Новости о применении ИИ в работе

Исследователи изучают метод масштабирования нейросетей — запуск обучения больших моделей «на старте» из уже обученных меньших. Это позволяет передать знания и ускорить сходимость. Однако при увеличении модели возникает проблема: гиперпараметры, …

Многие начинают с анализа в Jupyter-ноутбуке, но для реального использования модель нужно превратить в воспроизводимый и деплоируемый проект. В новом гайде пошагово описано, как это сделать на примере личного проекта.

SMOTE — это популярный метод преодоления дисбаланса классов в обучающих наборах данных. Его суть в генерации синтетических примеров minority-класса, а не простальном дублировании существующих. Это помогает моделям лучше учиться на …

В новом туториале показано, как использовать библиотеку Einops для компактного и понятного описания трансформаций тензоров в PyTorch. Через простые декларативные выражения — rearrange, reduce, repeat, einsum, pack/unpack — можно безопасно …

Unsloth — это инструмент, который позволяет эффективно «доучивать» большие языковые модели прямо на вашем компьютере с видеокартой NVIDIA. Теперь он полностью поддерживает новейшие видеокарты серии RTX 50 (включая игровые модели …

Корейская компания Motif Technologies удивила мир, представив компактную, но мощную модель Motif-2-12.7B-Reasoning. Эта модель с "всего" 12.7 миллиардами параметров показывает результаты лучше, чем гигантский GPT-5.1, в независимых тестах!

Самое …

Внедрение искусственного интеллекта в управлении проектами позволяет сократить сроки запуска новых продуктов, повысить точность прогнозов и увеличить удовлетворённость клиентов.

Ключевые шаги:

1. Анализ данных – собрать исторические показатели работы …