Рассуждающая модель QwQ 32B доступна в Ollama
Мощная рассуждающая языковая модель с открытым исходным кодом QwQ-32B теперь доступна в Ollama. Это среднеразмерная модель с 32.5 миллиардами параметров из серии Qwen разработана для выполнения сложных задач и демонстрирует конкурентоспособное качество по сравнению с другими reasoning моделями, такими как DeepSeek-R1.
Как увеличить производительность и экономическую эффективность UX-исследователя? Эвристики, демонология и нейросети
Правила и концепции улучшения UX и юзабилити. Понятие эвристики и чек-листаЧасто мы в Ростелекоме сталкиваемся со сложными и непростыми решениями, вопросами и практиками, каждая из которых требует восприятия UX как своеобразного способа увеличить производительность труда дизайнеров и разработчиков, экономить время и оптимизировать затраты в деньгах.
DeepSeek против ChatGPT: Какой искусственный интеллект определит будущее?
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, становясь центральной силой, формирующей отрасли и переосмысливающей возможности как для отдельных людей, так и для бизнеса.
ИИ всё меняет, а для меня уже фундаментально
Хочу рассказать про свой опыт взаимодействия с ИИ уже более года, и уже не принципиально с каким, потому что на днях стал пользоваться другим — он оказался лучше по некоторым параметрам.Для начала надо презентовать мою информационную сущность, чтобы было понятно, о ком речь и как данная личность взаимодействует с ИИ. Итак, о себе: любознательный мальчик с тремя техническими образованиями (IT, электроника, механика), правда, не за все получил диплом, но это было компенсировано стопками изученной технической литературы просто так (гены такие).
Редколлегия престижного научного журнала уволилась из-за внедрения AI, которое привело к увеличению ручного труда
30 декабря 2024 года редакционная коллегия престижного научного журнала в области палеоантропологи и человеческой эволюции - Journal of Human Evolution (далее - JHE) - опубликовала в социальной сети X сообщение, в котором отказывалась от дальнейшего сотрудничества с издателем журнала – компанией Elsevier. В опубликованном действующими и бывшими редакторами журнала манифесте
Обучение живых и «биологичная» нейронная сеть
Давайте разберемся, как же живой мозг обучается. Насколько его обучение похоже или не похоже на то, как это делают машины. Попытаемся смоделировать некоторые аспекты обучения. В машинном обучении укоренились термины обучение без учителя (англ. unsupervised — без контроля) и обучение с учителем (англ. supervised — под контролем). Обучение без учителя – это обучение по неразмеченным данным, или примерам. А обучение с учителем это обычно обучение по некоторым размеченным данным, обучение на примерах при котором результат регулируется и корректируется некоторым внешним механизмом с учётом этой самой разметки. Иногда термин «обучение без учителя» применяют в случае, когда у нас имеется некий агент, которого мы помещаем в некую среду, причём агент изначально не знает по каким правилам и законам действует среда, и без внешней помощи агент обучается взаимодействовать с этой средой. Если у агента имеется некий механизм оценки достижения цели, то это уже можно назвать термином — обучение с подкреплением. Насколько корректны и применимы эти термины к обучению живых организмов?
Эволюция интеллекта: зачем роботам эмоции
Эмоции и интеллект, физики и лирики. Сколько уже времени длится противопоставление этих категорий? Казалось бы, всем известно, что эмоции мешают интеллекту и мы ценим в людях хладнокровие, восхищаемся их умением не поддаться эмоциям и поступить рационально. С другой стороны, отсутствие эмоций тоже нам не очень-то по душе. Вполне возможно, что, не всем нравятся педанты и сухари и, когда они проявляют эмоции, нам, бывает, кажется, что это и есть сама человечность. Что же такое эмоции? Эксклюзивное ли это качество человека или ими обладают еще и животные? И, наконец, нужны ли эмоции роботам и могут ли они у них быть вообще? Всех, кто интересуются такими вопросами и любит пофилософствовать, добро пожаловать под кат.
