Рубрика «нейронные сети» - 7

"Истинная проблема не в том, говорят ли машины, как люди, а в том, знаем ли мы достаточно о человеческой речи." - Клод Шеннон

"Парадокс цифрового 'китайца': LLM в Китайской комнате знает больше любого реального китайца, но никогда не пробовала настоящий чай улун." (автор)

Введение

Читать полностью »

Всем привет, с вами снова Павел Бузин. Нобелевская неделя принесла несколько замечательных новостей, которые окажут серьезное влияние на развитие отраслей, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. 

Первая новость — Нобелевская премия по физике 2024 года присуждена Джону Хопфилду (John J. Hopfield) и Джефри Хинтону (Geoffrey E. Hinton) за исследования в области нейронных сетей. 

Читать полностью »

Всем привет!

Совсем недавно мы анонсировали словарь русского жестового языка (РЖЯ), а в этой статье поговорим про задачу распознавания алфавита РЖЯ, именуемого также дактильным алфавитом или дактилем. Предлагаем ознакомиться с нашей работой, в которой мы представим новый датасет Bukva — первый полноценный видеонабор данных для распознавания дактильной азбуки. Он содержит 3757 видеороликов с более чем 101Читать полностью »

ИИ без иллюзий. Развенчивание мифов - 1

В своем подкасте я грозился сам почитать статью GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models ученых из Apple и разобраться. Почитал. Разобрался. Забавная статья. Забавная не по содержанию, а по выводам, которые можно сделать, если читать между строк и выйти за границы статьи.

Сначала совсем прямой смысл.

Читать полностью »

Введение

Сегодня нейронные сети всё чаще используются для решения различных задач – от распознавания лиц до управления беспилотными автомобилями. Однако для тех, кто только начинает знакомиться с этой технологией, может показаться, что процесс обучения нейросети — это что-то сложное и непонятное.

Читать полностью »

Введение

Всем привет, с вами команда Layer!
Читать полностью »

OpenAI изменили направление развития своих языковых моделей, от просто генерации текста их последняя модель перешла к решению задач с использованием логики и пошагового анализа проблемы.

До сих пор LLM генерировали текст на основе данных, использованных в процессе обучения. Веса модели хранят представление о зависимостях между текстовыми токенами, полученное из исходного корпуса данных. Соответственно, модель просто генерирует наиболее вероятные токены "по памяти", но не выполняет с их помощью никакой по-настоящему интеллектуальной работы.

o1 - это модель рассужденияЧитать полностью »

"Не верь снам, сны - обман."
Из письма Мари Мишон, адресованного Арамису.

Этот текст появился, по первоначальной задумке, как недлинный коммент к материалу Сны разума: что общего у сновидений с работой нейросетей? за авторством @popski_ruvds. А потом автору самодовольно пришло в голову, что поток рефлексий можно ведь попробовать сделать достойным и отдельной статьи-размышления... сказано - сделано. Сходу предвижу контраргумент "дурное дело нехитрое", ну да ладно.

Читать полностью »

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