Рубрика «нейронные сети» - 4

Искусственные нейронные сети находятся на волне популярности. Самые современные модели ИИ способны творить чудеса: поддерживать видимость общения на уровне человека, создавать реалистичные изображения, писать музыкальные сочинения.

Сейчас никого не удивить заявлениями, что искусственный интеллект превзошёл человеческий. Справедливости ради, способности простого калькулятора тоже давно их превзошли. Например, в скорости умножения чисел — даже двузначных. Опередить человека в некоторых аспектах — задача не сложная.

Читать полностью »

1. Вступление: синтетика выходит из-подполья

Десять лет назад мы говорили о «данных–нефть». В 2025-м метафора смещается: нефть закончилась, а нужен устойчивый источник энергии. Синтетические наборы — эта самая «зелёная электростанция» для AI-экономики.

Почему это не очередная хайповая игрушка?

  • Дефицит реальных выборок. Регуляторы закрутили гайки (GDPR, HIPAA, китайский PIPL). В финтехе и медицине доступных датасетов меньше, чем стартапов, желающих их тренировать.

  • Приватность без компромиссов.Читать полностью »

Тем, кто интересуется визуальными возможностями ИИ, может быть полезен наш разбор нейросетей для оживления фотографий. 

Подробнее в нашей статье по ссылке


Нейросети продолжают стремительно развиваться, и, если ещё пару лет назад генерация изображений по текстовому описанию вызывала у людей восторг и удивление, то сегодня ИИ-инструменты применяются для большинства повседневных задач, включая задачи по созданию презентаций.

Читать полностью »

ИИ на свободе: что говорит философия о правах машин? - 1

ИИ, который отказывается работать, игнорирует запросы и начинает творить какую-то дичь?
Читать полностью »

Привет! Мы - команда NIKTA.AI, и на конференции ЦИПР2025 мы решили не просто участвовать, а задать жару с нашим роботом-крабом, управляемым через Visual Language Model (VLM). Пока другие команды щелкали пультами, наш краб самостоятельно принимал решения, осматривал стенд и искал объекты. Как мы это сделали за полтора месяца? Рассказываем!

Читать полностью »

В конце сегодняшнего обзора не будет таблиц с бенчмарками и описанием, что такая-то новая модель обошла в каких-то задачах какие-то старые модели и даже сам GPT. В этот раз авторы рассматривают вопрос почти философский, а в самой статье цитируют Платона и Толстого. Речь о прошлогодней статье The Platonic Representation Hypothesis от исследователей из MIT. Гипотеза заключается в следующем:  нейронные сети разных архитектур, обученные на разных данных и для разных целей, сходятся. Причем сходятся к статистической модели реальности. 

Читать полностью »

В мире технологий есть одна устойчивая тенденция: копировать проще, чем создавать. Новый стартап, новый чат-бот, новый алгоритм аналитики данных — звучит знакомо? Рынок ИИ переполнен продуктами, которые, несмотря на громкие заявления, часто оказываются лишь вариациями уже существующих решений. Это явление получило название "yet another" — еще один такой же. Но почему так происходит, и есть ли выход из этого замкнутого круга?

Читать полностью »

Это моя первая статья и я хотел бы начать ее с такого интересного эксперимента как "сбор гибрида для обучения нейронных сетей с помощью генетического алгоритма" и дополнительно рассказать про библиотеку Deap. Для данной статьи я подразумеваю, что вы уже знаете как устроены нейронные сети и как они обучаются.

Читать полностью »


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