нейросети. - страница 36

Хабр, спасибо! Я попал в Топ. Потом вы обрушили мне Карму. И вот что я Понял…

Я написал статью Застегните ширинки, мамкины киберпанки. Забудьте про ИИ. Она попала в Топ за сутки.

продолжить чтение

GPT-5.4 mini, Tesla строит свой TSMC, омары в Китае и $100 за буллинг ИИ

Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.Я Вандер

продолжить чтение

Figure AI собирает BMW, Agility работает на Toyota, Xiaomi тестирует роботов на заводах. Стоит ли ждать замены труда?

46 долларов.

продолжить чтение

ТОП-10 бесплатных нейросетей на все случаи жизни

2026 год щедро раздаёт нейросети всем желающим. Кажется, уже невозможно открыть браузер, чтобы на тебя не посмотрела очередной умник, обещающий сгенерировать гениальный текст, как у Толстого, но быстрее.

продолжить чтение

Память для ИИ и роботов

Как онтологии превращаются в операционную систему знанийДо этого момента мы говорили в основном о данных. Но у этой темы есть ещё один слой, возможно самый важный. Он начинается там, где онтология перестаёт восприниматься просто как удобный формат для ответа на вопросы по базе знаний и превращается в основу памяти.

продолжить чтение

От текста к знанию

Зачем LLM нужны онтологии и графы фактовВ первой статье мы остановились на том месте, где классический RAG начинает буксовать. Он умеет находить близкие по смыслу фрагменты текста, но не умеет по-настоящему "жить" внутри структуры знаний. До определённого масштаба это почти незаметно. Но как только данных становится очень много, а вопросы требуют не буквального извлечения фраз, а работы со связями, векторный поиск начинает всё чаще давать не то чтобы неправильный, а недостаточно глубокий результат. Он вытаскивает похожее. Но похожее — не всегда значит связанное.

продолжить чтение

Когда LLM перестаёт понимать

Почему одного RAG уже недостаточно

продолжить чтение

Озвучка текста: как озвучивать текст нейросетью — результат вас удивит

продолжить чтение

В «Яндекс Погоде» появился ИИ-чат с рекомендациями на основе прогноза

продолжить чтение

MiniMax M2.7 — самоэволюционирующая модель с упором на coding, Office-задачи и агентные сценарии

Китайская компания MiniMax 18 марта выпустила модель M2.7, которая участвовала в собственном обучении. Это не просто очередная LLM, а система, которая может автономно улучшать себя и свои процессы.Сразу на ваш суд промо-ролики:Отладка проблемы на уже работающем сервисе:M2.7 сгенерировала демо-страницу:

продолжить чтение