YouScriptor.com — перевод лекций с YouTube в PDF
Я много слушаю различных лекций на YouTube — в основном это античная и современная философия, математика, физика. В прошлом месяце я писал об экспериментах с распознаванием и оформлением текста и вот сейчас более менее довел проект YouScriptor.com до релизной версии.Миссией проекта YouScriptor.com
Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена
RoBERTa — улучшенная версия модели BERT, разработанная Facebook AI. Она показывает отличные результаты в задачах обработки естественного языка, таких как классификация текстов и генерация ответов.
Русские тексты. Работа с текстами. Предварительная обработка русских текстовых данных
Предварительная обработка текстовых данных: ключевые этапы и методыТекстовые данные — один из самых сложных типов данных для анализа из-за их неструктурированной природы и высокой вариативности. Чтобы превратить "сырой" текст в информацию, пригодную для машинного обучения или лингвистического анализа, требуется предварительная обработка. Этот процесс включает стандартизацию, очистку и преобразование текста, что повышает качество моделей NLP (Natural Language Processing). Рассмотрим основные этапы и методы.
Почему искусственный интеллект такой дорогой: пять причин от Bloomberg
Стремление к созданию более масштабных моделей искусственного интеллекта, а также увеличение числа чипов и дата-центров для их разработки, оборачивается значительными расходами для технологических компаний.Важное примечание
Как оценить качество чат-бота? Бот с LLM vs бот на интентах по новой методологии usability-тестирования
Привет, Хабр! Я Юля, дизайнер диалоговых интерфейсов в Just AI. Мир захлестнула LLM-волна, и сфера чат-ботов оказалась в самом ее центре: все больше компаний хотят внедрять именно генеративные решения. Ведь уникальные ответы ChatGPT, тонко чувствующего контекст диалога и распознающего любой ваш вопрос, выглядят революционно. Хочется срочно такую умную нейронку опубликовать в виджете на своем сайте и заменить всех операторов-людей!
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
Если шутка не смешная. Часть 2. Я беру мрамор и отсекаю всё лишнее
В первой части статьи я рассказывала о том, как извлекала культурные реалии из субтитров фильмов. Теперь пришло время оптимизировать сам подход, скрипт и результаты анализа. В этот раз я обработала все четыре сезона любимого многими яркого и отдыхающего сериала Emily in Paris и узнала, например, что "hemorrhaging clients" — это отнюдь не "геморройные клиенты" и даже не клиенты с геморроем в медицинском смысле, а стремительная потеря клиентов (по аналогии с кровотечением, которое, как мы знаем, "hemorrhage" на английском). Узнала, что раскованные французы поднимают бокалы с возгласом Tchin-tchin!,
Как работает модель DeepSeek-R1. Объясняем в иллюстрациях и схемах
DeepSeek-R1 — это самый громкий релиз последних дней в области искусственного интеллекта. Для сообщества исследователей и разработчиков машинного обучения (ML R&D) эта модель имеет особое значение по ряду причин:Модель обладает открытыми весами и включает уменьшенные, дистиллированные варианты.Она делится и размышляет над методом обучения, позволяющим воспроизвести модель рассуждений, подобную OpenAI O1.В этой публикации мы рассмотрим, как была создана DeepSeek-R1.Дисклеймер: это вольный перевод статьи
DeepSeek против ChatGPT: Какой искусственный интеллект определит будущее?
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, становясь центральной силой, формирующей отрасли и переосмысливающей возможности как для отдельных людей, так и для бизнеса.
Кремниевая долина в восторге от китайской модели ИИ. Колонка WSJ о моделях DeepSeek
DeepSeek называют «поразительной и впечатляющей», несмотря на использование менее совершенных чипов.Китайская компания в сфере искусственного интеллекта заставила Кремниевую долину недоумевать, как её программистам удалось почти сравняться с американскими конкурентами, используя более слабые чипы.
