RLHF с NLL в виде реварда

Scaling laws для моделей <1M параметров

Фейковая функция семплирования результатов экспериментов - достаточно правдоподобная и удовлетворяющая статзначимости.

Мотивация:
- Большая часть экспериментов в исследованиях бесполезны и делаются ради галочки. Именно для них мы можем использовать красивые фейковые результаты, дабы фокусироваться на важном.
- Дедлайны. Такая функция спасет нас в случае, когда еще нужно прогнать несколько long-range экспериментов, а дедлайн сабмишена уже поджимает.
- Carbon Footprint. Можно подсчитать, сколько бы человечество сэкономило энергии, если бы не ставило эксперименты на бесполезных тасках. В качестве примера можно взять RussianSuperGlue.

Online-to-Offline RL

Scaling laws для размера learning rate

доказательство того, что Offline RL – это не supervised learning

Мы объявляем о создании гранта ебáных идей для резерча.

Для того, чтобы получить его, необходимо опубликовать статью на основе какой-нибудь ебáной идеи и скинуть нам

переписать huggingface на julia

переписать huggingface на matlab

переписать matlab на julia

Исследование свойств распределения 🥴 под постами

Мы также рады объявить, что скоро состоится первый митап ебáных идей для рисерча.

Локация: ТЦ Авиапарк. Пароли и явки прежние

Улучшать GAN, чтобы добиться качества диффузий

Бенчмарк для классификации изображений на русском языке

Мы рады соощить, что мы открываем лабораторию ебáных идей для рисерча.

Это non-profit децентрализованное комьюнити, которое связывает общая цель – писать ебáные статьи. Основные топики, которые нас интересуют – это CV на русском языке, программирование на julia и RLHF.

Подавайте заявки!

Мы рады сообщить, что прием заявок в лабораторию ебáных идей для рисерча закрывается.

Мы получили огромное количество заявок, и уже готовы выпустить десяток новых статей на A* конференциях. Ждите новых объявлений о наборе!

Публиковать статьи, в которых не только обученные модели и датасеты будут приватными, но и результаты

Мы рады сообщить, что отныне CV на русском языке – решенная задача

Мы рады сообщить, что ошиблись. В текущем бенчмарке RuMNIST не было картинок на русском языке. CV на русском языке — все еще ебáная задача для рисерча

обучение моделей в int2