382K subscribers
4.42K photos
848 videos
17 files
4.87K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ США запускают национальный проект для искусственного интеллекта.

Президент США подписал указ о создании единой государственной ИИ-платформы. Проект, реализация которого поручена Министерству энергетики, должен радикально ускорить научные исследования и сократить циклы открытий в биотехнологиях и энергетике с нескольких лет до дней.

Инициатива мобилизует инфраструктуру 17 федеральных исследовательских центров. Их суперкомпьютеры и накопленные за десятилетия массивы научных данных будут использованы для обучения специализированных моделей. Новая платформа позволит ИИ-агентам автономно планировать эксперименты, проверять гипотезы и генерировать прогнозы в области химии, биологии и инженерии.
whitehouse.gov

✔️ OpenAI объединила голосовой и текстовый режимы в ChatGPT.

ChatGPT получил обновление, которое устраняет барьер между способами ввода: голосовой чат теперь интегрирован непосредственно в основное окно переписки. Это позволяет пользователям бесшовно переключаться между речью и набором текста, не переходя в отдельный режим.

Теперь во время голосовой сессии можно свободно просматривать историю сообщений, сгенерированные изображения или карты, а ответы ассистента автоматически дублируются в текстовом виде.

Функция уже доступна в мобильных приложениях и веб-версии. Для тех, кто хочет пользоваться голосовым интерфейсом отдельно, OpenAI оставила возможность вернуть его через настройки в разделе Voice Mode.
OpenAi в сети Х

✔️ Microsoft выпустила модель для управления компьютером.

Fara-7B — компактная агентная модель от Microsoft Research на базе Qwen2.5-VL для автономной работы с интерфейсами. Модель умеет анализировать скриншоты, генерировать команды для мыши и клавиатуры, предсказывая точные пиксельные координаты.

В бенчмарках Fara-7B обошла существующие решения и выполняет задачи в разы дешевле крупных моделей - средняя стоимость сессии составляет меньше 3-х центов. Веса модели опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT.
microsoft.com

✔️ В Гарварде разработали модель для диагностики редких генетических заболеваний.

Гарвардская медшкола представила popEVE - нейросеть, способную с высокой точностью выявлять патогенные мутации в геноме для решения проблем диагностики редких наследственных болезней, причины которых врачи зачастую не могут найти годами.

PopEVE объединяет генеративный ИИ с языковой моделью для белков и статистикой человеческих популяций. Система умеет корректно сравнивать опасность мутаций, расположенных в абсолютно разных генах, и выдавать унифицированный клинический рейтинг риска. Предыдущие модели не справлялись с такой кросс-генной калибровкой.

Эффективность системы подтвердили на выборке из 30 000 пациентов. Модель успешно определила причину болезни в трети случаев и попутно обнаружила 123 гена, ранее не связывавшихся с развитием патологий.
harvard.edu

✔️ Grok 5 сразится с чемпионами League of Legends в 2026 году.

Илон Маск анонсировал амбициозный эксперимент: в 2026 году следующая версия модели xAI бросит вызов сильнейшим киберспортивным командам мира. Матч планируется не просто как шоу, а как критический тест на пути к AGI.

Для чистоты эксперимента инженеры введут жесткие технические ограничения, уравнивающие шансы. Модель не будет подключаться к API игры — она должна «смотреть» на монитор через камеру с имитацией обычного человеческого зрения. Скорость реакции и частоту кликов также лимитируют до физических возможностей человека. Предполагается, что Grok 5 освоит сложные механики MOBA-стратегии с нуля, опираясь только на чтение документации и самостоятельные эксперименты в ходе игры.
Elon Musk в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
86👍28🔥9🥰6👏2🐳2🦄1
🌟 ZAYA1: первая MoE-модель, полностью обученная на стеке AMD.

Есть устойчивое мнение, что серьезное обучение нейросетей возможно только на чипах одной известной компании.

В Zyphra решили доказать обратное, и, в сотрудничестве с AMD и IBM провели эксперимент, который на практике доказал, что есть альтернатива.

