Развенчиваем мифы о косинусе сходства
Математическая интуиция и практические соображения для сценариев НЛП
Пять способов, с помощью которых ИИ учится саморазвитию
От программирования до аппаратного обеспечения — большие языковые модели ускоряют развитие исследований в области искусственного интеллекта. Возможно, сегодня это самая важная тенденция в сфере ИИ. На прошлой неделе Марк Цукерберг…
Поиск идеальных примеров: более разумный подход к контекстному обучению
От случайного выбора примеров до систематической генерации AuPair — как сделать так, чтобы ваши запросы к LLM действительно работали Контекст При создании приложений Использование больших языковых моделей (БЯМ) и In-Context…
Почему ИИ не работает без оптимизированных процессов — и 3 способа извлечь из него реальную пользу
Многие инициативы в области ИИ обречены на провал, поскольку лежащие в их основе бизнес-процессы не оптимизированы для реализации их потенциала.
Как исследовательская лаборатория, полностью состоящая из агентов LLM, разработала молекулы, способные блокировать вирус
Команда автономных Агенты на базе GPT-4o под руководством человека совместно разработали экспериментально подтверждённые нанотела против SARS-CoV-2.
Доверие к ИИ в здравоохранении не может быть просто спроектировано — его должны испытывать врачи и пациенты
Доверие к искусственному интеллекту в здравоохранении в настоящее время в большей степени зависит от структуры системы, а не от медицинских реалий.
О добавлении начального значения в каскадную диаграмму в Power BI
Каскадная диаграмма может быть эффективным инструментом для передачи информации. Но у неё есть некоторые ограничения.
Корпоративный ИИ достиг переломного момента. Вот что будет дальше
Искусственный интеллект (ИИ) поразил воображение руководителей компаний по всему миру. Однако, несмотря на то, что организации стремятся использовать его потенциал, внедрение ИИ на многих предприятиях по-прежнему буксует — не из-за…
Неверное представление о переобучении: почему обновление модели не всегда помогает
Переобучить модель легко, а вот понять, когда этого делать не стоит, — настоящая проблема. В машинном обучении снижение производительности редко связано с устаревшими весами, чаще всего дело в неправильно понятых…
Когда модели перестают слушать: как сокращение функций незаметно разрушает системы машинного обучения
Модели терпят неудачу не только из-за шума, но и из-за тишины, когда их внимание сужается до предела. A Модель был реализован, изучен и протестирован. Он верно предсказывал, и его показатели…