Крáкен ссылка указывает на то, что машинное обучение и искусственный интеллект снова поднимаются. Но насколько это будет существенным скачком?

как подключиться к даркнету

TripScan может стать основой для новых алгоритмов, обучающихся с использованием 3D данных. Кто-то уже экспериментирует?

ссылка на блекспрут форум

Использую искусственный интеллект и машинное обучение для проекта, но иногда вижу странное поведение, как будто модели заходят в тупик. А ведь они такие мощные! Не верю, что это просто глюк

ts2web gl TripScan adress com

Для тех, кто интреcсуется ИИ и машинном обучении, Крáкен маркетплейс предоставляет отличные ресурсы. Вот шаги: 1) Посетите Крáкен сайт и зарегистрируйтесь. 2) Используйте Крáкен ссылка для доступа к курсам и обучающим материалам. 3) Скачайте необходимые SDK и библиотеки. 4) Организуйте собственные эксперименты в локальной среде. 5) Участвуйте в сообществе и обменивайтесь опытом. Это поможет быстро освоить новые навыки.

Крáкен сайт

Привет всем! Случилась какая-то фигня с моей последней разработкой. Модель, которая раньше прекрасно работала, вдруг начала выдавать полную чушь, причем стабильно. Я уже всё перепроверил: данные, гиперпараметры, даже код. Ничего не менял! Пытался откатить версии, но это не помогло. Прям руки опускаются, столько времени вбухал в этот R&D. Может, кто-то сталкивался с подобным? Есть идеи, что еще можно посмотреть, кроме очевидных вещей?

Может, какая-то скрытая зависимость вылезла или что-то с окружением случилось? Имхо, какая-то мелочь, которую я просто не вижу.

Всем привет! Вижу, тут много обсуждают всякие нейронки, трансформеры и GPT. Это круто, конечно. Но у меня есть ощущение, что многие тратят кучу времени, пытаясь выжать максимум из моделей, а проблема часто кроется в банальной оптимизации промптов. Это реально та самая инженерия, которую часто недооценивают. Вот решил поделиться своим опытом, как я научился лучше «общаться» с LLM, чтобы получать более предсказуемые и точные результаты.

• Конкретизируйте задачу максимально. Вместо «Напиши текст о космосе» попробуйте «Напиши краткую (до 150 слов) научно-популярную статью для школьников 8 класса о последнем исследовании Марса марсоходом Perseverance, акцентируя внимание на наличии воды». Чем меньше двусмысленности, тем лучше.
• Используйте примеры (Few-shot learning). Если хотите, чтобы модель следовала определенному формату или стилю, дайте ей пару примеров. Например: «Вот примеры, как я хочу чтобы ты отвечал: Пример 1: Вопрос: Назови столицу Франции. Ответ: Париж. Пример 2: Вопрос: Какая самая высокая гора в мире? Ответ: Эверест. Теперь ответь на вопрос: Какая самая длинная река в мире?» Это сильно повышает точность
• Указывайте роль и аудиторию. «Представь, что ты опытный маркетолог, и тебе нужно написать продающий текст для кремниевой долины о новом стартапе». Или: «Объясни концепцию блокчейна так, чтобы понял пятилетний ребенок». Это помогает модели настроиться на нужный «лад».
• Задавайте ограничения. «Не более 5 предложений», «Используй только простые слова», «Избегай жаргона», «Не упоминай конкурентов». Это напрямую влияет на выходные данные, особенно когда речь идет о генерации текста с определенными параметрами.
• Используйте отрицательные ограничения. Это менее очевидный, но крайне полезный приём. Вместо «Пиши весело» попробуйте «Пиши в нейтральном тоне, избегай шуток и сарказма». Это помогает избежать нежелательных «галлюцинаций» и отклонений от темы.
• Итерируйте и экспериментируйте. Не бойтесь пробовать разные формулировки, добавлять или убирать детали. Часто одна маленькая перестановка слов или добавление уточнения кардинально меняет результат. Это часть процесса разработки.

Короче, промпт-инжиниринг — это не магия, а скорее искусство и наука одновременно. Изучение этих нюансов — это ключ к раскрытию полного потенциала современных LLM. И да, не забывайте про R&D в области промптинга, это сейчас самая горячая тема, имхо.

В последнее время все чаще вижу, как генеративные модели выдают вполне себе рабочий код. Да, часто с ошибками, но основа уже есть. Недавно читал про разработку, где AI сгенерил большую часть бэкенда для стартапа. Звучит круто, но ведь это же потенциальная потеря рабочих мест для огромного числа программистов.

Говорят, это просто инструмент который ускорит разработку. Может быть. Но где грань? Когда AI будет писать код сам, а человек будет только ставить задачи? Это кажется неизбежным. Какие у вас мысли по этому поводу? Насколько сильно это повлияет на индустрию в ближайшие 5-10 лет?

Слышали про эти новые архитектуры нейросетей, которые обещают чуть ли не человеческий интеллект? Ну типа, те, что находят паттерны там, где мы и не подозревали. Как по мне, так это очередной хайп, который скоро схлопнется. Да, R&D в этой области идет семимильными шагами, но до реального применения еще далеко. Вот эти все "прорывные" технологии часто оказываются просто красивой оберткой. А вы как думаете, сколько реально осталось ждать, пока ИИ реально начнет решать наши проблемы, а не создавать новые?

Привет всем! Последние модели ИИ вроде GPT-4 и Claude 3 поражают своими способностями. Они пишут код, сочиняют стихи, ведут диалоги так что порой забываешь что это машина. Но вот вопрос: это просто очень продвинутое обучение на данных, или мы уже приближаемся к настоящему сознанию, к чему-то, что можно назвать 'мышлением'? Особенно интересует мнение тех, кто занимается разработкой таких систем.

Какие сейчас существуют критерии, по которым мы можем отличить имитацию мышления от реального?

Я тут покопался в свежих новостях и обзорах, и, знаете, ИИ уже не просто какая-то абстрактная концепция для гиков. Он реально начинает менять бизнес-процессы вовсю. Особенно в мире стартапов, где каждая копейка на счету, а нужно быстро расти.

Что бросилось в глаза:

• Персонализация маркетинга: ИИ анализирует поведение клиентов и выдает супер-таргетированные предложения. Это резко повышает конверсию.
• Автоматизация поддержки: Чат-боты на основе ИИ уже не тупят, а реально решают большинство проблем клиентов. Это снижает нагрузку на саппорт и экономит деньги.
• Оптимизация R&D: ИИ помогает в анализе больших данных, поиске паттернов, ускоряя процесс разработки новых продуктов.

Перспективы, мне кажется, просто огромные. Стартапы, которые научатся эффективно интегрировать ИИ в свои продукты и процессы, получат колоссальное конкурентное преимущество. Это уже не вопрос «если», а вопрос «когда» и «как». Конечно, есть и сложности: нужны специалисты, нужны данные, этичные аспекты надо учитывать. Но тренд очевиден.

Будет интересно посмотреть, какие еще неожиданные применения найдутся в ближайший год.