Рубрика «искусственный интеллект» - 10

Недельный 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 »

Привет! С вами Андрей с канала “сбежавшая нейросеть”, на котором я рассказываю про ИИ с творческой стороны. В работе я использую модели разных компаний, среди которых, конечно, есть и ChatGPT с подпиской Plus. Это один из лучших ИИ на рынке, у которого есть одна большая проблема — доступных моделей настолько много, что в замешательстве оказывается даже опытный пользователь. Ниже расскажу, к какой модели и в каких случаях я прибегаю.

Читать полностью »

Тест-драйв локального искусственного интеллекта, который работает даже в авиарежиме. И умеет распознавать списки покупок.

Google тихонько выкатил AI Edge Gallery — экспериментальное Android-приложение, которое позволяет запускать ИИ-модели прямо на смартфоне, без интернета и всяких VPN. Всё крутится локально, на вашем устройстве. Модели подтягиваются с Hugging Face (например, Gemma от Google - "младшая сестра" Gemini) и работают либо на CPU, либо на GPU — в зависимости от того, насколько сильно вы готовы разогревать свой телефон.

Зачем оно вообще, если есть ChatGPT?

Читать полностью »

Глубокое 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.

Читать полностью »

Привет!

В этой статье я объясню, как работает технология RAG (Retrieval-Augmented Generation), и покажу её базовые реализации. Для примеров я буду использовать фреймворк LangGraph — его основы я разбирал в предыдущей статье

В конце статьи вас ждет дополнительный пример, поэтому дочитывайте до конца.

Как устроен RAG

Технология RAG состоит из двух ключевых компонентов:

  1. Индексация (Indexing)

    • Загрузка данных

    • Разбиение на фрагменты

    • Векторизация

    • Хранение

  2. Поиск и генерация (Retrieval and Generation)

Привет! С вами Андрей с телеграм-канала «сбежавшая нейросеть», на котором я рассказываю о нейросетях с творческой стороны. Недавно наткнулся на очень интересный промпт, который решил опробовать на одной из самых мощных моделей на сегодня — ChatGPT o3. Ответ модели смотрите ниже.

Читать полностью »

(История экономиста с неоконченной Computer Science в мире Логистики)

Меня зовут Александр и я обычный менеджер по работе с ключевыми клиентами в логистической компании, которая занимается в основном контейнерными перевозками из Китая в РФ (рекламы не будет).

Читать полностью »

Привет!

Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex, которая разрабатывает решения в области машинного перевода и транскрипции речи. Продолжаю цикл статей о том, как устроен переводчик на нейронных сетях изнутри. И сейчас хочу рассказать про работу функции потерь. Для тренировки модели используется opensource фреймворк OpenNMT-tf.

Читать полностью »


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