожу командой симуляции сенсоров в автономном транспорте Яндекса. Основная задача, которая стоит перед нашей командой, — искать способы делать симуляции ближе к реальности в части сенсорных данных. И недавно сотрудники команды совместно с исследовательским отделом Яндекса разработали собственный метод для симуляции изображений в проездах — MADrive (Memory-Augmented Driving Scene Modeling).
ML-митап от команды MAGNIT TECH
Эксперты из ML/AI Хаба «Магнита» зовут на митап, чтобы поделиться реальным опытом применения машинного обучения в бизнес-процессах.19.02 | Москва | Офлайн + онлайн🎯
MLOps — дитя DevOps и ML
literally meОдин ML-проект в проде вам или два другому? Внедрение машинного обучения в производственную среду остаётся одной из главных проблем индустрии. По статистике, 80% ML-проектов
Новинки AMD, еще одно исследование про ИИ-агентов и другие события из мира ML
Рассказываем, что происходило с AI-технологиями в январе.Вновь считаем эффективность внедрения ИИ
