AI-агенты

Тестирование моделей на суверенность. Философские аспекты ТЗ

ZOLT®AI / NEWS

Каждая профессиональная область деятельности должна иметь своих специалистов, говорящих на своем «птичьем» языке. Иначе, какая же она профессиональная. Язык этот не является попыткой выделиться и набить себе цену. Нет, он появляется по причине необходимости собственных устоявшихся понятий. Так формируются тезаурус и онтология. В отношении естественных языков дела обстоят еще сложнее. Ведущую роль здесь играют тезаурусы как модели смыслов и их взаимосвязей, выражаемые средствами языка. И эти модели являются основой понимания, через них достигается согласие. Проблему онтологий как моделей объектов и их взаимосвязей «реального» (в кавычках, так как сама по себе реальность является большой философской проблемой) мира, оставим пока в стороне. До последнего времени в мире IT всё главным образом крутилось вокруг computer science, математики, финансов (статистики) и промышленного дизайна.

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?