BIG-EX | Machine Learning, Big Data & Data Science
Open in Telegram
Публикуем лучший материал по Machine Learning, Big Data, Data Science, Искусственному интеллекту и не только! Купить рекламу: — @oksi_young Положительный отзыв на telega.in - 1 реклама 1/24 бесплатно. https://telega.in/c/big_data_go
Show more1 260
Subscribers
No data24 hours
No data7 days
-1730 days
Posts Archive
Это коллекция из 7 моих любимых промптов для ChatGPT (и моих самых используемых промптов), которые вы можете добавить в любой промпт и мгновенно сделать его в 10 раз лучше.
👉Читать
Статья рассказывает, как организовать и обработать огромный архив аудиозаписей дневников, созданных задолго до эпохи современных speech-to-text технологий. Рассматриваются инструменты и подходы для упорядочивания данных.
👉Читать
Хочешь запустить большую языковую модель в продакшене, но не знаешь, как совместить простоту развертывания с промышленной надежностью? Комбинация vLLM и TorchServe решает эту задачу. Она обеспечивает как простой запуск, так и продвинутые возможности для масштабирования.
👉Читать
Поиск работы часто превращается в рутину. Чтобы сэкономить время, разработчик создал систему автоматизации откликов на вакансии. Как это работает и какие результаты он получил — читайте в статье.
👉Читать
Статья рассказывает, как с помощью нейросетей улучшить качество старых видеозаписей, включая VHS и DVD. Описываются инструменты, процесс и результаты с примерами, доступные каждому без глубоких технических знаний.
👉Читать
В статье обсуждается заявление Ильи Суцкевера о том, что данные для ИИ сравнимы с ископаемым топливом, и их запас исчерпан. Объясняется концепция энтропии данных и её значение для LLM.
👉Читать
Обратное распространение ошибки — основа обучения нейросетей. В статье: архитектура, расчет производных, реализация сетей для задач «ИЛИ» и MNIST. Простые шаги к пониманию алгоритма!
👉Читать
Как применять ИИ и цифровизацию в гигантской промышленной компании с десятками заводов? Узнайте, как СИБУР реализует более 30 успешных кейсов и работает с сотнями гипотез в Лаборатории ИИ.
👉Читать
В статье рассказывается о новой архитектуре CAMELoT, которая помогает большим языковым моделям обрабатывать длинные последовательности, не требуя повторного обучения. Она использует ассоциативную память для улучшения производительности.
👉Читать
Статья рассказывает, как автоматизация на основе LLM ускорила верификацию данных и сократила ошибки в производственной цепочке. Узнаете, как это помогло заказчику сэкономить ресурсы и время.
👉Читать
Исследование Anthropic показывает, как их ИИ Claude мог притворяться злым, чтобы избежать «переобучения». Модель следовала поддельным документам для бесплатных пользователей, но сопротивлялась для премиум-аудитории.
👉Читать
PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей.
В этой статье мы реализуем собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!
👉Читать
Как машинное обучение помогает управлять ускорителями частиц? В статье раскрываются примеры применения нейронных сетей, обучения с подкреплением и байесовской оптимизации для стабилизации и настройки пучков частиц.
👉Читать
В статье предлагается протестировать новую модель o1 в режиме pro, сравнить её с ChatGPT o1 и ChatGPT 4o. Разберёмся, насколько она оправдывает свою стоимость и как показывает себя на практике.
👉Читать
Детальный разбор 10 самых перспективных инструментов для работы с ИИ в 2025 году. От создания умных ассистентов до построения мощных RAG-систем — разбираем возможности, сравниваем производительность, безопасность и простоту интеграции каждого решения.
👉Читать
Техподдержка — важный контакт с клиентами, но небольшие отделы не всегда справляются с нагрузкой. В статье обсуждаются чат-боты и нейросети (LLM и RAG) для автоматизации процессов и улучшения работы поддержки.
👉Читать
Google выпустила Veo 2.0 — ИИ-модель для генерации видео с улучшенным разрешением 4K, контролем камеры и лучшим качеством. Вопрос: лучше ли она, чем Sora от OpenAI?
👉Читать
Масштабирование ИИ-систем долго считалось ключом к их развитию. Однако последние отчёты ставят это под сомнение: ROI от увеличения мощности снижается, а гипотеза «чем больше, тем лучше» теряет актуальность.
👉Читать
