Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Авито намерен вложить около 12 миллиардов рублей в развитие генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Ожидается, что к 2028 году применение этих технологий принесет компании более 21 миллиарда рублей.
Особенное внимание уделяется разработке нового семейства генеративных моделей — текстовой A-Vibe и мультимодальной A-Vision. Эти модели, обученные на базе нейросети Qwen2.5 с 7 миллиардами параметров, адаптированы под нужды торговли и маркетинга.
Уже в 2024 году первые продукты с использованием GenAI принесли Авито свыше 670 миллионов рублей. В 2025 планируется запуск 20 новых сценариев: ожидается, на с их помощью компания заработает более 1 млрд рублей.
@datascienceiot
Особенное внимание уделяется разработке нового семейства генеративных моделей — текстовой A-Vibe и мультимодальной A-Vision. Эти модели, обученные на базе нейросети Qwen2.5 с 7 миллиардами параметров, адаптированы под нужды торговли и маркетинга.
Уже в 2024 году первые продукты с использованием GenAI принесли Авито свыше 670 миллионов рублей. В 2025 планируется запуск 20 новых сценариев: ожидается, на с их помощью компания заработает более 1 млрд рублей.
@datascienceiot
Llama 3.2 From Scratch
This repository contains a from-scratch, educational PyTorch implementation of Llama 3.2 text models with minimal code dependencies. The implementation is optimized for readability and intended for learning and research purposes.
📌 Guide
@datascienceiot
This repository contains a from-scratch, educational PyTorch implementation of Llama 3.2 text models with minimal code dependencies. The implementation is optimized for readability and intended for learning and research purposes.
📌 Guide
@datascienceiot
DeepResearcher: Scaling Deep Research via Reinforcement Learning in Real-world Environments
📚 Paper
@datascienceiot
📚 Paper
@datascienceiot
SAE Match: новый метод для отслеживания изменений концепций внутри модели от слоя к слою
Методику, позволяющее понимать, как искусственный интеллект принимает решения на разных этапах вычислений, представили ученые из T-Bank AI Research. Она не требует дообучения и дополнительных данных. Может применяться в разработке гибридных архитектур ИИ и стать основной для развития интерпретируемых моделей.
📚 Paper
@datascienceiot
Методику, позволяющее понимать, как искусственный интеллект принимает решения на разных этапах вычислений, представили ученые из T-Bank AI Research. Она не требует дообучения и дополнительных данных. Может применяться в разработке гибридных архитектур ИИ и стать основной для развития интерпретируемых моделей.
📚 Paper
@datascienceiot
Дружелюбная встреча для аналитиков от команды Международных проектов Яндекс Поиска.
Приходите в штаб-квартиру Яндекса "Красная Роза" 13 апреля — мы расскажем, как устроена команда Международных проектов Поиска, из чего в ней состоит аналитика и каким образом с этим связаны Яндекс Игры.
В финале встречи эксперты из Яндекса проведут для участников диагностику навыков аналитики и математической статистики — если пройдете успешно, мы засчитаем это как успешную техническую секцию при собеседовании в Яндекс.
Зарегистрироваться на Welcome Time для аналитиков можно здесь до 12 апреля
Приходите в штаб-квартиру Яндекса "Красная Роза" 13 апреля — мы расскажем, как устроена команда Международных проектов Поиска, из чего в ней состоит аналитика и каким образом с этим связаны Яндекс Игры.
В финале встречи эксперты из Яндекса проведут для участников диагностику навыков аналитики и математической статистики — если пройдете успешно, мы засчитаем это как успешную техническую секцию при собеседовании в Яндекс.
Зарегистрироваться на Welcome Time для аналитиков можно здесь до 12 апреля
Physics-based Deep Learning
📓 Book
@datascienceiot
#AI #MachineLearning #DataScience #Physics #NeuralNetworks #Algorithms
📓 Book
@datascienceiot
#AI #MachineLearning #DataScience #Physics #NeuralNetworks #Algorithms