Стартап опубликовал техотчет и результат - модель ZAYA1. Это первая модель архитектуры MoE, обученная полностью на платформе AMD.

Сеттинг проекта был действительно "красным": графические процессоры AMD Instinct, сетевые интерфейсы AMD Pensando и программный стек ROCm.

ZAYA1 получилась довольно интересной. У неё 8.3 млрд. общих параметров, из которых активных всего 800 миллионов.

Несмотря на компактность, в тестах она выглядит бодро. В ризонинге, математике и программирование ZAYA1 обошла Llama-3-8B и OLMoE. А по общим показателям встала в один ряд с Qwen3-4B и гугловской Gemma3-12B.

Обучение проходило на кластере IBM Cloud, где модель переварила 14 трлн. токенов. Но дело не только в железе, в папйплайне использовали архитектурные инновации:

🟢Новый механизм внимания - Compressed Convolutional Attention. Он использует свертки внутри блока внимания, это снизило нагрузку на вычисления и память.

🟢Переделали маршрутизатор MoE. Вместо стандартного линейного роутера, ZAYA1 использует сложную последовательность операций, что заставляет "экспертов" внутри нейросети специализироваться гораздо лучше.

🟢Residual Scaling. Добавили обучаемые скалярные гейты в остаточный стрим на выходы каждого блока, чтобы модель контролировала степень забывания.


⚠️ Для запуска инференса потребуется ветка zaya форка transformers из репозитория Zyphra.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Модель
🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #MoE #Zyphra
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4822🔥13😁7🦄3🙏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Densing Law: эффективность LLM удваивается каждые 3,5 месяца.

Университет Цинхуа опубликовал в Nature Machine Intelligence работу, декларирующую новый эмпирический закон развития ИИ - Densing Law. Согласно их данным, «плотность способностей» языковых моделей растет по экспоненте: количество параметров, необходимых для достижения фиксированного уровня качества, сокращается вдвое каждые 3,5 месяца.

Как следствие, стоимость инференса падает в 2 раза каждые 2,6 месяца, что подтверждается рыночной динамикой цен на API (падение в 266 раз за неполные 2 года).

Авторы прогнозируют скорый расцвет Edge AI: с учетом прогресса мобильных чипов, эффективная мощность моделей, способных работать локально на смартфонах и часах, теперь удваивается каждые 88 дней.
nature.com

✔️ Власти Китая запретили ByteDance использовать чипы Nvidia.

Администрация киберпространства Китая заблокировала возможность использования ускорителей Nvidia при развертывании новых вычислительных мощностей ByteDance. По данным The Information, материнская компания TikTok, ставшая в этом году крупнейшим закупщиком оборудования Nvidia в регионе, теперь располагает внушительными складскими запасами железа, которое невозможно пустить в дело из-за регуляторных ограничений.

Этот запрет стал очередным шагом Пекина в кампании по снижению зависимости от американских технологий. Власти принудительно переориентируют техгигантов на использование отечественной продукции, продвигая решения от Huawei и Cambricon в качестве безальтернативной замены импортному кремнию.
theinformation.com

✔️ Uber запустила в Абу-Даби сервис беспилотных такси.

Столица ОАЭ стала четвертым городом в мире и первой локацией на Ближнем Востоке, где агрегатор начал массовую эксплуатацию роботакси. Технологическим партнером выступил китайский стартап WeRide: их автономные автомобили теперь курсируют в районе острова Яс и доступны для заказа в приложении через тарифы UberX и Uber Comfort.

Хотя в США Uber уже возит пассажиров без водителей в Остине, Финиксе и Атланте, запуск в Абу-Даби знаменует начало масштабной глобальной экспансии. В ближайшие пять лет партнеры планируют вывести беспилотные авто WeRide на улицы еще 15 городов, включая европейский рынок.
cnbc.com

✔️ LTX Studio представила инструмент для изменения сюжета внутри видео.

