Рубрика «нейронные сети»

Для создания AGI нам нужно сделать шаг назад - 1

Современные языковые модели демонстрируют отличные способности к рассуждению, но при этом остаются инструментами. Уинструмента нет выбора. Читать полностью »

Данная статья представляет собой краткий обзор и пересказ ключевых идей - этой статьи. В тексте использованы данные современной научной литературы для уточнения и расширения обсуждаемой темы.

Введение

Читать полностью »

Сегодня технологический мир обсуждает не очередную большую языковую модель, а микроскопическое насекомое в виртуальной среде. 6 марта 2026 года стартап из Сан-Франциско Eon Systems объявил о создании первой в мире полноценной эмуляции мозга плодовой мушки (Drosophila melanogaster), подключенной к физически симулированному телу. Загруженный в компьютер коннектом из 125 тысяч нейронов и 50 миллионов синапсов начал самостоятельно управлять виртуальным телом в гравитационной среде, совершая осмысленные движения — от ходьбы до умывания — без единой строчки кода, предписывающей ему, как именно нужно двигаться.

Читать полностью »

Интеллект человека веками преподносился как великая ценность, отделяющая нас от животных. Он был силой, ограниченной личными возможностями каждого. Но что, если мы никогда и не были умны? А виденье собственной исключительности прямо сейчас превращается в пыль, которую сдувают куллеры новых дата-центров. Стоит ли бояться Бога из Машины, и почему нет?

Читать полностью »

Сегодня хочу вам рассказать про один интересный вид нейронных сетей в физически-информированном машинном обучении (PIML). Одной из задач PIML является поиск решений уравнений динамики. Физику или в общем случае некоторые знания можно интегрировать в нейронную сеть несколькими различными способами. Сегодня мы рассмотрим вариант, как физические законы используются в архитектурных решениях нейронных сетей, а именно лагранжеву нейронную сеть.

Прежде чем перейти непосредственно к ее архитектуре, давайте немного вспомним, что такое лагранжиан и зачем он нужен.

Лагранжева механика

Читать полностью »

Когда речь идет про моделирование работы мозга, то возникает проблема «не видеть лес за деревьями». Модель каждого, взятого по отдельности нейрона, может работать достаточно хорошо. Можно даже связать их в достаточно стабильную нейронную цепь. Но дальнейшее моделирование «поведения, близкого к реальному», становится вызовом. До сегодняшнего дня.

Читать полностью »

Осенью я начала готовиться к будущему выходу из декретного отпуска, купив курс Яндекс.Практикума «Продвинутый Go-разработчик». Сейчас я еще в процессе прохождения курса и недавно сдала первый дипломный проект, но уже сейчас могу сказать, что разработка ПО вышла на другой уровень за время моего отпуска длиной почти в два года. В разработке ПО появилось много приятных фишек, которые мне нужно освоить. В данной статье я хочу описать то, какие изменения я уже заметила в разработке ПО и что я уже смогла почерпнуть из курса практикума.

Начать хочется с максимально актуальной темы — это использование нейронных сетейЧитать полностью »

Различные направления машинного обучения сейчас используются практически везде и порой сложно понять какое направление какие задачи решает. Сегодня мы попробуем разобраться в ключевых особенностях машинного обучения, рассмотрим из каких основных направлений состоит ML и как они используются. Основная цель этой статьи помочь начинающим специалистам разобраться с тем, что из себя представляет машинное обучение.

Цель машинного обученияЧитать полностью »

Привет! Меня зовут Эдуард, и сегодня я хочу рассказать о небольшом проекте Kabardian Translator — локальном переводчике с озвучкой для кабардинского языка. Эта история началась с сотрудничества с командой Silero TTS и превратилась в инструмент, который, надеюсь, поможет соотечественникам за границей учить родной язык.

Начало: запись голоса для Silero TTS

Всё началось с того, что я записал свой голос для проекта Silero TTSЧитать полностью »

Стать Middle NLP Engineer за 6 месяцев — реально.

Не за два года, не через бесконечные курсы — а за полгода нормальной учебы.

Эта статья - про оптимальный путь. Без матана, без академизма, без «прочитай пять книг». Только то, что реально нужно для собеседований и работы.

Почему это реально:

  • Мой путь от нуля до стажёра занял два года, и сейчас я понимаю, как пройти его быстрее

  • После нахождения первой работы я вырос до Senior за год;

  • Я регулярно провожу собеседования и знаю реальные требования;

  • Уже помог нескольким людям войти в профессию.

Читать полностью »


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