FILTER MODE ACTIVE

#машинное обучение

Найдено записей: 58

#машинное обучение14.10.2025

Напиши один раз — запускай везде: Ivy для фреймворк-агностичного ML, транспиляции и бенчмарков

'Практический туториал по Ivy: как писать модели один раз и запускать их на NumPy, PyTorch, TensorFlow и JAX, включая примеры транспиляции, контейнеров и замеров производительности.'

#машинное обучение08.08.2025

NVIDIA XGBoost 3.0: Обучение моделей на терабайтных данных с помощью суперчипа Grace Hopper

NVIDIA XGBoost 3.0 теперь поддерживает обучение моделей GBDT на терабайтных данных с использованием одного суперчипа Grace Hopper, обеспечивая высокую скорость и экономию для предприятий.

#машинное обучение05.08.2025

Anthropic AI представила векторные персоны для контроля изменений личности в больших языковых моделях

Anthropic AI разработала метод векторных персон для выявления и контроля изменений личности в больших языковых моделях, что улучшает их надежность и безопасность.

#машинное обучение02.08.2025

Trackio: Бесплатный и открытый трекер экспериментов, преобразующий рабочие процессы машинного обучения

Trackio — бесплатная и открытая библиотека Python, которая упрощает отслеживание экспериментов в машинном обучении благодаря локальному хранению, интеграции с Hugging Face и удобному онлайн-дашборду.

#машинное обучение31.07.2025

AlphaEarth Foundations от Google DeepMind: революция в планетарном картографировании с помощью ИИ и «виртуального спутника»

AlphaEarth Foundations от Google DeepMind — инновационный ИИ «виртуальный спутник», объединяющий множество данных наблюдения Земли в высокоточные, актуальные карты, решая проблему нехватки данных.

#машинное обучение30.07.2025

MiroMind-M1: Новый уровень открытого математического интеллекта с многоэтапным обучением с подкреплением

MiroMind-M1 представляет открытую платформу для продвинутого математического анализа, используя инновационное многоэтапное обучение с подкреплением для достижения передовых результатов и полной прозрачности.

#машинное обучение25.07.2025

Энергоориентированные Трансформеры: Новый Уровень Несупервизированного Системного Мышления 2-го Типа в ИИ

Энергоориентированные трансформеры позволяют машинам выполнять сложное несупервизированное мышление системы 2, улучшая рассуждения и обобщение в различных задачах без специализированного надзора.

#машинное обучение20.07.2025

Физически основанный ИИ: революция в интеллекте с помощью законов природы

Физически основанный ИИ становится мощным подходом, внедряющим законы физики в модели машинного обучения для повышения эффективности, надежности и доверия в критически важных приложениях.

#машинное обучение07.07.2025

SynPref-40M и Skywork-Reward-V2: Революция в масштабируемом согласовании человека и ИИ для передовых моделей вознаграждения

SynPref-40M представляет огромный набор данных предпочтений, который позволил создать серию моделей Skywork-Reward-V2 с передовыми результатами в согласовании человека и ИИ по нескольким бенчмаркам.

#машинное обучение04.07.2025

Thought Anchors: точный анализ ключевых этапов рассуждений в больших языковых моделях

Thought Anchors — новый фреймворк, который улучшает понимание процессов рассуждений в больших языковых моделях за счет анализа вклада предложений и причинного влияния.

#машинное обучение30.06.2025

G-ACT: Революционная система управления языковыми предпочтениями в больших языковых моделях

Исследователи Университета Мичигана представили G-ACT — инновационный фреймворк для управления языковыми предпочтениями в больших языковых моделях, повышающий надежность генерации научного кода.

#машинное обучение27.06.2025

GURU: Продвинутое обучение с подкреплением для многоцелевого рассуждения в шести областях

GURU представляет многоцелевой набор данных и модели обучения с подкреплением, значительно повышающие способности больших языковых моделей к рассуждению в шести различных областях и превосходящие предыдущие открытые модели.

#машинное обучение25.06.2025

ByteDance представляет VGR: продвинутая мультимодальная модель с улучшенным визуальным рассуждением

ByteDance представила VGR — мультимодальную модель, которая динамически интегрирует визуальную информацию в процесс рассуждения, значительно улучшая точность и эффективность на бенчмарках зрения и языка.

#машинное обучение22.06.2025

ShockCast: новая двухфазная ML-методика для адаптивного моделирования сверхзвуковых течений

Исследователи Texas A&M представили ShockCast — двухфазный метод машинного обучения с адаптивным выбором шага времени для точного моделирования сверхзвуковых течений.

