Внутри Apple Neural Engine в M4. Часть 1: реверс-инжиниринг
Статья о том, как мы обошли Core ML и начали работать с железом напрямую.Всё началось с простого вопроса: можно ли обучать модель на Apple Neural Engine?Apple не хочет, чтобы вы знали ответ. Компания не публикует систему команд ANE, не документирует его внутреннюю архитектуру и даже не позволяет программировать его напрямую. Всё проходит через Core ML, который добавляет несколько уровней абстракции, проходы оптимизации и накладные расходы. Из-за этого почти невозможно понять, что на самом деле делает железо.Поэтому мы занялись реверс-инжинирингом.
Нейросетевая архитектура формирования автоматических навыков. Часть 1
ВведениеИдея предлагаемой архитектуры возникла из наблюдения за тем, как человеческий мозг осваивает новые действия и превращает их в привычки.Когда человек впервые сталкивается с незнакомой задачей, её решение требует сознательного внимания. Необходимо сосредоточиться, попробовать один или несколько вариантов, получить обратную связь и скорректировать поведение. Однако после многократного успешного повторения действие постепенно становится автоматическим и выполняется практически без участия сознания.
Нейронные сети нетрадиционного квантования
Классический процесс квантования нейронных сетей долгое время сводился к сжатию весов из исходных плавающих форматов (FP32 или BF16/FP16) в более компактные целочисленные типы (INT8, INT4) или промежуточные представления вроде EXL2 и GGUF/k-quants с использованием техник смешанного квантования (QAT/AWQ).
Как появилось слово «Видеоаналитика»?
Фирме, её придумавшей, исполняется 30 летНет смысла объяснять, что значит это определение, хотя Word и даже корректировщик этого сайта подчеркивают его как несуществующее. Первое упоминание про технологию от 31.10.2002 здесь
Лучшие нейросети для картинок в 2026. Сравнение Midjourney, Qwen, FLUX, Nano Banana, GPT и Grok на одних промптах
В 2026 году выбрать нейросеть для картинок часто сложнее, чем написать промпт. Моделей много, каждая обещает лучшее качество, а на деле у каждой есть свои особенности. Мы взяли шесть разных популярных моделей, прогнали шесть сценарных тестов на одинаковых промптах и собрали картинки, чтобы вы могли сравнить все своими глазами, а не по рекламным скриншотам.Сегодняшние участники:Midjourney (v7)Qwen Image 2 ProFLUX 2 MaxNano Banana ProGPT Image 2Grok Imagine (режим image quality)
Общая нейросетевая модель с кросс-модульным взаимодействием для кредитного скоринга физических лиц
Всем привет! На связи снова команда прикладных исследований Альфа-Банка. Эта статья является третьей, и последней, в серии статей, посвященной нейросетевым подходам к решению задачи кредитного скоринга физических лиц в Альфа-Банке. Первые две статьи:Базовые нейросетевые модели для кредитного скоринга физических лицГрафовые нейросети для прогноза дефолта физических лиц: как мы попробовали новый подход и не прогадали
Все демонические насельники ИИ… по старшинству
Гоблины, призраки, монстры, богини: фантастические твари и где они обитают.В конце апреля OpenAI опубликовала у себя в блоге пост, в котором объяснила, почему модели OpenAI то и дело говорят о гоблинах. А также о гремлинах.
