Публикации с хабом Машинное обучение
Как проектировать ИИ‑инструменты, которые делают пользователей лучше
Рабочее место не-вайбкодера: настраиваем harness
Почему AI-агенты ломаются на длинных задачах — и как обвязка помогает им дописывать приложения
Облачно, возможны нейросети: кризис датасетов и ахиллесова пята систем машинного зрения — DIY-чтение на выходные
- Блог компании beeline cloud
- Учебный процесс в IT
- Облачные сервисы
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
Как LLM научила рекомендательную модель видеть больше, чем историю взаимодействий
Математика кластеров: разбираемся в умной кластеризации данных на примере нашей системы поиска аномалий в логах. Часть 1
Speech-to-LaTeX: распознавание математических выражений и предложений в LaTeX
Надо ли бороться с анизотропией эмбеддингов
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 3: Градиентный спуск
Детекция чужого почерка в экзаменационных бланках без эталонного образца
Вам продают ИИ. Покупать нужно не его
От фич и каскадов к генеративной модели: как мы переосмыслили рекомендации с помощью ARGUS
Как мы проектировали multi-agent feedback для обучения рисованию
LLM-инференс на фотонах? Препарируем передовые технологии, представленные в апреле