Новая функция Retake в платформе LTX приносит точечный контроль в видео-продакшен, она умеет «переснимать» конкретные временные отрезки внутри ролика без потери общей целостности сцены.

Технически это работает как темпоральный инпэйнт: модель перегенерирует выделенный фрагмент (от 2 до 16 секунд), жестко привязываясь к контексту соседних кадров для сохранения освещения, динамики и стиля. Это дает возможность менять реплики персонажей, корректировать актерскую игру или переписывать концовку сцены, оставляя остальной футаж нетронутым.

Инструмент уже доступен всем пользователям платформы и через API.
ltx.studio

✔️ Google DeepMind выложила в открытый доступ фильм-хронику создания AlphaFold.

Google опубликовала на YouTube полную версию документальной ленты The Thinking Game. Картина, съемки которой заняли 5 лет, погружает зрителя во внутреннюю кухню лаборатории DeepMind и показывает эволюцию команды: от первых побед в стратегических играх до решения фундаментальной биологической проблемы с помощью AlphaFold.

В центре сюжета не только технические прорывы, но и личная история сооснователя DeepMind Демиса Хассабиса, посвятившего жизнь созданию AGI.
youtube.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5726🥰9🔥2🦄2
🚀 DeepSeek выпустили DeepSeek Math V2 - мощную модель для самопроверяемых математических рассуждений.

Модель способна не просто решать задачи, а самостоятельно проверять корректность своих доказательств.

Это шаг от генерации ответа к глубокому, надёжному и логически выверенному выводу.

📊 Результаты:
- уровень золотой медали на IMO 2025
- почти идеальные результаты на CMO 2024
- 118 из 120 баллов на Putnam 2024

🔍 Главное отличие от предыдущих моделей:
ИИ учится *мыслить строго*, пошагово формируя доказательство и сам проверяет логическую связность каждого шага.

Подходит как для автоматизированного решения задач, так и для обучения, генерации разборов и проверки решений.

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2

@ai_machinelearning_big_data

#AI #DeepSeek #Math #LLM #MachineLearning #OpenSource #
69👍23🔥13🦄42❤‍🔥2🤔2
💡 Релиз Z-Image: быстрая 6B модель

Команда Tongyi-MAI представила новую text-to-image архитектуру на 6 миллиардов параметров.

Главное из отчета:

* Оптимизация: Это дистиллированная модель, которой достаточно 8 шагов (NFE) для качественной генерации.
* Скорость: Sub-second latency (менее 1 секунды) на H800.
* Требования: Спокойно запускается на 16GB VRAM. Модель доступна для локального инференса на старших картах 3090/4080/4090.

Моделька выделит высокий уровень фотореализма, точное следование инструкциям и рендеринг текста.


🔗 Демо: https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration
🔗 Веса (Turbo): https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

@ai_machinelearning_big_data


#Tongyi #ai #genai #ml
38👍20🥰3🦄3🔥2😁2
✔️ INTELLECT-3 - новая мощная открытая модель от Prime Intellect

Prime Intellect выкатили INTELLECT-3 - 106B Mixture-of-Experts модель, обученнfz на GLM-4.5 Air Base с двумя этапами: SFT и масштабным RL-дообучением.

Это первая модель такого масштаба, где асинхронный RL - не эксперимент, а основа обучения. В результате модель демонстрирует сильный перформанс в математике, коде и reasoning.

Фокус модели - долгие цепочки действий и агентные задачи, а не просто генерация текста.

Главное:
- Модель показывает топ-результаты для своего размера в математике, коде и reasoning.
- Обучение шло на 512×H200 в течение ~2 месяцев.
- Использован собственный стек: PRIME-RL, Verifiers, Environments Hub и sandbox-инфра.
- Всё открыто: код, среды, инструменты.

