Forwarded from Machinelearning
Главная идея книги - показать, почему и как глубокие нейросети учатся извлекать сжатые, информативные представления сложных данных, и что у них внутри:
📖 Читать онлайн: ma-lab-berkeley.github.io/deep-representation-learning-book
@ai_machinelearning_big_data
#book #deeplearning #representationlearning #ucberkeley #machinelearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
THE DRAGON HATCHLING: THE MISSING LINK
BETWEEN THE TRANSFORMER AND MODELS OF THE BRAIN
📕 Читать
@datascienceiot
BETWEEN THE TRANSFORMER AND MODELS OF THE BRAIN
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Video-LMM Post-Training: A Deep Dive into Video Reasoning with Large Multimodal Models
Read
@datascienceiot
Read
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
A comprehensive, hands-on tutorial on the most recent advancements in robotics
📚 Читать
@datascienceiot
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Readers Prefer Outputs of AI Trained on Copyrighted Books over Expert Human Writers
📚 Читать
@datascienceiot
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Foundation Models for Scientific Discovery: From Paradigm Enhancement to Paradigm Transition
📚 Читать
@datascienceiot
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Scaling Large MoE Models with Wide Expert Parallelism on NVL72 Rack Scale Systems
📚 Читать
@datascienceiot
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
A-Vibe и A-Vision — собственные языковые модели технологической платформы Авито — стали доступны всем.
Это первые российские решения, глубоко оптимизированные под русский язык и задачи e-commerce. Они подходят для анализа документации, создания ИИ-ассистентов и автоматизации контента. Компания потратила на разработку ИИ-моделей около полумиллиарда рублей.
Обе модели способны обрабатывать большие тексты (до 100 страниц) и вызывать внешние инструменты — например, для расчетов, поиска данных или работы с API. На их базе можно строить автономных ИИ-агентов и интегрировать технологии прямо в бизнес-процессы.
A-Vibe уже занимает верхние позиции в рейтингах, в том числе по пониманию русского языка. Команда Авито не собирается останавливаться: она адаптировала под русский целый набор тестов для оценки качества моделей. Все инструменты доступны бесплатно на Hugging Face.
Это первые российские решения, глубоко оптимизированные под русский язык и задачи e-commerce. Они подходят для анализа документации, создания ИИ-ассистентов и автоматизации контента. Компания потратила на разработку ИИ-моделей около полумиллиарда рублей.
Обе модели способны обрабатывать большие тексты (до 100 страниц) и вызывать внешние инструменты — например, для расчетов, поиска данных или работы с API. На их базе можно строить автономных ИИ-агентов и интегрировать технологии прямо в бизнес-процессы.
A-Vibe уже занимает верхние позиции в рейтингах, в том числе по пониманию русского языка. Команда Авито не собирается останавливаться: она адаптировала под русский целый набор тестов для оценки качества моделей. Все инструменты доступны бесплатно на Hugging Face.
StarBench: A Turn-Based RPG Benchmark for Agentic Multimodal Decision-Making and Information Seeking
Read
@datascienceiot
Read
@datascienceiot