Совокупная аудитория AI-сервисов Сбера GigaChat и Kandinsky достигла 18 млн пользователей

Российские модели GigaChat и Kandinsky показывают впечатляющие результаты с момента своего релиза в прошлом году. Недавно модели проделали огромную работу, одарив более 1,4 миллионов пользователей ВКонтакте гигантским количеством тематических открыток к 14 февраля и 8 Марта.

Первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин также анонсировал скорый выход новой версии Kandinsky с улучшенным качеством генерации и расширенными возможностями для работы с изображениями и видео.

"Я не буду вдаваться в подробности о данных, на которых обучалась модель"

CTO OpenAI, Мира Мурати, дала интервью журналистке из Wall Street Journal. Та спросила Миру о том, на каких данных обучалась SORA, на что CTO ответила просто "на публично доступных". Никаких уточнений от нее добиться так и не удалось (таймкод отрывка видео: 4:25).

Неудивительно, никому ведь не хочется получить в свой адрес очередную пачку исков об авторских правах и личных данных.

Хотя, конечно, стоит учитывать, что такое поведение Миры не обязательно означает, что что-то обучалось нелегально. Говорить о данных просто-напросто может запрещать NDA.

Также из интересного в интервью: SORA станет доступна в этом году, возможно даже в ближайшие 2 месяца.

Что посмотреть вечером в пятницу: отличный спич от X5 Tech о том, как они прокачивали ML модель под поведение пользователя

Спикер рассказывает про реальные задачи SberBoom, про трудности их решения и детально разбирает:

– Как различается поведение пользователя на устройствах с экраном и без?
– Какие изменения в ML-пайплайне определения намерения пользователя были сделаны, чтобы учесть эти различия для умной колонки SberBoom, и повысить качество?

Необычная DS-задача + крутое решение + интересный рассказ + красивая презентация = рекомендуем посмотреть

Что почитать на выходных: руководство от Google "Как делать ML"

Это Best Practices ML System Design бигтеха, священные скрижали «как делать нужно» и «как делать не нужно». Не обращайте внимание на то, что документу много лет. Он все еще как новый (и в некоторых моментах даже более актуальный, чем современные письмена).

Для тех, кто готов преисполниться

Мы или не мы?

Где лучше всего учиться ML в Росиии? Конечно же в Школе Анализа Данных от Яндекса.

Но вот проблема: чтобы попасть туда, нужна сильная математическая база и скилл щелкать олимпиадное программирование.

Со всеми теми, кто не хочет упустить возможность усилить свои знания, делимся школой Shad Helper, которая готовит к поступлению в ШАД.

Очень скоро, 25 марта, у них стартует 13-месячная программа под руководством сильной команды (преподаватели кандидаты и доктора из МГУ, МФТИ, ВШЭ). Стоимость – 5999 в неделю, остановить обучение можно в любой момент. В комплекте также система скидок за хорошую успеваемость, чат-бот для студентов и регулярные домашние задания с менторской проверкой.

Остались вопросы? Подключайся к ребятам на вебинар 21 марта в 19:00, чтобы узнать больше про курс и подготовку к ШАД.

Традиционно, воскресно, и в этот раз не очень очевидно. Задача!

В группе первокурсников n человек и они видят друг друга впервые. А в парке аттракционов сегодня дают скидку, если приходит компания ровно из k друзей, среди которых каждый дружит с каждым.

Дружба между любой парой однокурсников независимо возникает с вероятностью р. Ваня, один из первокурсников, хочет пойти на аттракционы со скидкой.
Каким в среднем количеством способов он может это сделать?

Кто готов попробовать свои силы?

Ладно-ладно, теперь серьезно. X.ai выложили веса и код Grok-1. Оказалось, что это опять-таки Mixture of Experts. Поражает только размер: 314 млрд параметров. Для сравнения, в Gemini Pro 100 млрд.

GitHub | HuggingFace