🟠Technical Report: https://storage.googleapis.com/intellect-3-paper/INTELLECT_3_Technical_Report.pdf
🟠Hugging Face: https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-3
🟠PRIME-RL: https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-rl
🟠Verifiers: https://github.com/PrimeIntellect-ai/verifiers
🟠Environments Hub: https://hub.primeintellect.ai

@ai_machinelearning_big_data


#ai #intellect3 #primeintellect #glm45
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
39👍15🔥10🥰5😁2🦄2
📌This Is How We Are Going to Build AGI: CAIA Google рассказал о состоянии ИИ.

Логан Килпатрик из команды DeepMind беседует с Кораем Кавукчуоглу, CTO DeepMind и по совместительству новым главным архитектором Google по искусственному интеллекту.

Корай Кавукчуоглу рассказал о своих взглядах на текущее состояние ИИ, архитектуру Gemini и стратегию Google по достижению AGI. Он считает, что это «новая эра», где технологии стремительно меняются, и что ближайшие 6 месяцев обещают быть такими же захватывающими, как и предыдущие.

Основные темы интервью:

🟡Успех Gemini 3 и подход к AGI

Недавний запуск Gemini 3 получился суперпозитивным. Но прогресс не замедляется, и Gemini 3, подобно 2.5, снова «отодвинула рубеж по ряду измерений». Центральная философия Google в том, что AGI будет «совместно создаваться с нашими клиентами». Это не чисто исследовательская работа, проводимая в изоляции, а совместное усилие с миром, требующее инженерного мышления.

🟡Новый взгляд на прогресс и бенчмарки

Несмотря на то, что модели Google достигают лидирующих позиций на бенчмарках, истинное мерило прогресса в реальном применении. Старые бенчмарки перестают определять текущий рубеж, и новая мера успеха — это предоставление большей ценности в реальном мире, где модели используют ученые, студенты, юристы и инженеры.

🟡Планы на будущее

Приоритеты для улучшения в будущих версиях Gemini Pro:

🟢Следование инструкциям: Модель должна уметь понимать и выполнять запрос пользователя, а не просто отвечать так, как считает нужным.

🟢Интернационализация: Google сосредоточен на языках, где исторически производительность была невысокой.

🟢Функциональные и инструментальные вызовы: Это критически важные технические области, поскольку они позволяют моделям естественно использовать существующие инструменты.

🟢Код и агентские действия : Код - это база для создания чего угодно в цифровом мире. Корай считает, что агентские действия и код — это наиболее перспективные области роста, в которых еще есть много возможностей для совершенствования.

🟡Интеграция с продуктами и инновации

Интеграция- важная тема для сбора фидбэка от пользователей, который необходим для понимания того, как нужно улучшать модели. Риск для Gemini заключается не в отсутствии масштабирования, а в исчерпании инноваций. Поэтому Google DeepMind и Google Research должны постоянно заниматься исследованиями, чтобы находить новые идеи, которые будут питать «двигатель ИИ» Google.

🟡Единство моделей и генеративные медиа

Генеративные медиа-модели сходятся с текстовыми моделями. Яркий пример - Nano Banana Pro, которая показала, как слияние понимания мира из текста с пониманием из изображений позволяет модели создавать более детализированные и концептуально связные изображения, например, инфографику на основе сложных документов.

Фоном идет история о личном пути Корая Кавукчуоглу : от исследователя Deep Learning в DeepMind в 2012 году до текущей руководящей роли.

🔜 Смотреть полное интервью на Youtube


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
101👍30🔥18🥰5❤‍🔥2😁1🤩1😇1🦄1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Метаданные пользователей OpenAI API утекли через сервис Mixpanel.

OpenAI раскрыла детали инцидента безопасности, произошедшего на стороне подрядчика — платформы аналитики Mixpanel. Злоумышленники получили доступ к системам вендора и экспортировали метаданные пользователей, работающих с API. В утечку попали имена, адреса электронной почты, User ID, ID организаций, сведения об используемых браузерах и ОС, а также примерная геолокация.

OpenAI говорит, что критически важные данные остались в безопасности: пароли, сами API-ключи, платежная информация и промпты не скомпрометированы. Пользователей ChatGPT инцидент также не затронул. В ответ на нарушение периметра безопасности OpenAI отключила Mixpanel от своих продуктов и полностью прекратила сотрудничество.
openai.com

✔️ Китайский бигтех переносит обучение ИИ за границу.

