AI-агенты

Почему нейросеть передумывает простое и недодумывает сложное, и что об этом знал Шерлок Холмс

Обложка: Почему нейросеть передумывает простое и недодумывает сложное, и что об этом знал Шерлок Холмс

Языковые модели научились рассуждать перед ответом. Теперь разработчики бьются над вопросом, который знаком каждому: сколько времени думать над конкретной задачей? На это хочется ответить парой метафор. В рассказе «Союз рыжих» сэра Артура Конан Дойла к Шерлоку Холмсу приходит владелец ссудной кассы Джабез Уилсон. Едва гость садится, сыщик сообщает, что тот нюхает табак, состоит в масонской ложе, а раньше занимался физическим трудом, бывал в Китае и в последнее время много писал. Все это Холмс читает по рукам, манжетам и булавке Джабеза за несколько секунд. История, которую рассказал сам Уилсон, потребовала другого подхода. «Это задача на три трубки, — сказал Холмс Ватсону, — и я попрошу вас минут пятьдесят со мной не разговаривать». Тут Конан Дойл показал обе скорости мышления своего героя. Молниеносная дедукция Шерлока известна всем, но для нашей темы важнее другое его умение.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?