Пишем свой PyTorch на NumPy. ФИНАЛ. Запускаем GPT-2 +4
Публикации с хабом Машинное обучение
Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 3. Строим граф вычислений +3
Законы масштабирования – архитектура O1 Pro // Инфраструктура синтетических данных, RLAIF, токеномика вычислений +1
Temporal Fusion Transformer: улучшение прогнозирования в ритейле с минимальными затратами +4
Обзор на разнообразные интерфейсы Stable Diffusion. Automatic1111 — не одинок +32
- Блог компании RUVDS.com
- Графические оболочки
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
- Обработка изображений
Пять элементов Inference-платформы Selectel. Как мы сделали своего Аватара +28
- Блог компании Selectel
- Kubernetes
- Высокая производительность
- Машинное обучение
- Серверное администрирование
Как оценивать ваш RAG-пайплайн и валидировать качество ответов LLM
Как предсказать будущее с помощью ML? +4
ИИ-агенты: от теории к практике +19
- Искусственный интеллект
- Исследования и прогнозы в IT
- Анализ и проектирование систем
- Машинное обучение
Как устроена Лаборатория Инноваций СИБУРа и зачем она нужна +2
Будущее LLM: 7 прогнозов на 2025 год +7
Невидимые герои. Почему профессия промпт-инженера действительно важна для ML-сферы -1
Опыт Звука: как реализовать рекомендательную систему аудиокниг с использованием больших языковых моделей (LLM) +5
- Блог компании HiFi-стриминг Звук
- Python
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Анализ и проектирование систем
Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: детекция объектов +11
Китайские разработчики ИИ стремительно догоняют Западные решения. Колонка The Wall Street Journal -1
