Рубрика «ИИ и машинное обучение» - 5

Робототехника переживает бум: от складских манипуляторов до гуманоидов, обещающих подавать кофе. Но пока мир зациклен на жёстких, антропоморфных машинах, Даниэла Рус, директор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL), предлагает радикально иной подход Читать полностью »

Современный ИИ — это мощный инструмент: он пишет код, генерирует тексты, управляет умными домами. Но почему мы не чувствуем к нему привязанности? Почему готовы бросить один чат-бот ради другого, как только появится модель помощнее? В этой статье мы разберём, как историческая роль хаус-кипера вдохновила нас на создание ИИ, который станет не просто утилитой, а частью жизни пользователя — и какие технические и UX-принципы для этого нужны.

Хаус-кипер: цифровой прототип из прошлого

Читать полностью »

За полчаса установил DeepSeek 1.5B, пока вы искали GPT подешевле - 1

Решил установить и протестировать возможности DeepSeek 1.5B — компактной языковой модели, которая работает без тяжёлого железа и запускается даже на домашнем сервере. 

В этой статье покажу и расскажу:

  1. Читать полностью »

🧠 Проверка на человечность: как сайты сегодня отличают человека от бота

CAPTCHA, поведенческий скоринг и нейросети: разберёмся, как сайты отличают пользователей от автоматизированных скриптов — и почему это становится всё сложнее.

1. Зачем отличать человека от бота?

Безопасность прежде всего

Боты могут:

  • спамить в формах,

  • скручивать метрики,

  • отправлять фейковые заявки.

А значит — тратится ресурс серверов, портится аналитика, страдает UX.

Но UX тоже важен

Если защита навязчива — пользователи уходят. Слишком много "выберите витрины" = плохой опыт.


Читать полностью »

Недавно вышел интересный подкаст Майка Фромана с генеральным директором и сооснователем Anthropic Дарио Амодей. Не у всех есть время слушать двухчасовой подкаст, поэтому я расскажу, что важного прозвучало в этом интересном диалоге на мой взгляд.

Кто такой Дарио Амодей и почему его мнение интересно?

Имя Дарио известно в кругах тех, кто  интересуется и серьезно занимается ИИ, а также тем, кто использует claude.aiЧитать полностью »

В последние пару лет RAG (retrieval-augmented generation) стал одной из самых обсуждаемых технологий в области обработки текстов и поисковых систем. Его идея проста: объединить поиск (retrieval) и генерацию (generation), чтобы быстрее находить нужную информацию и создавать более точные тексты.

Читать полностью »

2025 год сделал значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта и нейросетей для генерации контента. Среди бесчисленного множества инструментов крайне важно выделить для себя реально качественные и годные, ведь кто не хочет сократить время на бестолковый поиск информации, особенно, когда дедлайны поджимают? (=

Без долгих прелюдий – в сегодняшнем обзоре обсудим лучшие из лучших AI-генераторов, разберем, что они из себя представляют, какой функционал, удобно ли ими пользоваться.

Приятного прочтения! =)

1. SlidesGo

Открывает нашу подборку многофункциональный инструмент Читать полностью »

В 2024 году популярными словами и постоянной темой для обсуждения в IT были большие языковые модели (LLM), обработка естественного языка (NLP), искусственный интеллект и создание ценностей. Однако вкатиться в эту экосистему без подготовки может быть довольно сложно. Давайте начнём с того, что рассмотрим понятие генерации с дополненной выборкой (Retrieval Augmented Generation, RAG), чтобы лучше понять эту технологию и возможность её использования в наших цифровых продуктах.

Читать полностью »

Работу у AI отобрал другой AI )

Компания HighFlyer внедрила в свою LLM такие архитектурные фишки как Multi-Head Latent Attention, Mixture of Experts (MoE) with Auxiliary-Loss-Free Load Balancing и Multi-Token Predict. Однако все эти новшества уже были ранее представлены в других LLM: GPT-4, Llama, Mistrall и других.

HAI LLM: Как DeepSeek снизил стоимость обучения и генерации в разы без потери качества? - 1

Полистав Читать полностью »

Введение

Обзор посвящен исследованию, на тему "сверхвеса" (super weights) в больших языковых моделях (LLM). Авторы обнаружили, что очень небольшое количество параметров (вплоть до одного скаляра!) в LLM играет непропорционально важную роль в их способности генерировать качественный текст. Ресерчеры из Apple утверждают, что крошечное подмножество, максимум шесть масштабирующих факторов, важнее остальных. Авторы называют их супервесами, и их обрезка разрушает качество модели.

Читать полностью »


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