Natural Language Processing.

Инженер купил домен «OGOpenAI» для китайской DeepSeek

Инженер-программист Ананай Арора приобрёл домен «OGOpenAI.com» и перенаправил его на DeepSeek — китайскую лабораторию искусственного интеллекта, которая выпускает мощные языковые модели с открытым исходным кодом, соревнуясь с OpenAI.

продолжить чтение

Дарио Амодеи, CEO Anthropic: «ИИ может превзойти человеческий разум к 2027 году»

Генеральный директор компании Anthropic Дарио Амодеи отметил, что его стартап в области ИИ спешит обеспечить необходимую вычислительную мощность, чтобы удовлетворить растущий спрос на генеративный чат-бот Claude.

продолжить чтение

Эмоциональное принятие решений в LLM: исследование, которое мы показали на NeurIPS 2024

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил, я — младший научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» в AIRI. В этом году на конференции NeurIPS 2024 мы представили работу, посвященную сложной теме современного ИИ — эмоциональным большим языковым моделям (LLM) В целом понятно, что LLM умеют так или иначе эмулировать эмоции, ведь их обучают по большей части на данных, сгенерированных человеком. А человек — весьма эмоциональное создание. Но что такое правильная эмуляция?насколько правильно происходит эта эмуляция?

продолжить чтение

Сэм Альтман знает, как достичь AGI. Я тоже, и сейчас расскажу как

«Теперь мы уверены, что знаем, как построить AGI в том виде, в каком мы традиционно его понимали… Сейчас это звучит как научная фантастика, и даже говорить об этом как-то безумно. Все в порядке — мы уже были там раньше и не против оказаться там снова.»Такой пост 6 января Альтман опубликовал в своем блоге. Интересно, что перед этим он даже сказал, что AGI будет при Трампе, то есть до января 2029 года. Может показаться, что он готовится к очередному раунду приема пожертвований на GPU, и это приглашение сделать пожертвование побольше. Я уверен, что это не так. 

продолжить чтение

Почему токенизация – костыль? Передовые подходы для больших языковых моделей следующего поколения

продолжить чтение

Тренды ИИ-2025

Всем привет! Я Федор Горбунов, руководитель направления машинного обучения в Doubletapp. Сегодня поговорим о том, какие значимые для искусственного интеллекта события произошли в 2024 году и попробуем спрогнозировать вектор развития отрасли в будущем.

продолжить чтение

Используем LLM для подбора подрядчиков: как это работает

Привет, Хабр! Меня зовут Иван, работаю data scientist в Doubletapp. Хочу поделиться кейсом, как мы решали задачу по автоматизации процессов отсмотра, сортировки и сверки входящих документов заказчика. 

продолжить чтение

RAG в действии: актуальные инструменты и возможности их применения

Задумывались ли вы, кто на самом деле находится по ту сторону телефонной линии или чата? В современном мире за приятным голосом неизвестного абонента или ненавязчивым текстовым сообщением часто скрывается вовсе не человек, а искусственный интеллект. Этот робот обучен выполнять задачи маркетинга и клиентской поддержки. Но когда мы пишем негативный фидбек или выражаем свои пожелания, то надеемся если не на изменения, то хотя бы на эмоциональную реакцию. Но ИИ такой ответ — не по силам. Всем привет, меня зовут Никита Сергиевский. Я —

продолжить чтение

Используем языковые модели в AI-агентах. Часть 1. Введение в LangChain

Привет, Хабр!В одной из прошлых статей я рассказывал про дообучение языковых моделей, сегодня же я хочу поговорить про практическое использование LLM и создание AI-агентов. Но прежде, чем приступать к этому, необходимо изучить основные компоненты.Что такое LangChain?LanhChain - фреймворк, предоставляющий обширный и удобный функционал по использованию LLM, он служит для разработки приложений на основе больших языковых моделей, создания агентов, взаимодействия с векторными хранилищами и т.д.УстановкаДля установки необходимо выполнить:pip install langchain1. Интерфейс RunnableИнтерфейс

продолжить чтение

Почему OpenAI откладывает релиз ChatGPT-5? Все дело в недостатке данных

Новый проект OpenAI в области искусственного интеллекта, получивший кодовое название Orion, столкнулся с множеством проблем. Он отстает от графика и требует огромных затрат. Неясно, когда и будет ли он работать. Возможно, в мире недостаточно данных, чтобы сделать его достаточно умным.Дисклеймер: это вольный перевод

продолжить чтение

12
Rambler's Top100