векторы.

От слов к числам: как компьютер узнаёт, о чём текст

Всем, привет! Меня зовут Даня, я учусь в Центральном Университете. Сегодня я хочу рассказать, как компьютер понимает о чем говорится в тексте.Ты открываешь новостную ленту, там множество категорий: спорт, политика, развлечения - всё перемешано. Представь, что нужно разложить тысячи статей по категориям без единого человека.Звучит как магия? На самом деле - математика. Сегодня расскажу, как это работает.Часть 1: Как превратить слова в числаКомпьютеры не понимают слов, они работают с числами. Как перевести статью в язык машин?

продолжить чтение

Как векторные базы данных налаживают взаимопонимание между человечеством и роботами

В 2026 году генеративные модели на основе искусственного интеллекта не всегда понимают, что просил пользователь, и выдают нерелевантные ответы. Векторные базы данных помогают ИИ распознавать смысл, который человек вкладывает в запрос, и быстрее находить нужную информацию.Если в вашем проекте пользователи ищут данные не по точным ключевым запросам, а по смыслу, эта статья для вас. В ней мы расскажем, как работают векторные базы данных, для каких проектов они нужны и как выбрать подходящую в зависимости от задач.

продолжить чтение

Узоры оригами помогли решить важную физическую проблему

Амплитуэдр — это геометрическая фигура, обладающая почти мистическими свойствами

продолжить чтение

Международная группа учёных определила границы сжатия информации для языковых моделей

Учёные из AIRI, МФТИ и Лондонского математического института провели исследование. Исследователи выяснили, сколько информации может эффективно хранить и обрабатывать языковая модель. В работе использовался метод сжатия текста. Это позволило измерить пределы ёмкости модели. Исследователи доказали: текст длиной 1,5 тысяч слов можно представить одним вектором. Вектор — это набор чисел, понятный модели. Он позволяет восстановить исходный текст. Об этом информационной службе Хабра рассказали в пресс‑службе Airi.

продолжить чтение

Я не люблю NumPy

Говорят, что невозможно возненавидеть кого-то, если сначала не полюбил его. Не знаю, справедливо ли это в целом, но это определённо описывает моё отношение к NumPy.NumPy

продолжить чтение

Опыт Звука: как реализовать рекомендательную систему аудиокниг с использованием больших языковых моделей (LLM)

Всем привет! На связи Дмитрий Берестнев, Chief Data Scientist в HiFi-стриминге Звук

продолжить чтение

Rambler's Top100