Alibaba и ByteDance начали массово переводить обучение LLM в Юго-Восточную Азию. Цель миграции в Сингапур и Малайзию — получить легальный доступ к ускорителям Nvidia, прямые поставки которых в КНР заблокированы. Арена мощностей у зарубежных ЦОД формально не нарушает санкционный режим. Этот обходной путь стал безопасным после того, как администрация США отменила «правило распространения».

Исключением остается DeepSeek, который продолжает тренировать модели внутри Китая, используя запасы карт Nvidia и сотрудничая с инженерами Huawei. В индустрии формируется гибридная архитектура: обучение выносится на зарубежные кластеры, а инференс все чаще переводится на локальные китайские чипы.
ft.com

✔️ Alibaba представила умные очки Quark.

Китайский техногигант запустил продажи смарт-очков Quark. Устройство, внешне неотличимое от стандартной оправы, работает под управлением модели Qwen. Стартовая цена гаджета составляет около $268.

Инженеры сделали ставку на автономность и интеграцию с экосистемой: девайс оснащен сменными аккумуляторами, двойной оптикой и системой профессиональной съемки. Очки глубоко связаны с сервисами компании — пользователи могут использовать визуальный ассистент для мгновенного перевода, оплаты через Alipay и распознавания товаров для поиска цен на Taobao.
reuters.com

✔️ Apple создает альтернативу диффузионным нейросетям.

Apple опубликовала работу, предлагающую новый подход к генерации видео, способный потеснить диффузионные модели. Система STARFlow-V построена на архитектуре потоковой нормализации и обучается как единая модель для работы с текстом, картинками и видео.

В отличие от диффузии, требующей множества итераций для денойза, STARFlow-V использует однократное обратимое отображение и строгую причинно-следственную логику. Глобальный блок модели работает авторегрессионно: генерация каждого нового латента зависит исключительно от предыдущих данных.

Для оптимизации скорости вычислений применяется параллельные обновления Якоби, что дает качество уровня SOTA при более высокой стабильности генерации.
starflow-v.github.io

✔️ AdvancedIF: жёсткий бенчмарк проверки LLM на следование сложным инструкциям.

Лаборатория Марка Цукерберга разработала AdvancedIF - инструмент для выявления реальных пределов LLM в выполнении директив. Бенчмарк фокусируется на сценариях с высокой когнитивной нагрузкой: набор данных включает более 1600 промптов, каждый из которых содержит 6 одновременных условий: от требований к формату и стилю до негативных ограничений и перекрестных логических зависимостей.

Помимо разовых запросов, AdvancedIF тестирует управляемость моделей через системные промпты и способность удерживать контекст в сложных диалогах. В качестве арбитра используется o3-mini, которая сверяет ответы модели с критериями, разработанными экспертами-людьми. Инструментарий поддерживает пакетную обработку, а сам датасет можно найти на Hugging Face.
github.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
70👍19🔥8🦄3
🌟 ToolOrchestra: буст ИИ-потенциала за счет координации моделей и инструментов.

NVIDIA совместно с Университетом Гонконга разработала ToolOrchestra - методику обучения дирижеров для ИИ-агентов, и выпустила на ее основе модель Orchestrator-8B.

Это модель, базирующаяся на архитектуре Qwen3 предназначена для оркестрации других моделей и инструментов. Вместо того чтобы решать задачу в одиночку, модель чередует этапы рассуждения с вызовом внешних инструментов.

В ее арсенале поисковые движки, интерпретаторы кода и другие LLM, от узкоспециализированных математических до универсальных гигантов Claude и Llama-Nemotron.

Обучение проводилось с помощью GRPO, который поощрял модель не только за точность, но и за экономическую эффективность.

