Сейчас на Хабре много пишут о галлюцинировании нейронных сетей и больших языковых моделей в частности. Хорошим введением в эту тему, написанным с философских позиций, мне представляется текст уважаемого Дэна Рычковского @DZRobo «Когда ИИ закрывает глаза: путешествие между воображением и галлюцинациями». Базовое техническое погружение в тему вы найдёте в статье уважаемой @toppal «Причины возникновения галлюцинаций LLM», это перевод академической статьиЧитать полностью »
Рубрика «глубокое обучение» - 2
Галлюцинации и многообразия. Зачем искусственному интеллекту многомерные миры
2025-07-19 в 8:36, admin, рубрики: биоинформатика, галлюцинации, глубокое обучение, искусственный интеллект, многообразия«Скайнет» наоборот: как вырастить и обучить ИИ с помощью Дарвин-Гёдель машины для улучшения человеческой демографии
2025-06-25 в 13:12, admin, рубрики: AGI, MADDPG, глубокое обучение, Дарвин-Гёдель машина, демография, искуственный интеллект, миграция, мультиагентные системы, обучение с подкреплениемРазрабатываем и растим «цифрового губера» - консультанта по вопросам государственного политического управления, демографии и миграции. Решаем задачу оптимизации экономики и миграционной политики для устойчивого демографического роста в 89 регионах с помощью взаимодействующих друг с другом и обменивающихся опытом ИИ-агентов. Мультиагентное обучение на основе мутаций, скрещивания и эволюции, Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient и Darwin Gödel Machine.
Это камень? Это ветка? Это нос! Разбираем подходы, помогающие ИИ распознавать лица на картинках с низким разрешением
2025-06-25 в 9:40, admin, рубрики: computer vision, deep learning, face recognition, глубокое обучение, Компьютерное зрение, машинное обучение, низкое качество, низкое разрешение, обработка изображений, распознавание лиц
HandReader и Znaki — лучшая архитектура и самый большой набор данных для распознавания русского дактиля
2025-06-24 в 12:30, admin, рубрики: глубокое обучение, жестовый язык, распознавание изображенийВсем привет! Ранее мы уже писали о нашем наборе данных Bukva — первом наборе данных для распознавания русского дактильного языка в изоляции, который содержит более 3 700 видеороликов, разделённых на 33 класса, каждый из которых соответствует одной букве русского алфавита.
Эта статья посвящена распознаванию непрерывного дактильного языка. Мы расскажем о наших моделях, которые добиваются наилучших результатов на наборах данных непрерывного американского дактильного языка ChicagoFSWild и ChicagoFSWild+Читать полностью »
Агенты. Деньги. Бизнес и Работа
2025-06-15 в 5:33, admin, рубрики: агентная экономика, будущее, глубокое обучение, дайджест, ии-агенты, ии-ассистент, Интересное, информационная безопасность, искусственный интеллект, криптографияНедельный Дайджест Агентной Экономики.
По материалам Fast Company, Venture Beat, CIO, NY Times, New Scientist, Wired, McKinsey и других ресурсов. Минимум булшита, максимум инсайтов.
-
Решается судьба будущего интернета: станет ли он открытым пространством для всех или превратится в сеть закрытых экосистем, контролируемых Big Tech.
Авторы считают, что ключ к демократизации — поддержка открытых, децентрализованных протоколов и участие независимых разработчиков в формировании стандартов.
И не поспоришь, но практическим решением вижу массовое Читать полностью »
Как устроено глубокое обучение нейросетей
2025-06-13 в 13:41, admin, рубрики: AI, глубокое обучение, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, роботыГлубокое обучение — Подход в машинном обучении, основанный на многослойных нейронных сетях. Нейронные сети, в свою очередь, вдохновлены биологическими нейронами, которые взаимодействуют между собой, образуя структуры, способные обрабатывать информацию, анализировать её и выполнять классификацию, генерировать текст и много чего ещё. Модели глубокого обучения это те же нейронные сети, но с огромным количеством слоёв, каждый из которых выполняет свою функцию по обработке данных.
Больше данных — ровнее ландшафт нейросетей
2025-05-01 в 16:22, admin, рубрики: sample complexity, глубокое обучение, ландшафт функции потерь, матрица Гессе, МФТИ, нейросети, плоские минимумы, стабилизация при росте выборки, сходимость обучения, теория глубокого обученияПредставьте себе, что обучение нейросети – это путешествие по пересечённой местности, где высота рельефа соответствует величине функции потерьЧитать полностью »
Головоломка, кофе и охапка книг, или как я искал истоки термина «Deep Learning». Часть 2
2025-04-09 в 12:00, admin, рубрики: deep learning, DL, ml, selectel, глубокое обучение, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, познавательное
Привет! Некоторое время назад я начал искать истоки термина «Deep Learning». Тогда я изучал только зарубежные источники и обещал вернуться позже с обзором советской и российской литературы. Что ж, откладывать это больше нельзя. Посмотрим, на кого будут ссылаться отечественные авторы в том, что касается истории развития глубокого обучения. Без долгого вступления — берем в руку пальцы Ctrl/Cmd+F и начинаем раскопки!Читать полностью »
В кино сплошная ложь: почему позаимствованный глаз босса не откроет хранилище
2024-12-28 в 9:28, admin, рубрики: аутентификация, биометрические системы, биометрия, взломы, генеративно-состязательные сети, глубокое обучение, кибербезопасность, распознавание лиц, распознавание речи, фильмыВы когда-нибудь видели, как в фильмах злодеи с хирургической точностью вынимают глаз босса корпорации, чтобы обойти биометрическую защиту? Или крадут палец охранника, чтобы взломать сверхсекретную дверь? Ну, знаете, классика жанра: "Миссия невыполнима", "Код да Винчи", "Терминатор" и тот же Джеймс Бонд. Создатели фильмов рисуют биометрические системы как наивно уязвимые и легко обходимые.
Но современные системы далеко не так наивны. Простая биометрия может подвести в сложных сценариях, но если компания вкладывается в продвинутые протоколы, её защита превращается в практически непреодолимую преграду.