xAI назначила 20-летнего студента главой команды аннотации данных
Стартап Илона Маска xAI назначил 20-летнего студента Диего Пачини руководителем команды аннотации данных, которая отвечает за обучение искусственного интеллекта Grok.
Как данные влияют на качество ML-фичи. Виртуальный фон для Контур.Толк
Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кузнецов, и я ML-разработчик в лаборатории компьютерного зрения Центра ИИ Контура. Мы занимаемся созданием AI-фич для продуктов компании. Один из наших ключевых заказчиков — сервис видео-конференц-связи Контур.Толк. Для него мы разрабатываем такие фичи, как бьютификация, улучшение освещённости, детекция дипфейков и, конечно же, сегментация фона.
xAI уволит 500 сотрудников из команды по аннотации данных
Стартап Илона Маска xAI увольняет 500 сотрудников команды по аннотации данных. Таким образом, сокращения затронут примерно треть работников этого отдела.
Uber предложила таксистам из Индии учить ИИ-помощника в качестве подработки
Глава Uber AI Solutions Мега Йетадка сообщила, что таксисты Uber в Индии могут в «свободное от заказов время» зарабатывать на выполнении «цифровых заданий». Так, они могут заниматься разметкой данных.
Когда YOLO не спасает: как один параметр может испортить всё
История о том, почему в ML побеждают не те, у кого самая большая модель, а те, кто понимает, что они делают.ВведениеСовременные object detection-модели достаточно мощные, чтобы «из коробки» выдавать приемлемую точность. Особенно если задача выглядит простой — например, определить, где на покерном столе лежат карты.Но «приемлемо» и «надёжно» — не одно и то же.В одном из проектов заказчик обучил модель, которая показывала 93% точности на валидной выборке, но на практике её приходилось постоянно подчищать вручную. Модель теряла карты в нужных моментах, срабатывала на графику трансляции и мешала, а не помогала аналитике.
Вот так подкрути геймификацию и мотивация болеть не будет
В учебнике обществознания за 9 класс есть определение экономики как науки: «Экономика — наука о том, как люди удовлетворяют свои постоянно растущие потребности в условиях ограниченности ресурсов». Точно так и в разметке — нам нужно удовлетворить свои постоянно растущие потребности в объёмах и качестве разметки, а бюджет ограничен. Помочь нам в этом может система мотивации.
200 000+ снимков мусора: что мы узнали о датасетах
В нашей работе хватает безумных задач. Мы создали первого в России цифрового PR-менеджера, разрабатывали виртуальную примерочную и делали много чего еще, о чем не всегда можно рассказать. Но когда мы взялись за создание ИИ-сортировщика мусора MARQUS, поняли — будет совсем жестко.Не так давно мы создали систему сортировки ТКО (Твердых коммунальных отходов) MARQUS, которая делит отходы на бумагу, металл, пластик, стекло и т.д. Система использует искусственный интеллект и специальные сенсоры, чтобы распознавать различные типы отходов прямо на конвейере и направлять их в соответствующие секции для переработки.
Как мы научили нейросеть узнавать 10 000 лошадей «в лицо» и чуть не сошли с ума
В нашей работе хватает безумных задач. Мы собирали датасеты с уличными драками, где сами вживались в роль дебоширов перед камерами, и делали много чего еще, о чем не всегда можно рассказать. В общем, мы в своей работе привыкли к странным задачам. Но когда к нам пришли с просьбой научить искусственный интеллект узнавать «в лицо» 10 000 лошадей, мы поняли — будет интересно... Здесь было все: почти сорванный дедлайн, паника, отчаяние и, как вишенка на торте, нейросеть, которую мы создали, чтобы обучить другую нейросеть.Кони-авторитеты и спокойствие стада
Как мы сделали полезным крупнейший русскоязычный датасет запросов к LLM
Привет! Меня зовут Роман Куцев, я основатель LLM Arena. У нас каждый день сотни людей общаются с языковыми моделями, тестируют, сравнивают, задают вопросы. В какой-то момент стало ясно: в этих логах — не просто сессии пользователей. Это — живая картина того, как люди используют LLM в реальности.Так родилась идея: собрать открытый, структурированный датасет промптов и дать AI-комьюнити инструмент, с которым можно не просто смотреть, но и исследовать, фильтровать, понимать логику запросов юзеров к LLM.
Benchmark — разрушитель LLM’ок, или Как мы собрали свой мультиязычный SWE-Bench
В статье представлено многоязычное расширение SWE-Bench от команды Doubletapp — бенчмарка для оценки больших языковых моделей (LLM) на реальных задачах программной инженерии, на различных языках программирования и кодовых базах индустрии. О процессе сбора SWE-Bench мы уже рассказывали в отдельной статье
