Машинное обучение

Актуальные новости машинного обучения и нейронных сетей. Прорывы в области ML, новые алгоритмы, исследования от ведущих лабораторий. Практические применения машинного обучения в бизнесе, науке и повседневной жизни. Deep learning, computer vision, NLP и другие направления. Туториалы, гайды и экспертные материалы для специалистов.

FineBooks OCR

Обучению языковых моделей мешает некачественное распознавание текстов старыми OCR

Проект FineBooks протестировал 14 OCR-моделей на исторических книгах, выявив лучшие инструменты для подготовки чистых данных для обучения языковых моделей.

Nonuniform Tensor Parallelism

NVIDIA может обучать LLM без пауз при помощи NTP — неравномерного тензорного параллелизма

NVIDIA представила технологию NTP, позволяющую динамически менять степень тензорного параллелизма для предотвращения простоев при обучении больших языковых моделей.

Meta ограничивает Claude Code и Codex

Meta* ограничивает использование Claude Code и Codex ради защиты своих данных

Компания Meta* ввела строгие ограничения на использование инструментов Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI своими инженерами. Это сделано для предотвращения попадания результатов работы чужих алгоритмов в собственные обучающие выборки и защиты интеллектуальной собственности.

Google OpenRL

Google представила OpenRL — API для тонкой настройки моделей внутри Kubernetes

Google представила OpenRL, open-source решение для дообучения языковых моделей на Kubernetes, которое разделяет управление инфраструктурой и исследовательскую работу.

Semi-Supervised Framework

Ученые предложили обучать ИИ на данных, размеченных другим ИИ на основе небольшого датасета

Исследователи представили метод обучения LLM рассуждениям с минимальной разметкой, используя специальный верификатор и энтропийную фильтрацию данных.

Mode Inc скупает приложения

Mode Inc скупает приложения, чтобы получить доступ к данным пользователей для обучения ИИ

Стартап Mode Inc активно скупает потребительские приложения, чтобы предоставить пользователям возможность зарабатывать на своих данных, которые затем используются для обучения ИИ-моделей.