#машинное обучение21.06.2025

Обобщение в моделях Flow Matching обусловлено аппроксимацией поля скорости, а не стохастичностью

Новое исследование показывает, что обобщение в моделях flow matching возникает из-за ограничений в аппроксимации поля скорости на ранних траекториях, опровергая роль стохастичности.

#машинное обучение21.06.2025

От роботизированных голосов к живым: удивительный путь искусственного интеллекта в озвучке

Узнайте, как голоса искусственного интеллекта эволюционировали от роботизированных до естественных, меняя индустрии доступности, развлечений и поддержки клиентов.

#машинное обучение19.06.2025

Как чатботы AI Girlfriend меняют изучение языков

Чатботы AI Girlfriend становятся инновационным инструментом для изучающих языки, предлагая интерактивную и персонализированную практику разговорной речи для повышения беглости и коммуникативных навыков.

#машинное обучение18.06.2025

Раскрывая нейросетевые автокодировщики с помощью латентных векторных полей

Исследователи представили метод с использованием латентных векторных полей для анализа баланса запоминания и обобщения в нейросетевых автокодировщиках без изменения моделей.

#машинное обучение17.06.2025

EPFL представляет MEMOIR: революционную систему для непрерывного редактирования моделей больших языковых моделей

Исследователи EPFL разработали MEMOIR — инновационную систему для непрерывного, надежного и локального обновления больших языковых моделей, которая превосходит существующие методы.

#машинное обучение16.06.2025

StepFun представляет Step-Audio-AQAA: Полностью сквозная аудио-языковая модель для естественного голосового взаимодействия

StepFun представила Step-Audio-AQAA — полностью интегрированную аудио-языковую модель, которая обеспечивает естественное и выразительное голосовое взаимодействие, преобразуя устные запросы напрямую в устные ответы без текста.

#машинное обучение14.06.2025

OpenThoughts: Масштабируемый пайплайн для создания данных SFT в моделях рассуждений

OpenThoughts представляет масштабируемый пайплайн для создания данных SFT, значительно повышающий качество моделей рассуждений и достигающий передовых результатов в математике, программировании и науке.

#машинное обучение12.06.2025

Как чатботы AI-девушки меняют борьбу с одиночеством

Чатботы AI-девушки становятся инновационным решением для борьбы с одиночеством, обеспечивая эмоциональную поддержку и виртуальную компанию благодаря передовым технологиям искусственного интеллекта.

#машинное обучение11.06.2025

Формирование доверия к ИИ с помощью оценки неопределённости

Оценка неопределённости становится ключевым инструментом для формирования доверия к ИИ, раскрывая степень уверенности в прогнозах. Новые вычислительные технологии ускоряют и упрощают внедрение этой практики.

#машинное обучение09.06.2025

Создание эмоциональных связей: технологии AI-чатботов для виртуальных подруг

AI-чатботы виртуальных подруг используют передовые технологии и эмоциональную науку, чтобы создавать реалистичных и поддерживающих виртуальных компаньонов, меняя представление о человеческих отношениях.

#машинное обучение04.06.2025

Aibidia привлекла $28 млн для расширения AI-решений в налоговых технологиях на рынке США

Aibidia привлекла $28 миллионов инвестиций для масштабирования своей AI-платформы в США, помогая многонациональным компаниям упрощать процессы трансфертного ценообразования и налогового комплаенса.

#машинное обучение03.06.2025

LLaDA-V: Революция в мультимодальном ИИ с использованием чистой диффузионной языковой модели

LLaDA-V представляет новый чисто диффузионный подход к мультимодальному языковому моделированию, достигая впечатляющих результатов в визуальном обучении и рассуждениях по разным задачам.

#машинное обучение28.05.2025

Удивительный рост математического мышления в Qwen2.5-Math при обучении на неверных и случайных наградах

Модели Qwen2.5-Math значительно улучшают математическое мышление даже при обучении с неправильными или случайными наградами, что выявляет уникальные особенности усиленного обучения.

#машинное обучение27.05.2025

Универсальная модель Panda от UT Austin для прогнозирования хаотических нелинейных систем

Исследователи из UT Austin представили Panda — предобученную модель, обученную на 20 000 хаотических систем, которая успешно прогнозирует сложные нелинейные динамические процессы, включая реальные и уравнения в частных производных.

