Рубрика «artificial intelligence» - 3

Всем привет! Я провела три дня на AI Engineer World's Fair в Сан‑Франциско вместе с 3000 лучших AI‑инженеров мира, CTO компаний из Fortune 500 и основателями стартапов. Это третий год конференции, и она стала местом, где ведущие AI‑лаборатории, компании и инженерные команды показывают свои последние работы.

Я поговорила с инженерами и руководителями из OpenAI, Microsoft, AWS, Pydantic и YC‑стартапов. Хочу поделиться их откровенными мнениями и ключевыми инсайтами, которые определяют, как мы будем строить AI‑системы в 2025 году и далее.

Читать полностью »

Представьте мир, где машины не просто следуют алгоритмам, а мыслят, обучаются и творят наравне с человеком, а возможно, и превосходят его. Это мир Общего Искусственного Интеллекта (AGI) – тот самый гипотетический рубеж, за которым ИИ достигнет когнитивных способностей, сопоставимых с человеческими. Мечта футурологов и ночной кошмар скептиков, AGI обещает революцию, сравнить которую по масштабу можно разве что с изобретением колеса или освоением огня. Но куда приведет нас этот тектонический сдвиг: к золотому веку всеобщего благоденствия или к закату человеческой цивилизации?

Что говорят создатели ИИ?

Читать полностью »

За последние десятилетия технологический прогресс изменил экономику и бизнес. Алгоритмы управляют логистикой, искусственный интеллект анализирует документы и генерирует код, а данные передаются через API — интерфейсы, позволяющие программам взаимодействовать друг с другом. Один из примеров — LLM API (Large Language Model API), который позволяет каждому из нас подключаться к большим языковым моделям, к примеру, ChatGPT и использовать их для создания текста, обработки информации и принятия решений.

Читать полностью »

Привет, товарищи! В предыдущем посте я рассказывал, зачем нужен менеджер ML-экспериментов, поговорили про базовый функционал ClearML. А теперь мы рассмотрим, как можно создавать эксперименты, их настраивать, ставить в очередь и запускать прям из веб-браузера. Кроме того, возникает необходимость автоматически обучать/переобучать модель по расписанию. Для того, чтобы это осуществить в ClearML существуют 2 ключевых концепта:

Воркеры и очереди

Для запуска эксперимента по обучению или тестированию его нужно сначала поставить в очередь Читать полностью »

За два десятилетия моей работы в этой сфере я никогда не был так зол на себя за пропущенную историю, как в пятницу, когда Apple объявила, что «более персонализированные функции Siri» в Apple Intelligence, которые должны были появиться в период до WWDC, будут отложены до «следующего года».

Мне следует проверить голову.

Читать полностью »

Часть 1: Методы масштабирования вычислительной мощности во время вывода

Улучшение способностей к рассуждению больших языковых моделей (LLM) стало одной из самых обсуждаемых тем в 2025 году – и не без оснований. Улучшенные навыки рассуждения позволяют моделям решать более сложные задачи, что делает их полезными в самых разных областях, интересных пользователям.

Читать полностью »

Как гонка за AI-талантами меняет рынок труда в сфере технологий - 1

От финансов до розничной торговли — компании всё чаще ищут специалистов с навыками работы в сфере искусственного интеллекта при найме сотрудников в области технологий.

Компании всё чаще задают потенциальным сотрудникам вопрос: «Вы умеете работать с ИИ?»

Читать полностью »

В эпоху, когда ИИ проникает в каждый сектор, понимание различий между AI Engineering и ML Engineering становится ключевым для выбора стратегии разработки. Книга AI Engineering: Building Applications with Foundation Models ярко иллюстрирует, как фундаментальные модели (foundation models) переворачивают традиционные подходы. Вот что важно знать.

Почему сегодня AI Engineering вытесняет ML Engineering?

  1. Демократизация доступа к ИИ

    Раньше: Создание ML‑моделей требовало месяцев работы с raw data, обучения архитектур и настройки гиперпараметров. Например, обучение GPT-3 потребовало 3,5 тыс. GPU‑лет.

    СейчасЧитать полностью »

Введение: Это не магия, это наука

Если вы когда-нибудь общались с ChatGPT и задавались вопросом, как он вообще понимает ваши слова, вы не одиноки. Это действительно может казаться магией. Вы пишете вопрос, и через мгновение — вуаля! — перед вами готовый ответ. Но будьте уверены, это не магия, а научные достижения, основанные на сложных технологиях. В этой статье мы разберем, как всё устроено. Вам не потребуется техническое образование, чтобы понять!

Содержание


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js