«Все крупные корпорации и социальные сети уже давно хотят помечать контент, созданный искусственным интеллектом, отдельным специальным признаком. Безусловно, можно говорить о том, что это делается ради заботы о пользователях — чтобы люди не сидели бесконечно и не потребляли абсолютно одинаковый контент. Но у этой инициативы есть и совершенно эгоистичные цели: платформам жизненно необходимо физически отделить контент, созданный живыми людьми, от материалов, сгенерированных нейросетями».
Рубрика «обучение нейросетей»
Как спасти ИИ в эпоху, когда ИИ убивает сам себя?
2026-03-10 в 9:15, admin, рубрики: llm, model collapse, галлюцинации ИИ, обучение нейросетей, синтетические данныеАпофатический ИИ: Почему нейросети учатся через «НЕТ», и как синтетические данные убивают смысл
2026-01-18 в 8:26, admin, рубрики: искусственный интеллект, обучение нейросетейСовременное обучение нейросетей часто напоминает алхимию. У нас есть работающие рецепты, но как именно статистическая модель превращает терабайты текста в понимание до сих пор непонятно.
Почему возможно сублиминальное обучение (передача паттернов через шум)? Почему обучение на синтетических данных приводит к деградации, даже если данные кажутся качественными?
Видеть и лес, и деревья. Новая модель мозга, созданная на основе искусственного интеллекта, раскрывает природу обучения
2026-01-13 в 12:58, admin, рубрики: внимание, искусственный интеллект, моделирование мозга, модель мозга, мозг, нейронные сети, обучение, обучение нейросетей, работа нейросетей, синхронизация мозгаКогда 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.
Не лезьте туда: 47 лет не оцифровывали, и нормально же работало
2025-08-12 в 7:01, admin, рубрики: анализ данных, доменный процесс, завод, кокс, машинное обучение, металлургия, метрики, обучение нейросетей, производство, экспертные системы
Выпуск чугуна из доменной печи. Один из процессов, вокруг которого будем вести диалог.
С точки зрения ИТ доменная печь — это огромный «чёрный ящик». Вы кладёте сырьё и топливо, получая на выходе чугун и шлак. Измерить внутри все можноЧитать полностью »
Компьютерное зрение для начинающих
2025-06-25 в 12:39, admin, рубрики: AI, computer vision, NeuralNetworks, OpenCV примеры, Компьютерное зрение, обработка изображений Python, обучение нейросетейТема компьютерного зрения наряду с искусственным интеллектом в последние годы стала очень популярной. Сегодня компьютерное зрение — это динамичная и быстро развивающаяся область, постоянно расширяющая границы того, что могут видеть и понимать машины.
Однако, зачастую многие публикации посвященные computer vision являются достаточно сложными для тех, кто только погружается в данную тему.
Обратное распространение ошибки… на пальцах… без формул
2025-04-06 в 8:16, admin, рубрики: математика на пальцах, математика нейросетей, машинное обучение, нейросети python, нейросети и machine learning, обратное распространение ошибки, обучение нейронных сетей, обучение нейросетей, производная, производная сложной функции
Хотелось быпоказать «суть» метода обратного распространения ошибки (Backpropagation) в нейросетях. Ведь ее сложно увидеть за нагромождением формул. Статья, конечно, не для профессионалов индустрии и математиков... Но знать производные нужно.
Как собирать данные: руководство для ИИ-стартапов
2025-02-19 в 9:57, admin, рубрики: ai-first стартап, ИИ-инжиниринг, ии-стартап, машинное обучение, методы обучения LLM, обучение нейросетей, разметка данных, синтетические данныеВ 2016 году я наткнулся на руководство по стратегиям сбора данных для AI-стартапов, многие идеи из которого были визионерскими для своего времени. Автором этого текста был Мориц Мюллер-Фрайтаг, сооснователь компании Twenty Billion Neurons (TwentyBN).
