This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 $100 БЕСПЛАТНО НА API CLAUDE? Появился единый хаб с токенами
Tabitoken раздаёт бесплатный баланс для работы с AI-моделями.
Что доступно:
🔥 Claude Opus 4.8
🔥 Opus 5
🔥 Thinking-модели
Главное:
• оплата идёт за токены, а не за количество запросов;
• Opus 4.8 — примерно $1 за 1M входных токенов и $5 за 1M выходных;
• Opus 5 — около $3 за 1M токенов на вход и выход;
• поддержка API OpenAI, Claude и Gemini;
• ключ можно подключить к привычным AI-клиентам.
Как получить:
1️⃣ Регистрируемся:
https://tabitoken.com/
2️⃣ Забираем бесплатный баланс $100
3️⃣ Получаем API-ключ
4️⃣ Подключаем к своему клиенту
Можно тестировать мощные модели без покупки подписки.
⚡ Забирайте, пока доступно.
#AI #Claude #LLM #MachineLearning
Tabitoken раздаёт бесплатный баланс для работы с AI-моделями.
Что доступно:
🔥 Claude Opus 4.8
🔥 Opus 5
🔥 Thinking-модели
Главное:
• оплата идёт за токены, а не за количество запросов;
• Opus 4.8 — примерно $1 за 1M входных токенов и $5 за 1M выходных;
• Opus 5 — около $3 за 1M токенов на вход и выход;
• поддержка API OpenAI, Claude и Gemini;
• ключ можно подключить к привычным AI-клиентам.
Как получить:
1️⃣ Регистрируемся:
https://tabitoken.com/
2️⃣ Забираем бесплатный баланс $100
3️⃣ Получаем API-ключ
4️⃣ Подключаем к своему клиенту
Можно тестировать мощные модели без покупки подписки.
⚡ Забирайте, пока доступно.
#AI #Claude #LLM #MachineLearning
💊6👍5❤4🔥2
Как научить рекомендательную систему думать не о следующем лайке, а обо всей сессии?
В классических рекомендациях модель обычно оптимизирует ближайший сигнал: клик, лайк, дослушивание.
Но каждое действие меняет состояние пользователя. Хорошая рекомендация сейчас может привести к плохому продолжению сессии — и наоборот.
AI VK Research попробовали решить эту задачу через Reinforcement Learning.
Рекомендации формулируются как RL-задача: пользователь — environment, модель — agent, рекомендация — action, а реакции пользователя становятся reward.
Главная сложность — обучаться приходится на логах старой модели. Авторы используют REINFORCE с многошаговой off-policy коррекцией, чтобы учесть разницу между поведением старой и новой политики и при этом не получить взрыв дисперсии.
В экспериментах подход улучшил оценку долгосрочной сессионной награды без существенной потери стандартных метрик рекомендаций.
Источник:
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1068050/
#AI #Recsys #MachineLearning #RL
В классических рекомендациях модель обычно оптимизирует ближайший сигнал: клик, лайк, дослушивание.
Но каждое действие меняет состояние пользователя. Хорошая рекомендация сейчас может привести к плохому продолжению сессии — и наоборот.
AI VK Research попробовали решить эту задачу через Reinforcement Learning.
Рекомендации формулируются как RL-задача: пользователь — environment, модель — agent, рекомендация — action, а реакции пользователя становятся reward.
Главная сложность — обучаться приходится на логах старой модели. Авторы используют REINFORCE с многошаговой off-policy коррекцией, чтобы учесть разницу между поведением старой и новой политики и при этом не получить взрыв дисперсии.
В экспериментах подход улучшил оценку долгосрочной сессионной награды без существенной потери стандартных метрик рекомендаций.
Источник:
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1068050/
#AI #Recsys #MachineLearning #RL
👍7🤣5❤2🔥2