Как человеческий мозг справляется с таким странным понятием, как ноль
Ноль, который был изобретён в конце истории, является особенным среди чисел. Новые исследования раскрывают, как мозг создаёт нечто из ничего
Простыми словами о методе максимального правдоподобия и информации Фишера
Всем привет! Сегодня я хотел бы рассказать про метод максимального правдоподобия и информацию Фишера и еще несколько смежных тем, которые активно используются в машинном обучении и анализе данных. Расскажу я об этом просто, понятно и без воды, но с практическими примерами, в том числе на Python.Сейчас я кратенько и водянисто расскажу о проблематике, а потом перейдем непосредственно к теме. Обещаю всю воду оставить исключительно здесь)
Несудьба, интегрально-ролевая система
Правила универсальной нарративно-вычислительной ролевой системы, предназначенной как для соло игр, так и вождения партии. Использует калькулятор, теги с идентификаторами и строится на интерпретации ассоциаций.
Почему GPT-4 ошибается в 96% случаев: границы возможностей LLM
7 декабря 1962 года журнал Life International опубликовал логическую головоломку, состоящую из 15 предложений, описывающих пять домов на улице. Каждое предложение содержало подсказку, например: «Англичанин живёт в красном доме» или «Молоко пьют в среднем доме». Каждый дом имел свой цвет, в нём проживали люди разных национальностей, у которых были разные домашние животные и другие характеристики. Заголовок статьи гласил: «Кому принадлежит зебра?» Подобные задачи стали примером для оценки возможностей, а также ограничений современных моделей машинного обучения.
Распили её правильно. А-В разрез генеральной совокупности
В написании этой статьи ни один ИИ не пострадал участвовал.Весь текст написан с помощью мощного естественного интеллекта автораВ настоящее время А/В тестирование приобрело всеобъемлющий и неоспоримый формат исследования своих действий в предложении товаров и услуг, да и любого исследования человеческих сообществ.И главное, что всё просто - берете исследуемое множество, выделяете часть и исследуете эту часть. В надежде, что свойства этой части такие, же как и у всего сообщества.
DeepSeek-R1 для чайников
В последние месяцы всё чаще слышим про «reasoning-модели», способные не просто продолжать текст, а действительно шаг за шагом решать сложнейшие задачи цепочкой рассуждений (chain-of-thought). Впервые такой подход эффектно показали в OpenAI o1, но, к сожалению, подробности там остаются секретными. Недавно же команда DeepSeek наделала шуму с открытыми вариантами R1 и R1-Zero, созданными поверх их собственной большой MoE-модели DeepSeek-V3. В этом посте я не стану углубляться в вопрос «чья модель лучше — o1 или R1». Зато разберу, какие главные технические детали
BM YOLO: что, если вам не нужно умножать, чтобы распознавать?
Современные технологии глубокого обучения проникают в самые разные области нашей жизни — от автономных автомобилей до систем видеонаблюдения. Однако высокая вычислительная сложность традиционных нейронных сетей остается серьёзным препятствием на пути к их широкому применению на мобильных устройствах и встраиваемых системах.Группа исследователей из Smart Engines представила
Фильтр Гаусса на стероидах: секреты ускорения вычислений
Привет, Хабр! Представьте, что вы пытаетесь обработать фотографию высокого разрешения на вашем смартфоне — добавить размытие, убрать шум или улучшить качество изображения. Кажется, задача проста, но за кулисами работает алгоритм, требующий немало вычислительных ресурсов. Речь идет о фильтре Гаусса – одной из самых популярных операций в области компьютерной обработки изображений.
Внимание правильный ответ
Что в черном ящике???Top-down подходЕсли читатель был достаточно внимателен, то, наверное, заметил, что в предыдущей заметке
Внимание — это все, что нужно коммивояжеру
Говорят, человеческое внимание ходит по треугольнику на картине великого голландцаГде начинается ИИ в задаче коммивояжера?Заголовок отсылает к знаменитой работе Attention Is All You Need
