Machine Learning

«Учиться, учиться и учиться!» (с) В.И. Ленин Зачем это все? Итак — задача: реализовать ИИ-ассистента, использующего SLM (Small Language Model) для извлечения персонализированной информации о пользователе. Почему SLM? Ну, приватность — данные не уходят никому, экономия опять же. Детали нам не нужны тут — важно понять, возможно ли это вообще с приемлемым качеством, какие тернии нас ждут, кто виноват и что делать? Поехали! SLM Глянем, что есть на Hugging Face — остановимся на свеженькой Qwen3.5-0.8B — вроде близко к тому, что нам нужно, 0.8B параметров, вполне. Теперь наша задача — выяснить, насколько модель умна для наших задач — а тут не всё просто. Наша цель в идеале что-то вроде Google Memory Bank. Кстати, Google выложил своё видение Context Engineering: Sessions and Memory и это очень интересно — особенно раздел Memory Generation: Extraction and Consolidation. Вкратце перечислим основные тезисы: ...

Нейронные сети для начинающих - это простое и доступное введение в удивительный мир искусственного интеллекта. Мы начнем с объяснения базовых принципов работы нейронных сетей, используя понятные аналогии и визуальные примеры. Затем перейдем к практическим аспектам - как создавать, обучать и использовать нейросети для решения реальных задач. К концу этой статьи вы получите четкое представление о том, что такое нейронные сети и как они работают. Что такое нейронные сети? Нейронные сети - это вычислительные системы, вдохновленные биологическими нейронными сетями, которые составляют человеческий мозг. Главное - нейронная сеть по сути решает одну из двух задач: классификацию или регрессию. То есть вычисли стоимость квартиры по её характеристикам (регрессия) или определи - на фото кот или собака? ...