Отрывки с сегодняшнего просмотра фильма про чипы
👍7❤1🕊1🐳1
Forwarded from The Lampæ
Вчера в Лампе мы обсуждали
научно-документальный фильм "Чип внутри меня"
Экспертом в области высоких технологий выступил бакалавр физики и руководитель стартапа в области ИИ - Алан-Барсаг Газзаев, который поделился с нами своими наработками и видением будущего.
В дискуссии прозвучала такая идея, что весь научный прогресс направлен на совершенствование человека и расширение его возможностей и в то же время прозвучала гипотеза,
что возможно этого идеала не существует и с каждым новым прогрессом мы получаем свои побочные эффекты..
А что думаете Вы? Ответы пишите в комментариях и приходите на следующую встречу, которая состоится 10 ноября в 19:00, обсудим эпоху Возрождения.
Фотографии @milaya_nedzyko
научно-документальный фильм "Чип внутри меня"
Экспертом в области высоких технологий выступил бакалавр физики и руководитель стартапа в области ИИ - Алан-Барсаг Газзаев, который поделился с нами своими наработками и видением будущего.
В дискуссии прозвучала такая идея, что весь научный прогресс направлен на совершенствование человека и расширение его возможностей и в то же время прозвучала гипотеза,
что возможно этого идеала не существует и с каждым новым прогрессом мы получаем свои побочные эффекты..
А что думаете Вы? Ответы пишите в комментариях и приходите на следующую встречу, которая состоится 10 ноября в 19:00, обсудим эпоху Возрождения.
Фотографии @milaya_nedzyko
🔥4🕊1🐳1
1) Успешно отчитались перед фондом за первый этап, все работы за 3 месяца выполнены, теперь ждем перевода за второй этап
2) Дообучил тестовую версию вопросно- ответной системы с открытым доменом (ODQA), который извлекает информацию из википедии, затем вопросно- ответная модель кодирует предложение и извлеченный контекст и находит начало и конец ответа в контексте(подобрал удачные примеры)
2) Дообучил тестовую версию вопросно- ответной системы с открытым доменом (ODQA), который извлекает информацию из википедии, затем вопросно- ответная модель кодирует предложение и извлеченный контекст и находит начало и конец ответа в контексте(подобрал удачные примеры)
🔥10👍2🕊1🐳1
Наш стартап был отобран в 50 лучших студенческих стартапов (из 1000), скоро едем на конференцию в Москву
👍13🔥1🕊1🐳1
Forwarded from СОГУ
28—29 ноября в Москве на площадке Центра событий РБК в рамках федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства» состоится Первый всероссийский форум стартап-студий.
В мероприятии примут участие более 1,5 тыс. человек из 64 регионов.
На форуме будут презентованы 50 лучших российских студенческих стартапов.
Проект реализуется на грант Фонда содействия инновациям. Первый этап реализует длился три месяца. С ноября этого года начался второй этап, в нем Вадим Коняев (4 курс физико-технического факультета СОГУ) создаст frontend и backend сайта компании «Алан Роботикс», Эрик Цориев (4 курс физико-технического факультета СОГУ) будет заниматься frontend и API ассистента, а Алан Дигуров (2 курс магистратуры юридического факультета СОГУ) будет отвечать за продвижение и маркетинговую стратегию проекта.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥2🕊2❤1🐳1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вопросно-ответная система с открытым доменом (тестовая версия)
Когда этой системе задают рандомный вопрос, она, как и мы, идёт и гуглит, но только среди статей в Википедии. В ответ система выдает не всю статью, а только правильный ответ на вопрос (благодаря вопросно-ответной модели на основе нейронной сети BERT, дообученной на данных Сбера)
Распознание речи происходит в приложении, затем текст передается на веб-сервер с предобученной моделью
Подобрал несколько удачных примеров, потому что она редко отвечает нормально
Когда этой системе задают рандомный вопрос, она, как и мы, идёт и гуглит, но только среди статей в Википедии. В ответ система выдает не всю статью, а только правильный ответ на вопрос (благодаря вопросно-ответной модели на основе нейронной сети BERT, дообученной на данных Сбера)
Распознание речи происходит в приложении, затем текст передается на веб-сервер с предобученной моделью
Подобрал несколько удачных примеров, потому что она редко отвечает нормально
🔥9👍1🕊1🐳1
Dialog- Lulu
Написал бота на основе генеративного предобученного трансформера (GPT- 3). Все сообщения слева генерируются ботом с нуля, то есть эти фразы не прописывались в ручную. Модель тонко настроена с помощью специальных затравок и сохраняет часть диалога с человеком, чтобы понимать контекст разговора
Написал бота на основе генеративного предобученного трансформера (GPT- 3). Все сообщения слева генерируются ботом с нуля, то есть эти фразы не прописывались в ручную. Модель тонко настроена с помощью специальных затравок и сохраняет часть диалога с человеком, чтобы понимать контекст разговора
👍6🔥2🕊2🐳1