Мы можем сделать лучше, чем это По моему опыту, принцип Питера является постоянным во всех компаниях. Да, к нему прикреплено цис-мужское белое имя, но это только потому, что оно существует так долго и до сих пор не исправлено. Так что же это такое и что нам с этим делать? Если кто подскажет…

от Люсия Моц, доктор философии Это первая публикация в серии, которая поможет исследователям понять варианты проектирования на системном уровне, связанные с развертыванием LLM. С появлением больших языковых моделей (LLM) возникают новые проблемы, которые необходимо решать, особенно когда речь идет о масштабном развертывании этих моделей. В отличие от традиционных сверточных нейронных сетей (CNN) или рекуррентных нейронных сетей (RNN), LLM требуют огромных вычислительных мощностей,..

Искусственный интеллект для разработки программного обеспечения (AI4SE) исследует, как ИИ может улучшить жизненный цикл системной инженерии, охватывая несколько артефактов, охватывающих все этапы непрерывной разработки и интеграции. Поскольку на этих этапах задействованы большие разнородные источники данных, их взаимосвязь четко определяется с помощью графиков. Последние достижения в области машинного обучения (ML) помогают строить и анализировать эти графики. Они преимущественно..

Что определяет крупномасштабное машинное обучение? На этот, казалось бы, невинный вопрос часто отвечают петабайты данных и сотни графических процессоров. Оказывается, крупномасштабное машинное обучение не имеет ко всему этому никакого отношения. В 2013 году Леон Ботту провел урок по этой теме в Институте Пуанкаре. Класс по-прежнему актуален сегодня, как и тогда. Этот пост - его краткое изложение. Фундаментальная гипотеза машинного обучения Большая часть недавнего прогресса в..

По мере роста спроса на приложения ИИ мы наблюдаем, как компании прилагают много усилий для создания своих инструментов машинного обучения (MLE), адаптированных к их потребностям. Отрасли сталкиваются с огромным количеством проблем, связанных с наличием хорошо спроектированной среды для их жизненного цикла машинного обучения (ML): создание, развертывание и управление моделями машинного обучения в производственной среде. Этот пост будет охватывать две статьи, объясняющие методы MLE двух..

На муле Кентукки: стенограмма В мире языков программирования со статической типизацией, похоже, существует досадное разделение. У вас либо продвинутая и интересная система типов на вашем языке программирования, но вы платите за нее медленным временем компиляции, либо у вас скучная система типов с быстрым временем компиляции. Экономика разработки статически типизированного языка программирования с удобным пользовательским интерфейсом (а скорость компиляции является основным компонентом..