#машинное обучение26.05.2025

Полное руководство по созданию синтетических данных с помощью Synthetic Data Vault (SDV)

Руководство по использованию библиотеки Synthetic Data Vault (SDV) для создания реалистичных синтетических табличных данных с описанием установки, подготовки метаданных, генерации и оценки качества.

#машинное обучение21.05.2025

PARSCALE: Революция в масштабировании языковых моделей с помощью параллельных вычислений

PARSCALE предлагает новый подход к масштабированию языковых моделей через параллельные вычисления, снижая использование памяти и задержки при улучшении производительности.

#машинное обучение20.05.2025

Meta представляет KernelLLM: 8-миллиардная модель, преобразующая PyTorch модули в эффективные Triton GPU ядра

Meta выпустила KernelLLM — 8-миллиардную модель, которая автоматизирует преобразование PyTorch модулей в эффективные Triton GPU ядра, превосходя более крупные модели в бенчмарках.

#машинное обучение14.05.2025

Salesforce AI представляет SWERank: экономичное решение для точной локализации ошибок в ПО

Salesforce AI представила SWERank — новый фреймворк retrieve-and-rerank, обеспечивающий точную и масштабируемую локализацию проблем в ПО с заметным снижением затрат по сравнению с агентными методами.

#машинное обучение11.05.2025

Введение Effective State-Size (ESS): Новый Метрик для Измерения Использования Памяти в Последовательных Моделях

Исследователи представили Effective State-Size (ESS) — новую метрику для измерения реального использования памяти в последовательных моделях, что улучшает оценку и оптимизацию их работы.

#машинное обучение11.05.2025

Ускорение классификации медицинских симптомов с Adala и Google Gemini: Практическое руководство

В этом руководстве показано, как построить конвейер активного обучения для классификации медицинских симптомов, интегрируя Adala с Google Gemini для эффективной аннотации и визуализации уверенности.

#машинное обучение09.05.2025

Apriel-Nemotron-15b-Thinker: эффективная AI-модель для корпоративного применения

'ServiceNow представила Apriel-Nemotron-15b-Thinker — компактную AI-модель с высокой производительностью и вдвое меньшим потреблением памяти и токенов по сравнению с крупными моделями, оптимизированную для корпоративного внедрения.'

#машинное обучение06.05.2025

Внутри FourKites: как ИИ меняет управление цепочками поставок с Срирамом Нагасвами

Срирам Нагасвами рассказывает о платформе Intelligent Control Tower от FourKites и о том, как ИИ меняет управление цепочками поставок через автоматизацию и интеграцию данных в реальном времени.

#машинное обучение27.04.2025

ByteDance представляет QuaDMix: революция в предобучении больших языковых моделей с оптимизацией качества и разнообразия данных

ByteDance анонсировала QuaDMix — систему, которая улучшает предобучение больших языковых моделей за счёт совместной оптимизации качества и разнообразия данных, обеспечивая значительный прирост производительности.

#машинное обучение27.04.2025

Прорыв Google AI в расшифровке коммуникации дельфинов

Модель DolphinGemma от Google с ИИ революционизирует изучение коммуникации дельфинов, анализируя сложные звуковые паттерны и позволяя взаимодействовать в реальном времени, с планами открыть модель в 2025 году.

#машинное обучение23.04.2025

Внутри Ribbon: как ИИ меняет процесс найма — интервью с Аршамом Гахрамани, PhD

Аршам Гахрамани, CEO Ribbon, рассказывает о том, как их платформа с ИИ ускоряет и делает процесс найма более справедливым и доступным благодаря инновационным голосовым технологиям и машинному обучению.

#машинное обучение23.04.2025

Скрытые издержки ошибок аннотаций в AI-датасетах раскрыты

Новое исследование выявило, как ошибки в аннотациях AI-датасетов искажают оценку визуально-языковых моделей, подчеркивая необходимость улучшения практик человеческой разметки для повышения надежности моделей и снижения галлюцинаций.

#машинное обучение22.04.2025

Разделённые Диффузионные Трансформеры: ускорение генерации высококачественных изображений через разделение семантики и деталей

Разделённые Диффузионные Трансформеры (DDT) разделяют семантическое кодирование и декодирование деталей, ускоряя обучение и улучшая качество генерации изображений, устанавливая новые рекорды на ImageNet.

#машинное обучение21.04.2025

Как хедж-фонды используют ИИ для конкурентного преимущества

Хедж-фонды меняют стратегии с помощью ИИ, используя продвинутый анализ данных, алгоритмическую торговлю и управление рисками для опережения конкурентов и развития устойчивого инвестирования.