В результате решение получилось в 2,5 раза быстрее и на 70% дешевле в эксплуатации, чем использование одной лишь флагманской модели для всех этапов задачи, а сама Orchestrator-8B набрала 37,1% в сложнейшем бенчмарке Humanity's Last Exam , обойдя GPT-5 (35,1%).


📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License.

📌Лицензирование модели: NVIDIA License.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Датасет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Orchestrator #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
65👍34🔥11🤬2🦄2❤‍🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ ШАД Яндекса начал обучать ученых.

В Школе анализа данных, где готовят специалистов по ИИ, началось обучение по применению ИИ в естественно-научных исследованиях. На программу подали заявки ученые из 37 регионов - больше всего запросов получили от экспертов в областях физики, медицины и химии. В итоге зачислили 50 молодых исследователей: от магистрантов до кандидатов наук из Москвы, Петербурга, Уфы, Иркутска, Владивостока и Екатеринбурга.

Участники изучают основы ИИ и сразу применяют инструменты в своих задачах. С каждой командой работает эксперт ШАДа: помогает выбрать методы и спланировать эксперимент. Если проекту нужны тяжелые вычисления, подключаются мощности Yandex Cloud.

✔️ ИИ научили считывать активность скрытых мышц кисти по видео.

Команда из Institute of Science Tokyo анонсировала фреймворк PianoKPM Net, способный с высокой точностью определять активность мышц рук без использования нательных датчиков. Обычно для этого требуется инвазивная и дорогая электромиография, но новая архитектура реконструирует паттерны мышечных сокращений, анализируя только видеозапись.

В основе системы - уникальный датасет, собранный на базе 12 часов игры профессиональных пианистов, где визуальные данные синхронизированы с реальными сигналами мышц. Технология превращает обычную камеру в диагностический инструмент, что важно для реабилитационной медицины, спортивной аналитики и создания продвинутых интерфейсов «человек-компьютер». Авторы планируют выложить датасет и модель в открытый доступ.
techxplore.com

✔️ ИИ-проект Джеффа Безоса купил стартап General Agents.

Project Prometheus поглотил разработчика агентного ИИ General Agents. Сделка прошла в закрытом режиме еще летом и сопровождалась переходом команды инженеров из DeepMind и Tesla в структуру Prometheus. Цель Prometheus: создание ИИ-систем для поддержки сложных производств автомобилестроения и космической отрасли.

Главный актив General Agents - технология Ace для автономного управления интерфейсами и приложениями. Хотя изначально Ace создавался для автоматизации рутинны на ПК, в рамках Prometheus эти наработки, судя по всему, будут масштабированы для индустриальных сценариев.
wired.com

✔️ OpenAI и Google резко ограничили лимиты в Sora и Nano Banana Pro.

Глава направления Sora в OpenAI Билл Пиблз сообщил, что бесплатные аккаунты теперь ограничены всего 6 видеогенерациями в сутки, так как текущие графические процессоры буквально плавятся от запросов. Это ограничение не выглядит временным: компания прямо предлагает докупать генерации по мере необходимости, хотя условия для подписчиков ChatGPT Plus и Pro пока остались прежними.

Google приняла аналогичные меры, урезав бесплатный доступ к инструменту Nano Banana Pro до 2 изображений в день. Техгигант предупредил, что лимиты могут меняться динамически и без уведомлений. Кроме того, под ограничения попал и доступ бесплатных пользователей к модели Gemini 3 Pro.
theverge.com

✔️ Perplexity добавила функцию долгосрочной памяти.

ИИ-поисковик получил функцию "persistent memory", которая позволяет запоминать предпочтения, интересы и детали предыдущих диалогов. Теперь система автоматически создает "постоянный контекст" пользователя, а ответы становятся персонализированными и требуют меньше уточняющих запросов.

Perplexity извлекает факты из хранилища памяти и напрямую использует их при формировании ответа. Этот контекстный слой работает поверх любой выбранной модели без потери накопленных знаний о пользователе. Функция полностью управляема: сбор данных можно отключить в настройках, а в режиме инкогнито история не сохраняется.
perplexity.ai

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
58👍26🔥8😁4🦄4