Рубрика «machine learning» - 4

в 18:40, , рубрики: cnn, machine learning, интерпретируемый ии, карты активации, машинное обучение

Привет, друзья! Добро пожаловать в новый туториал из серии практических материалов по explanable AI (интерпретируемости моделей). Он посвящен методу интерпретации на основе вмешательства — RISE. В этом материале разобрана теоретическая постановка метода, подчеркнуты красивые математические идеи и переходы, и, конечно, реализован код для практики. Приглашаю к чтению! Ноутбук к туториалу доступен на гитхаб.

Введение

Методы интерпретации на основе вмешательства основаны на идее ответа на вопрос: на вопрос:

Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: machine learning, будущее здесь, искусственный интеллект, машинное обучение, мозг, Научно-популярное

Представьте, что ваши мысли, которые вы проговариваете про себя, переводятся в текст на экране. Без единого слова и движений губ — просто сигналы мозга, пойманные и расшифрованные. Как-то не по себе, не так ли? Между тем это не сюжет фантастического фильма, а реальность, созданная учеными из Стэнфордского университета: они разработали нейроинтерфейс, способный услышать «внутренний голос».

Читать полностью »

в 12:43, , рубрики: Google, machine learning, высокая производительность, искусственный интеллект, машинное обучение

Искусственный интеллект давно вышел за рамки научной фантастики и стал частью нашей жизни — от поисковых систем до чат-ботов и голосовых помощников. Но у этого удобства есть немалая цена: для генерации ответа ИИ расходует значительные вычислительные ресурсы и энергию.

Читать полностью »

в 11:51, , рубрики: artificial intelligence, automation, CICD, code review, devops, github, machine learning, software development, software engineering
Ревью кода с помощью AI в глазах автора

Ревью кода с помощью AI в глазах автора

Введение: почему это важно именно сейчас

Читать полностью »

в 15:38, , рубрики: data science, machine learning, recsys, Transformers

👋 Привет!

Меня зовут Никита Горячев, я Research Engineer в WB, последние несколько лет работаю на стыке RecSys, LLM и мультимодальных моделей. Каждый день мы обрабатываем миллиарды событий, а модели, которые мы внедряем, напрямую влияют на CTR, удержание и конверсию, принося немало дополнительной выручки.

До этого я успел поработать в AI-стартапе в Palo Alto, где занимался голосовыми агентами (ASR/TTS), и в МТС, где мы строили AI-экосистему. Ранее в Сбере я занимался созданием единого RecSys SDK для всей экосистемы (от SberMegaMarket до Okko и Zvuk), а ещё раньше — развивал персонализацию и ML в ритейле.

Читать полностью »

в 9:19, , рубрики: AI, AI-инструменты, copilot, data science, llm, machine learning, vibecoding, Агент, вайб-кодинг

Индустрия ИИ переживает рекордный бум: каждую неделю появляются новые модели, а заголовки пестрят новостями о многомиллионных контрактах и громких переходах звёздных исследователей. Прорывы происходят на всех уровнях: от чипов и инфраструктуры (NVIDIA и др.) до моделей и инструментов вроде Cursor или Windsurf.

Но у российских разработчиков выбор заметно ýже: ограничения, VPN, трудности с оплатой. Мы решили это изменить и создали KodaЧитать полностью »

в 15:05, , рубрики: code assistant, code generation, llm, machine learning
Как мы обучали модели для кода GigaCode - 1

Привет, Хабр Меня зовут Дмитрий Бабаев, я руководитель R&D GigaCode в Сбере. Сегодня расскажу о том, как мы создавали ИИ‑помощника для программистов задолго до того, как это стало мейнстримом.

Читать полностью »

в 14:15, , рубрики: Binance, cryptocurrency, deep learning, finance, investment, machine learning, python, quantitative finance, time series

в 20:00, , рубрики: GigaChat, llm, llm-модели, machine learning, OpenAI, алгоритмы машинного обучения, искусственный интеллект, исследование, обучение

В последние годы большие языковые модели кардинально изменили ландшафт искусственного интеллекта, открывая невероятные возможности для автоматизации текстовых задач. Однако, несмотря на впечатляющие успехи, одна из ключевых проблем остаётся нерешённой — модели часто допускают логические ошибки, создают неясные или избыточные формулировки, а также генерируют тексты с низкой степенью доверия к собственным ответам.

В своей практике я столкнулся с необходимостью повышения качества генерации без постоянного ручного контроля и затратных этапов дообучения. Это подтолкнуло меня к идее нового подхода — Читать полностью »

в 9:16, , рубрики: llm, machine learning, искусственный интеллект, машинное обучение, промышленная автоматизация, табличные данные

Собрали главные события недели с 21 по 26 июля 2025 года в российском AI-сегменте: технические прорывы, корпоративные внедрения и неожиданные результаты соревнований человека с машиной.

TabM от Yandex Research превзошел градиентный бустинг на табличных данных

Команда Артема Бабенко из Yandex Research представила TabM (Tabular Mixer) — архитектуру, специально разработанную для табличных данных. В отличие от попыток адаптировать трансформеры, исследователи создали решение с нуля.

Результаты впечатляют:

1...345...1020...68
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js