AI-агенты

VM упадёт через 30 минут. Можно ли узнать об этом раньше мониторинга?

Обложка: VM упадёт через 30 минут. Можно ли узнать об этом раньше мониторинга?

Все снова пишут про большие языковые модели. А если чуть отдохнуть? Пора вспомнить, что до них тоже существовало машинное обучение — и оно вполне умело решать полезные задачи. Берём телеметрию виртуальных машин, час истории нагрузки и пытаемся предсказать перегрузку за 30 минут до того, как её увидит обычный мониторинг. Используем классику: временные ряды, численные методы, LSTM и проверка на реальных данных. И да — это еще работает. Как раньше: женщины были женщинами, мужчины — мужчинами, колбаса была настоящей, мороженое — вкусным, а каждый юноша писал сам свое ядро линукс. Вернуться к нормальному машинному обучению

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?