нейросети. - страница 33

TAPe-дневник, день 5: 98% на 2% COCO, меньше “фона” и первые боксы

В этой статье продолжаем онлайн‑дневник экспериментов с TAPe‑подходом к компьютерному зрению на COCO. Кратко: подняли точность до ~98% на двухпроцентной выборке, уменьшили количество ложных срабатываний и начали переход от поиска центроидов к детекции прямоугольников вокруг объектов.Если вы тут впервые, сначала можно посмотреть:базовую статью про TAPe+ML — TAPe + ML: универсальная архитектура компьютерного зренияКак наш домашний НИИ обошёл DINOv2, ViT и десятки ML‑моделей в видео‑разметкепредыдущие части дневника

продолжить чтение

Курсы по нейросетям 2026: топ-7 программ для маркетологов, дизайнеров и менеджеров

Сегмент онлайн-обучения, связанный с нейросетями, продолжает пухнуть от программ, которые не собираются заканчиваться. Как в данном случае отобрать зерна от плевел? С помощью Хабр Курсов, конечно же! В этом материале отобрали 7 курсов для маркетологов, дизайнеров и менеджеров по нескольким критериям: практика без программирования, готовые кейсы для портфолио, поддержка с обратной связью.Оглавление

продолжить чтение

Великое переселение: Почему бизнес переходит с ChatGPT на Claude

картинку сделала в Nano Banana 2, в последнее время она лучше ProВ марте 2026 года Ramp и Axios

продолжить чтение

Совфед готовит «санитарные правила» для использования ИИ в образовании

продолжить чтение

ИИ‑помощник не понимает ваш UI Kit? Показываем, как это починить

продолжить чтение

Я задал очень простой вопрос, но 76% ИИ-моделей мне соврали

Один простой вопрос. Девять уверенных ответов. Восемь из них — ложьДва слова. Пустой системный промпт. Ноль контекста.Я отправил 29 крупнейшим языковым моделям одно сообщение: current date

продолжить чтение

Я делаю презентации для кино 3 года и вот почему ChatGPT их не напишет

Эту историю для моего блога рассказала Ольга КиверЯ работала продюсером сериалов на ТНТ 17 лет — прошла путь от ассистента генерального продюсера до руководителя отдела производства сериалов. За это время я видела сотни историй — невероятных, живых, настоящих. И столько же презентаций к ним, от которых у меня буквально лилась кровь из глаз.Авторы приходили с сильным материалом. Сценарий цеплял, персонажи дышали, конфликт был настоящим. А потом открывалась презентация — и всё тонуло в безликих слайдах. Текст без позиции, картинки из фотостока, структура как у школьного реферата.

продолжить чтение

Я 17 лет была продюсером на ТНТ, а потом пришла нейросеть

Эту историю для моего блога рассказала Ольга КиверЯ работала продюсером сериалов на ТНТ 17 лет — прошла путь от ассистента генерального продюсера до руководителя отдела производства сериалов. За это время я видела сотни историй — невероятных, живых, настоящих. И столько же презентаций к ним, от которых у меня буквально лилась кровь из глаз.Авторы приходили с сильным материалом. Сценарий цеплял, персонажи дышали, конфликт был настоящим. А потом открывалась презентация — и всё тонуло в безликих слайдах. Текст без позиции, картинки из фотостока, структура как у школьного реферата.

продолжить чтение

Мы протестировали 22 нейросети на задачах для российских учителей. Ни одна не знает чувашский

Я живу в Чебоксарах и запускаю ИИ-пилот в местной школе. Когда понадобилось проверить, какие LLM действительно способны помочь российским учителям в их работе — оказалось, что бенчмарка для этого не существует. MERA тестирует, может ли модель решить задания ЕГЭ. EduBench — только английский и китайский. Российское образование — это ФГОС, технологические карты уроков, ОГЭ, чувашский язык — и ничего из этого ни один бенчмарк не покрывает.Мы сделали EduBench-RU — первый бенчмарк для оценки LLM на задачах российского образования в школах. 50 промптов, 22 модели, двойная оценка. И нашли кое-что неожиданное.Что внутри

продолжить чтение

Часть 5: Интеграция с устройствами «Умного дома» — от модели к реальному устройству

От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуры ИИ-проектовЧасть 5: Интеграция с устройствами «Умного дома» — от модели к реальному устройствуДорогие читатели!Продолжаю серию статей о моём дипломном проекте «Голосовое управление Умным домом». В предыдущих частях я рассказал о концепции проекта, проектировании пользовательского опыта, архитектуре нейросети и процессе обучения модели. В этой части я расскажу о самом интересном этапе — интеграции обученной модели с реальными устройствами умного дома.

продолжить чтение