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

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.
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.
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?
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.
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.
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.
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.