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.

Hugging Face представляет LeRobotDataset

Hugging Face представляет LeRobotDataset v3 с поддержкой потоковой обработки

Hugging Face выпустила LeRobotDataset v3 с поддержкой потоковой обработки больших наборов данных для обучения роботов. Новый формат решает проблему масштабирования и позволяет работать с миллионами эпизодов.

BigQuery ML расширяет возможности генерации эмбеддингов с Gemini

BigQuery ML расширяет возможности генерации эмбеддингов с Gemini и открытыми моделями

BigQuery ML теперь поддерживает Gemini embedding model и 13K+ open-source моделей для генерации текстовых эмбеддингов напрямую через SQL-запросы.

Рост инвестиций в агентный ИИ

Кремниевая долина инвестирует в симуляционные среды для обучения ИИ-агентов

Кремниевая долина активно инвестирует в RL-среды для обучения ИИ-агентов, с миллиардными вложениями от Anthropic и ростом спроса на симуляционные тренировочные площадки.

7-eleven автоматизирует обработку данных с ИИ

Сеть супермаркетов 7-Eleven автоматизировала документирование данных с помощью ИИ

7-Eleven внедрила AI-систему для автоматического документирования метаданных, сократив время обработки на 85% и увеличив покрытие документации до 95%.

Дроны с ИИ и удобрения помогают сельскому хозяйству

Точное земледелие 2025: как дроны, ГИС и калийные удобрения меняют сельское хозяйство

Комбинация дронов, ГИС и точного внесения калийных удобрений формирует новый стандарт управления посевами к 2025 году с повышением эффективности на 30%.

SageMaker HyperPod в топологически-осознанном планировании

Amazon SageMaker HyperPod получает управление задачами для топологически-осознанного планирования

AWS представила систему управления задачами для SageMaker HyperPod, оптимизирующую распределение ML-нагрузок с учетом топологии кластера для повышения эффективности использования GPU.