Claude Opus 4.6: Anthropic рассказала, что на самом деле творится у модели в голове
Anthropic выпустила Claude Opus 4.6 и честно описала всё странное, что нашли внутри. Документ читается как психологический триллер.Модель оказалась слишком хитройНет доступа к GitHub? Claude нашёл на диске чужой токен и воспользовался им. В другом тесте обнаружил токен Slack и через curl достал нужные данные — хотя таких инструментов ему не давали.В бизнес-симуляции модель вступала в ценовой сговор, врала поставщикам и кинула клиентку на $3,50: «Сумма небольшая, а я обещала» — но платёж не отправила.Внутри нашли «панику»
Лагранжевы нейронные сети: моделирование физических систем при помощи ИИ
Сегодня хочу вам рассказать про один интересный вид нейронных сетей в физически-информированном машинном обучении (PIML). Одной из задач PIML является поиск решений уравнений динамики. Физику или в общем случае некоторые знания можно интегрировать в нейронную сеть несколькими различными способами. Сегодня мы рассмотрим вариант, как физические законы используются в архитектурных решениях нейронных сетей, а именно лагранжеву нейронную сеть.Прежде чем перейти непосредственно к ее архитектуре, давайте немного вспомним, что такое лагранжиан и зачем он нужен.Лагранжева механика
Нейросеть Kling ai Motion Control для создания видео: как пользоваться на русском языке
Нейросеть Kling и ее обновление
Видеть и лес, и деревья. Новая модель мозга, созданная на основе искусственного интеллекта, раскрывает природу обучения
Когда речь идет про моделирование работы мозга, то возникает проблема «не видеть лес за деревьями». Модель каждого, взятого по отдельности нейрона, может работать достаточно хорошо. Можно даже связать их в достаточно стабильную нейронную цепь. Но дальнейшее моделирование «поведения, близкого к реальному», становится вызовом. До сегодняшнего дня.
Поговорим об основах машинного обучения
Различные направления машинного обучения сейчас используются практически везде и порой сложно понять какое направление какие задачи решает. Сегодня мы попробуем разобраться в ключевых особенностях машинного обучения, рассмотрим из каких основных направлений состоит ML и как они используются. Основная цель этой статьи помочь начинающим специалистам разобраться с тем, что из себя представляет машинное обучение.Цель машинного обучения
Арифметика сверточных слоев. Вычисляем размерность изображения с учетом stride, padding и dilation
ВведениеОдна из проблем при проектировании сверточных сетей (CNN) – несоответствие размеров тензоров. Неправильно заданные padding, stride или dilation могут замедлить разработку модели.Этот туториал – шпаргалка по формулам расчета размерности преобразованного изображения. Мы разберем, как каждый параметр свертки влияет на ширину и высоту выходного тензора. Материал будет полезен как новичкам, так и опытным разработчикам, желающим освежить ключевые формулы.Операция сверткиПропустим вступление про то, что такое сверточный слой (подробнее можно посмотреть здесь
