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.

Baseten Training учит ИИ-модели

Baseten запускает платформу для обучения ИИ-моделей как альтернативу облачным провайдерам

Baseten запускает платформу для обучения AI-моделей, позволяющую компаниям избежать зависимости от крупных облачных провайдеров и сократить затраты на 84%.

Meta* представила Omnilingual ASR

Meta* создала систему автоматического распознавания речи для 1600 языков

Meta представила систему распознавания речи Omnilingual ASR, поддерживающую 1600 языков, включая 500 ранее не охваченных ИИ. Система использует обучение в контексте для расширения поддержки.

Kaltura приобретает eSelf

Kaltura приобретает eSelf за $27 млн для развития видеоплатформы с ИИ-аватарами

Kaltura приобретает стартап eSelf за 27 млн долларов для интеграции технологии разговорных AI-аватаров в свою видеоплатформу, обслуживающую корпоративных клиентов.

общие черты человеческого и машинного интеллекта

Исследователь из MIT изучает общие черты человеческого и машинного интеллекта

Исследователь MIT Филлип Изола изучает общие черты человеческого и искусственного интеллекта через компьютерное зрение и машинное обучение.

Разделение памяти и логики в нейросетях

Исследование обнаружило разделение памяти и логики в нейросетях

Исследование показало, что механизмы запоминания и логического мышления в языковых моделях используют разные нейронные пути, что позволяет хирургически удалять данные без потери аналитических способностей.

Google Research представила Nested Learning

Google Research представила Nested Learning — новый подход к непрерывному обучению ИИ

Google Research представила Nested Learning — новый подход к машинному обучению, который решает проблему катастрофического забывания через систему вложенных оптимизационных задач.