Тем временем популярность Mojo растет
Язык, кажется, имеет неплохие шансы залететь в TIOBE Top 20 к 2026 – даже быстрее, чем это когда-то сделала Julia. Он стал доступен на Linux только в начале сентября, и его сразу начали активно использовать разработчики. К примеру, на GitHub уже опубликовали код Llama 2 и библиотеки Infermo. Это при том, что у языка пока нет собственной IDE, только плагин в Visual Studio Code.
Напоминаем, что меньше месяца назад язык стал также доступен на macOS. Хотите гайд по установке?
😻 #news
Язык, кажется, имеет неплохие шансы залететь в TIOBE Top 20 к 2026 – даже быстрее, чем это когда-то сделала Julia. Он стал доступен на Linux только в начале сентября, и его сразу начали активно использовать разработчики. К примеру, на GitHub уже опубликовали код Llama 2 и библиотеки Infermo. Это при том, что у языка пока нет собственной IDE, только плагин в Visual Studio Code.
Напоминаем, что меньше месяца назад язык стал также доступен на macOS. Хотите гайд по установке?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤48👍22🔥12😁1💯1
Разбор волнующей задачи про брадобрея
Знаем, вас не обманешь. В комментариях уже давным-давно разобрались, что задачка не имеет решения из-за парадокса Рассела. Но в чем же дело? И о каком парадоксе речь? Рассказываем.
😻 #задачи
Знаем, вас не обманешь. В комментариях уже давным-давно разобрались, что задачка не имеет решения из-за парадокса Рассела. Но в чем же дело? И о каком парадоксе речь? Рассказываем.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍35🔥18❤4
Breaking News: В Санкт-Петербурге и Москве кожаные помогают роботам-доставщикам выбраться из снега.
Если AGI, то только такой…
😻 #news
Если AGI, то только такой…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍60☃15😍14❤9🔥8
LLM в бизнесе – эфир с AI Talent Hub
На днях нашего редактора пригласили провести эфир вместе с образовательным ИТМО-комьюнити AI Talent Hub. Там мы просто огненно пообщались с основателем Хаба Дмитрием Ботовым и известным предпринимателем, CEO Everypixel – Дмитрием Широносовым. Обсудили широкое внедрение LLM в бизнес, и то, как запускать и сохранять AI-стартапы в 2023-24.
Скорее смотрите запись на YouTube!
😻 #advice
На днях нашего редактора пригласили провести эфир вместе с образовательным ИТМО-комьюнити AI Talent Hub. Там мы просто огненно пообщались с основателем Хаба Дмитрием Ботовым и известным предпринимателем, CEO Everypixel – Дмитрием Широносовым. Обсудили широкое внедрение LLM в бизнес, и то, как запускать и сохранять AI-стартапы в 2023-24.
Скорее смотрите запись на YouTube!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
LLM в бизнесе: хайп или прорыв? Дискуссионный клуб AI Talent Camp #2
00:00 - Введение
06:17 - Опыт и ожидания
09:24 - Product-market fit
14:13 - Почему мы не знаем о широких внедрениях LLM в бизнес?
30:05 - LLM в Продажах
37:07 - Как запускать стартапы в 2023-24
01:15:42 - LLM в бизнесе
01:20:03 - AI Talent Camp : product+LLM…
06:17 - Опыт и ожидания
09:24 - Product-market fit
14:13 - Почему мы не знаем о широких внедрениях LLM в бизнес?
30:05 - LLM в Продажах
37:07 - Как запускать стартапы в 2023-24
01:15:42 - LLM в бизнесе
01:20:03 - AI Talent Camp : product+LLM…
👍11🤯3❤2🔥2
Forwarded from XOR
Андрей Карпаты опубликовал лекцию «Введение в большие языковые модели»
Это один из ведущих специалистов OpenAI и экс-разработчик автопилота Tesla. Если раньше ChatGPT казался магией, то после просмотра можно неплохо так разобраться с тем, как это работает, тем более лекция не академическая.
Советуем посмотреть полностью или читаем выжимку.
Это один из ведущих специалистов OpenAI и экс-разработчик автопилота Tesla. Если раньше ChatGPT казался магией, то после просмотра можно неплохо так разобраться с тем, как это работает, тем более лекция не академическая.
Советуем посмотреть полностью или читаем выжимку.
👍51🔥16❤8
Вышел Keras 3.0!
– Теперь обучение быстрее с XLA компилятором
– Можно запускать поверх JAX, TensorFlow и PyTorch
– Теперь в API доступно любое количество хостов и девайсов для обучения
Вот официальный анонс. Уже доступно в PyPl.
😻 #news
– Теперь обучение быстрее с XLA компилятором
– Можно запускать поверх JAX, TensorFlow и PyTorch
– Теперь в API доступно любое количество хостов и девайсов для обучения
Вот официальный анонс. Уже доступно в PyPl.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍45🔥9❤4
Как понять бустинг за 30 секунд
Шаг 1. Посмотреть на картинку сверху, на которой просто и изящно показано, что:
– бустинг - итеративный процесс
– каждый следующий эстиматор уделяет большее внимание неправильно классифицированным образцам из предыдущего дерева
– окончательный прогноз представляет собой взвешенную комбинацию всех прогнозов
Шаг 2. Поздравляем! Вы великолепны.
Шаг 2'. Но если все-таки хотите подробнее – читайте этот пост.
😻 #train
Шаг 1. Посмотреть на картинку сверху, на которой просто и изящно показано, что:
– бустинг - итеративный процесс
– каждый следующий эстиматор уделяет большее внимание неправильно классифицированным образцам из предыдущего дерева
– окончательный прогноз представляет собой взвешенную комбинацию всех прогнозов
Шаг 2. Поздравляем! Вы великолепны.
Шаг 2'. Но если все-таки хотите подробнее – читайте этот пост.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥25👍13❤6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Amazon представляет новый метод для "дебаггинга" ML моделей
Тестируя наши модели на отложенной выборке мы можем столкнуться с преувеличением производительности модели. Все потому, что часто распределения данных в реальном мире расходятся с распределениями в тесте. К тому же, у модели часто возникает "ахиллесова пята" – тип входных данных, которые она обрабатывает заметно хуже.
Исследователи из Amazon поработали над этими проблемами и на семинаре NeurIPS 2021 представят Defuse – метод, который автоматически обнаруживает ошибки модели на конкретных типах ввода и предоставляет способ их исправления. Для этого используются аугментированные данные и специальный способ сортировки ошибок модели, на основе которых затем проходит ретрейнинг.
Блогпост | GitHub | Папира
😻 #news
Тестируя наши модели на отложенной выборке мы можем столкнуться с преувеличением производительности модели. Все потому, что часто распределения данных в реальном мире расходятся с распределениями в тесте. К тому же, у модели часто возникает "ахиллесова пята" – тип входных данных, которые она обрабатывает заметно хуже.
Исследователи из Amazon поработали над этими проблемами и на семинаре NeurIPS 2021 представят Defuse – метод, который автоматически обнаруживает ошибки модели на конкретных типах ввода и предоставляет способ их исправления. Для этого используются аугментированные данные и специальный способ сортировки ошибок модели, на основе которых затем проходит ретрейнинг.
Блогпост | GitHub | Папира
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥30👍13❤4🥰1🤔1