Тэг
Машинное обучение
Период полураспада бенчмарков ИИ сократился до 19 месяцев: анализ выживаемости
Масштабный анализ выживаемости 224 бенчмарков ИИ показал сокращение медианного срока службы тестов с 38 до 19 месяцев. Разбираем причины быстрого насыщения метрик и специфику агентных сред.
Читать далее
Поиск алгоритмов Винограда через градиентный спуск: ночная разработка
Как с помощью нейросетей и градиентного спуска находить алгоритмы Винограда для сверток: опыт реализации экспериментального проекта.
Читать далее
Архитектура LLM-платформы: от одного эндпоинта до собственной инфраструктуры
Практический разбор архитектуры self-hosted LLM-платформы: управление очередями, пулами нагрузки, кэшированием и качеством генерации в produkтовых сервисах.
Читать далее
Что такое мультимодальные модели: как ИИ связывает изображения и текст
Подробный разбор мультимодальных моделей ИИ: архитектура, пятиэтапная карта работы, методы оценки, типичные сбои и критерии практической применимости.
Читать далее
Обзор EmbeddingGemma 2: мультимодальная модель эмбеддингов от Google
Разбор архитектуры, возможностей и особенностей применения новой мультимодальной модели эмбеддингов EmbeddingGemma 2 от Google DeepMind.
Читать далее
Что такое компромисс между смещением и дисперсией в машинном обучении
Разбор концепции баланса между смещением и дисперсией в машинном обучении: причины переобучения, этапы оценки моделей и практические методы контроля.
Читать далее
Создание ИИ-моделей своими руками: опыт работы с ИИ-агентом ML-intern
Как создавать и оптимизировать ИИ-модели без глубоких знаний кода с помощью ИИ-агента ML-intern. Практические примеры, затраты и пошаговый процесс.
Читать далее
FRIDA Decisions: быстрая открытая модель быстрого мышления для русского языка
Обзор открытой модели FRIDA Decisions для быстрого анализа текста, классификации и маршрутизации на русском языке без генерации токенов.
Читать далее
Guardrails для LLM: как устроена защита языковых моделей и запуск локальных нейросетей
Разбор принципов работы Guardrails для LLM, архитектуры защитных фильтров, отличий от классического WAF и особенностей запуска локальных моделей.
Читать далее
Google DeepMind выпустила EmbeddingGemma 2: мультимодальная модель для векторизации
Google DeepMind представила EmbeddingGemma 2 — открытую мультимодальную модель на базе Gemma 4 с 740M параметров для векторизации текста, кода, картинок, видео и звука.
Читать далее
