Новости по тегу "learning"
Подборка публикаций, содержащих тег "learning". Актуальные темы и важные события.

Тиндер для работодателей и соискателей: как мы разработали алгоритм мэтчинга на Авито
Всем привет! Я Владислав Урих, работаю продуктовым аналитиком в Авито, сейчас занимаюсь построением алгоритмов мэтчинга в новом транзакционном...

Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling
DeepSeek прокачивает RL: генеративная reward-модель с «рассуждением»В DeepSeek предложили сделать RM генеративной (Generative Reward Model, GRM)....

От depth map* до нейросети: практический опыт создания аппаратного решения по измерению товаров на складе
В предыдущей статье мы рассказали об истории создания нашего измерительного устройства и о том, как появилась идея собственного решения. Во второй...

Исследователи Яндекса выложили Yambda — один из крупнейших в мире датасетов для развития рекомендательных систем
Привет! Меня зовут Александр Плошкин, я руковожу группой развития качества персонализации в Яндексе. Сегодня мы открываем доступ к одному из...

Играемся с RTX 5090 (GB202) для инференса
Продолжаем статьи про практические тесты актуальных картонок от Nvidia (A5000 Ada, A100, 3090 и A10). В этот раз мне предложили (не реклама) денёк...

Как я открыл WebSocket для Сомников из Чёрного Зеркала, а они начали водить хороводы
С приходом популярности генеративных нейросетей, другие виды искусственного интеллекта тоже получили своё место под солнцем. Однако, ещё до этого...

Как алгоритм Recovering Difference Softmax (RDS) делает рекомендации и уведомления точнее и эффективнее
Алгоритм Recovering Difference Softmax (RDS) — полноценный подход к оптимизации уведомлений и контента для повышения вовлеченности пользователей....

RAG‑агент для автоматизации инцидент‑менеджмента
Современные крупные организации сталкиваются с большим числом ИТ‑инцидентов — счет может идти на тысячи в месяц. Инциденты нередко повторяются со...

NEAT. Основы
Сегодня "теорию" NEAT, который появился в далёком 2004-м году, но при этом остается мейнстримом среди нейроэволюционных алгоритмов. Мы разберём...

SakanaAi: как CTM переосмысливает нейросети через биологию
Искусственный интеллект добился значительного прогресса благодаря архитектурам глубокого обучения, однако эти системы все еще сталкиваются со...

[Перевод] NotebookLM: Как освоить сложные темы в 10 раз быстрее
Современные AI ограничены контекстом и страдают галлюцинациями при работе со сложными темами. NotebookLM обходит эти проблемы, обрабатывая 25 млн...

INTELLECT-2: Первая большая (32B) параметрическая модель с распределенным обучением
Обычно нейросети нужно тренировать на мощном железе, сконцентрированном в одном датацентре. Результат такой тренировки попадает в руки той...