Deepseek v3: Как скачать китайскую нейросеть Дипсик AI, все способы
Дипсик R1 - нашумевшая ИИ модель от китайской компании Deepseek AI. За основу взята модель Deepseek v3, возможности которой схожи с ChatGPT. Однако благодаря открытому исходному коду китайской нейросети у нее есть ряд интересных преимуществ.В этой статье собрал все способы установки Дипсик. Т.к. китайская нейросеть с открытым исходным кодом – ее можно скачать на компьютер и использовать без Интернета. Причем, в удобном интерфейсе чат-бота.1. Самый простой (но не всегда рабочий) способ: через сайт DeepseekПереходим на официальный сайт chat.deepseek.com
FACE ID для коров по уникальному рисунку на носу коровы, аналитика «Свинофон» и нейросеть-разработки для агротеха
Современное сельское хозяйство — крупный рогатый скот, пшеничные поля, помидоры в теплицах, а еще роботы, сканеры, дроны и суперкомпьютеры. Нет, сознание коров на серверы пока не загружают, но цифровые двойники у них уже есть. Рассказываем про самые передовые технологии в животноводстве, материал мы взяли в первом российском глянцевом журнале о сельском хозяйстве «Огород» — коллаборации Россельхозбанка и журнала «Москвичка». На страницах журнала размеренность загородной жизни совмещена с невероятным лукбуком на фоне полей и конюшен.
Сравнение AI-инструментов для прототипирования: v0, Bolt и Lovable
Здравствуйте! Меня зовут Богдан, я являюсь автором телеграм канала про нейросети в телеграме, посчитал эту статью очень интересной для перевода, приятного прочтения На переполненном рынке инструментов разработки с поддержкой ИИ выделяются три платформы для прототипирования компонентов и приложений: v0 от Vercel, Bolt от StackBlitz и Lovable. В этой статье рассматриваются их практическое применение для начальной загрузки MVP, ограничения и компромиссы с инженерной точки зрения.Обзор: v0, Bolt, Lovable
Как превратить LLM в инструмент для принятия решений (с помощью промпта)
Делаем виртуального помощника с помощью промпт‑инжиниринга Привет, Хабр!Казалось бы, большие языковые модели (LLM), самой известной из которых является ChatGPT, должны быть идеальными помощниками для принятия решений. Кто, как не LLM, соберёт всю необходимую информацию, проанализирует данные, составит таблицу аргументов за и против, а затем примет чёткое и обоснованное решение? И всё это без эмоций, предубеждений и самообмана, свойственных человеку. Однако на практике, выполняя задачи на принятие решений, LLM выдают расплывчатые и неконкретные ответы.
Сэкономил на копирайтере: как GPT ведет канал по путешествиям на 20к подписчиков
В это статье рассказываю:Контентщик против нейросети: собираем парсерУчим ChatGPT правильно писать посты: крупный лайфхак по промтамЧто у нас получилось? Почему лучше забить на GPT и пользоваться ClaudeAI
Большие Физические Модели: На пути к совместному подходу с использованием Больших Языковых Моделей
Здравствуйте! Меня зовут Богдан, я являюсь автором телеграм канала про нейросети в телеграме, посчитал эту статью очень интересной для перевода, приятного прочтения Аннотация
PPTAgent: Генерация и оценка презентаций, выходящая за рамки преобразования текста в слайды
АннотацияАвтоматическая генерация презентаций из документов представляет собой сложную задачу, требующую баланса между качеством контента, визуальным дизайном и структурной связностью. Существующие методы в основном сосредоточены на улучшении и оценке качества контента изолированно, часто упуская из виду визуальный дизайн и структурную связность, что ограничивает их практическую применимость. Для решения этих ограничений мы предлагаем PPTAgent, который комплексно улучшает генерацию презентаций за счет двухэтапного подхода, основанного на редактировании, вдохновленного рабочими процессами человека.
Основы ИИ: введение в искусственный интеллект
Привет, дорогие читатели Хабра! Сегодня я хочу поговорить с вами об основах искусственного интеллекта. ИИ - это увлекательная сфера, которая стала неотъемлемой частью нашей жизни. Вместе мы изучим, что такое искусственный интеллект, как он работает и как его применяют в современном мире.Ключевые выводы:Искусственный интеллект
Как машинное обучение объясняет реальный мир
Природа мира склонна повторять себя, например: каждый раз, когда возникает вопрос об эффективном использовании ограниченных ресурсов, мы изобретаем кэши. Компьютеры, иерархии компаний, DNS — все это примеры того, как одни и те же подходы вновь и вновь используются для решения схожих задач. Эта фрактальная природа мира объясняет, почему обучение нейронных сетей так похоже на человеческое: и там и там базовая структура это нейронная сети.
