SQL и нейросети: изучаем логику моделей через анализ и визуализацию весов
SQL — это не только про базы данных. В машинном обучении его используют для анализа весов, поиска аномалий, сравнения моделей и визуализации их логики. SQL помогает определить значимость признаков, заметить переобучение и оценить работу модели.
Синхронный перевод речи на русский прямо в Zoom, управление задачами прямо в Telegram – и ещё 8 российских стартапов
10 новых российских продуктов для практики английского языка, анализа подписчиков в Telegram, учета аутстафф-сотрудников и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.Это площадка, где энтузиасты из мира технологий делятся своими идеями, обсуждают и создают вместе новые продукты, чтобы делать жизнь людей лучше.Победители прошлой недели🥇Квизли Квизли — игровая платформа с квизами и викторинами.🥈
Лучшие нейросети для написания кода и программирования
На заре вычислительных устройств программисты писали код самостоятельно — полностью с нуля и в одиночку. Режим хардкор! Единственное, что могло облегчить их труд, — бумажные справочники, описывающие синтаксические особенности отдельного языка.Сегодня всё иначе. Помимо многочисленных электронных документаций, гайдов, статей, видео и форумов существуют нейросети — похоже, одна из самых прорывных технологий начала 21 века.Обученные на больших объемах данных, теперь они — основные поставщики справочного материала.
Сравнение Шедеврум и Midjourney
Что ж... Честно скажу, я таки относился к Про несколько скептически. Всё таки тестировал практически все генераторы изображений. Все они разные и хороши для разных задач.elikov.ruШедеврум шёл свой путь не спеша и осторожно (иногда, пожалуй, даже слишком). Однако, модель 2.5 Про уверенно встала в один ряд с MJ. И это очень очень хорошо!
Как я стал режиссером кино за 1 год благодаря нейросети
Эту историю для моего блога рассказал нейрорежиссер Егор Апполонов. Двадцать лет я занимался журналистикой. Работал в крупных изданиях, снимал документальные фильмы и репортажи. Устал от классической журналистики и ушел в маркетинг. Нейросети интересовали меня с самого начала их активного развития. Сначала генерировал статичные изображения, затем анимированные, теперь создаю полноценные видео.Журнал «Синтетика»: первый масштабный проектПервым крупным проектом стал онлайн-журнал «Синтетика». Его концепция: медиа, где статьи пишет ИИ, а изображения генерируют нейросети.
Google открыла исходники нейросети, изменившей историю AI: легендарная AlexNet стала музейным экспонатом
В 2012 году трое энтузиастов и ныне мэтров ИИ — Алекс Крижевский, Илья Суцкевер и Джеффри Хинтон — создали модель, глобально изменившую мир компьютерного зрения и положившую начало новой эпохе Deep Learning'а. Ее обучили на двух видеокартах прямо в спальне Крижевского, и в честь него она получила имя AlexNet.
Группировка объявлений в карточки: как мы разметили 20 000 товаров
Казалось бы, стандартная задача: взять 20 000 объявлений, определить в них модель товара и сгруппировать по карточкам – легкий проект, который можно закрыть за пару месяцев.
Reasoning-LLM: архитектура и обзор передовых моделей
Reasoning-LLM — это большие языковые модели, нацеленные на логическое рассуждение при решении сложных задач. В отличие от обычных LLM, которые часто выдавали ответы сразу, такие модели способны «думать» пошагово — как человек, анализируя задачу и выстраивая цепочку вывода. Появление reasoning-LLM связано с тем, что традиционные LLM (например, GPT-4 или Llama 3.1) хотя и хорошо справляются с языковыми и энциклопедическими запросами, нередко ошибались в задачах, требующих сложных вычислений, планирования или логического вывода. В этой статье мы подробно разберем, как работают reasoning-LLM, их внутреннее устройство (Transformer, self-attention, механизмы «мышления»). А еще — рассмотрим передовые модели (OpenAI o1, DeepSeek R1 и Claude 3.7 Sonnet), факторы, влияющие на их точность, и дадим практические рекомендации по применению.
Разработчик выпустил плагин для интеграции Cursor в Figma
UX-инженер Сонни Лазуарди (Sonny Lazuardi) выпустил плагин для интеграции Cursor в Figma. С его помощью можно использовать языковую модель для генерации макетов.Плагин построен на базе протокола Model Context Protocol (MCP). Он связывает приложение с языковой моделью и позволяет ей вносить изменения в локальные файлы на устройстве пользователя.Автор проекта показал, что с помощью плагина сгенерировал макет экрана авторизации. Для этого он использовал запрос design a modern looking login mobile screen.
Hugging Face выпустила HuggingSnap — аналог Google Lens для iOS, который работает локально
Разработчики Hugging Face выпустили HuggingSnap — аналог Google Lens для iOS, который работает прямо на устройстве. Пользователи получают чуть меньше возможностей, но зато не делятся своими данными с корпорацией.
