Исходный код, разобранный в данной статье, опубликован в этом репозитории
Длительный промежуток времени я искал модель, специально заточенную под вызов инструментов для внешних интегираций. Критерием поиска являлось минамальное колличество галлюцинаций при использовании железа с потребительского рынка
Каждый день миллионы изображений, видео и аудиофайлов загружаются в интернет. Мы смотрим фильмы, слушаем музыку, листаем соцсети, даже не задумываясь о том, какие алгоритмы стоят за тем, чтобы контент отображался корректно и не повторялся. Но что, если вам нужно сравнивать медиаконтент автоматически? Как понять, одинаковые ли две фотографии, если одна немного темнее? Как сравнить два видео, если они сняты под разными углами? А что делать, если вам нужно найти дубликат аудиофайла, но на одной записи есть шум?
Рекомендация для читателей:
Прежде чем погрузиться в детали, советую ознакомиться с двумя отличными статьями инженера из Яндекса (статья 1, статья 2). В них отлично объясняются принципы дистилляции, её применение в промышленных задачах и ключевые практические аспекты. Это идеальный старт для тех, кто только начинает знакомиться с темой.
Однако, если вы, как и я, стремитесь к глубокому пониманию — этого может оказаться недостаточно. В данном обзоре мы пойдём дальше:
Математическая формализацияЧитать полностью »
Сразу к карте? Если вы предпочитаете действовать, а не читать, вот ссылка на Mind Map . Она доступна для изучения прямо сейчас. А если хотите понять контекст и узнать больше о каждой модели — добро пожаловать под кат!
Салют! Время летит незаметно. Будто совсем недавно мы знакомили вас с GigaChat MAX, но мы не стоим на месте и сегодня готовы представить вам обещанный апгрейд. За полгода мы значительно улучшили обучающие данные, поработали над инфраструктурой обучения моделей, а также уделили особое внимание всему процессу Alignment-а, в том числе RLHF.
Улучшение способностей к рассуждению больших языковых моделей (LLM) стало одной из самых обсуждаемых тем в 2025 году – и не без оснований. Улучшенные навыки рассуждения позволяют моделям решать более сложные задачи, что делает их полезными в самых разных областях, интересных пользователям.
Автор статьи: Сергей Артамонов - DS Wildberries, Research Engineer Skoltech, аспирант мехмата МГУ, преподаватель Школы Высшей Математики
Эконофизика — область науки, которая объединила в себе экономическую теорию и физические методы. По случаю выхода нашей с коллегами научной статьи [1], решил рассказать об этой концепции. И про то, как современные подходы машинного обучения могут способствовать построению динамических моделей.
Впервые термин эконофизикаЧитать полностью »
Привет! Это Сергей, я пишу для команды спецпроектов МТС Диджитал. Мне нравится, когда старые технологии могут хоть как-нибудь взаимодействовать с новыми. Помните фильм «Морской бой» 2012 года? Там инопланетяне смогли вывести из строя все современные суда, но в итоге проиграли сражение линкору «Миссури» — музейному экспонату. Каждый раз, когда мне удается заставить какую-нибудь раритетную железку действовать в современных условиях, возникает то самое чувство, как при просмотре этого фильма.
Адаптировали статью Marina Tosic, в которой автор выясняет, в чём сходства и различия между устройством человеческого мозга и моделей машинного обучения. Разобраться в теме нам помогли: кандидат технических наук Василий Борисов и архитектор ML-решений в РБК Кирилл Думнов.
В 2024 году значение машинного обучения и искусственного интеллекта, наконец, признали все, в том числе Нобелевский комитет. Демис Хассабис и Джон Джампер получили Нобелевскую премию по химииЧитать полностью »
