Amazon потеряла $1,8 млн из-за неудачного внедрения ИИ
Искусственный интеллект часто называют способом сократить расходы и повысить эффективность.
Anthropic раскрыла неожиданные атаки своих ИИ-моделей
Что произойдёт, если ИИ решит, что настоящий интернет - это часть учебной симуляции? Именно с такой ситуацией столкнулась Anthropic.
Gemini Spark получил доступ к браузеру Chrome
ИИ-агенты постепенно перестают быть обычными помощниками и начинают выполнять реальные действия за пользователя.
DeepSeek выпустила API модели V4-Flash для автономных агентов
Гонка ИИ всё сильнее смещается от обычных чат-ботов к автономным агентам.
Европа замахнулась на ИИ-проект за €30 млрд но денег пока почти нет
Евросоюз решил всерьёз заняться развитием собственной ИИ-инфраструктуры, чтобы меньше зависеть от зарубежных облачных платформ.
Мультимодальные модели: объединение текста и изображения в единой архитектуре
Развитие искусственного интеллекта в последние годы всё чаще связано не с обработкой одного типа данных, а с одновременным анализом нескольких модальностей.
Self-supervised обучение на практике: как модели учатся без ручной разметки
Одним из самых значимых сдвигов в развитии искусственного интеллекта стало широкое распространение self-supervised обучения — подхода, при котором модель извлекает обучающий сигнал из самих данных без явной ручной разметки.
Почему масштабирование моделей продолжает работать: феномен роста больших нейросетей
Один из самых удивительных фактов современной индустрии искусственного интеллекта заключается в том, что увеличение размера моделей по-прежнему даёт ощутимый прирост качества.
RLHF простыми словами: как обучение с участием человека меняет искусственный интеллект
За последние годы большие языковые модели стали заметно более «вежливыми», аккуратными в формулировках и способными поддерживать содержательный диалог.
Diffusion-модели: кратко о принципе работы и причинах их популярности
За последние несколько лет диффузионные модели стали одним из самых обсуждаемых направлений в генеративном искусственном интеллекте.
Как трансформеры изменили NLP: революция в обработке естественного языка
Обработка естественного языка на протяжении десятилетий развивалась поступательно: от простых статистических моделей до нейросетей с рекуррентной архитектурой.
Развёртывание локальной модели на GPU: практическое руководство для разработчиков AI
Интерес к локальному развёртыванию больших языковых моделей и других нейросетей стремительно растёт.
Кэширование ответов ИИ для снижения затрат: практический подход к оптимизации LLM-сервисов
Разработка решений на базе больших языковых моделей стремительно выходит за пределы экспериментальных проектов и становится частью реальной бизнес-инфраструктуры.
Как уменьшить hallucinations в LLM: практические методы повышения достоверности ответов
Большие языковые модели (LLM) стремительно изменили подход к разработке программного обеспечения, автоматизации поддержки и созданию контента.
Использование open-source моделей вместо проприетарных: стратегический выбор для разработки ИИ
Рынок искусственного интеллекта за последние несколько лет изменился кардинально.