Рубрика «artificial intelligence»

в 13:33, , рубрики: artificial intelligence, deeplearning, natural language processing, большие языковые модели, мультимодальные данные, мультимодальные модели, Сбер, соревнования, хакатон, Хакатоны

Всем привет! На связи снова лаборатория FusionBrain!

В сентябре мы анонсировали задачу Emotional FusionBrain 4.0, которая стала частью соревнования AI Journey Contest. Участникам предстояло разработать универсальную мультимодальную модель, которая учится понимать социальные взаимодействия людей по видео — другими словами, создать эмоциональный искусственный интеллект.

Теперь пришла пора подводить итоги!

Но начнём мы, конечно же, с описания задачи, чтобы уважаемые читатели оказались в едином контексте :)

Читать полностью »

в 6:00, , рубрики: artificial intelligence, Chronos, data science, llm, machine learning, natural language processing, time series, временные ряды, искусственный интеллект, машинное обучение

Итак, друзья, продолжаем тему прогнозирования временных рядов с помощью Chronos.

Напомню, что Chronos это фреймворк от компании Amazon — простой, но эффективный фрэймворк для предобученных вероятностных моделей временных рядов.

Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: artificial intelligence, psychology

Вам не кажется, что у нас на глазах рождается новый вид социальной зависимости – зависимость от общения с ИИ?

Я наткнулась на статью, где рекламировался девайс с ИИ в виде амулета, который всегда с тобой и всегда ответит. Позиционировался как девайс для одиноких людей, чтобы закрывать проблему общения

Читать полностью »

в 15:00, , рубрики: AI, artificial intelligence, machinelearning, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение

В этой статье я рассказываю про основные концепции, типы обучения, типы задач в машинном обучении и также делаю постановку задачи машинного обучения (МО). Все это я рассказываю в своем стиле и понимании.

Читать полностью »

в 8:39, , рубрики: AI, artificial intelligence, gpt-4, llm, qwen, языковые модели

Разработчикам приложений Generative AI стоит обратить внимание на новую коллекцию моделей Qwen 2.5 и Qwen 2.5 Coder. С сентября 2024 года эти модели привлекают внимание разработчиков благодаря своей эффективности.

Эти модели созданы Alibaba Cloud и предлагают много полезных для AI-сообщества функций.

Во-первых, веса Qwen 2.5 доступны в версиях от 0.5B параметров — это очень легковесная модель — до 72B. Посередине есть 3, 7, 14 и 32B, каждую из которых вполне можно запускать локально, если у вас есть, например RTX 3080 с 16ГБ видеопамяти. В этом поможет квантизация (особенно в случае с 32B). Квантованные веса в форматах Читать полностью »

в 23:46, , рубрики: AGI, artificial intelligence, posthuman, биохакинг, будущее наступило, нейроинтерфейсы, трансгуманизм, философия сознания, Цифровое бессмертие, эволюция человека

"Мы так боимся потерять человечность, что рискуем потерять будущее."

Странное время мы переживаем. Время, когда технологии развиваются экспоненциально, а человеческая природа остаётся неизменной. Время, когда мы способны создавать искусственный интеллект, но не можем справиться с собственными ограничениями. Время, когда мы стоим на пороге величайшей трансформации в истории человечества, но большинство предпочитает закрывать на это глаза.

Читать полностью »

в 20:15, , рубрики: annotation processing, artificial intelligence, named entity recognition, natural language processing, prodigy, spacy, искусственный интеллект, машинное обучение

Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) — это одна из самых востребованных задач в обработке естественного языка (NLP). Чтобы создать качественную модель для NER, требуется тщательно размеченная обучающая выборка, а процесс её создания может занять много времени и ресурсов. В этой статье я расскажу о своём пути разметки данных, начиная с использования Open Source инструментов и переходя к Prodigy, профессиональному инструменту для создания обучающих наборов данных.

Почему мы выбрали NER

Читать полностью »

в 9:02, , рубрики: artificial intelligence, big data, data annotation, project management, аннотация, разметка данных, разметка датасета
Как мы отбираем и обучаем разметчиков: от первых шагов до реальных проектов - 1

В чем секрет качественных данных и точной разметки? Мы в Data Light знаем: за каждым успешным проектом стоят не только технологии, но и люди — специалисты, отобранные после нескольких этапов тестирований и обученные на настоящих проектах.

Читать полностью »

в 14:52, , рубрики: AI, artificial intelligence, cfg, cfg scale, flux, GAN, stable, ИИ, искусственный интеллект, нейросети
Продолжение статьи про CFG Scale | математика, плюсы и минусы метода - 1

В этой главе будут рассмотрены все необходимые аспекты для понимания механизмов работы CFG Scale, а также плюсы и минусы подхода с математическими примерами. Решил собрать все самое важное в одном месте без воды.

В предыдущей частиЧитать полностью »

в 22:08, , рубрики: artificial intelligence, neural networks, атеизм, бессознательное, нейронные сети, психиатрия, психология, сны

"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 »
123...9
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js