{"id":374190,"date":"2024-05-21T05:54:14","date_gmt":"2024-05-21T05:54:14","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=374190"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=374190","title":{"rendered":"\u0414\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u043e\u043a, \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0438\u0437 \u043c\u0438\u0440\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e \u043c\u0438\u0440 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0441\u0430\u0435\u043d\u0442\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u044b \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n

\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n

? \u041f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong><\/p>\n

\u2022 LLaMa 3<\/a> — <\/strong>\u044d\u0442\u043e <\/strong>\u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u043e\u0432\u0430\u044f SOTA \u0432 open-source!<\/strong> LLM \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 Claude 3 Opus… \u0438 \u0434\u044b\u0448\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u0438\u043d\u0443 GPT-4.\u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 300 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443.<\/em> LLAMA-3 — \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430 HF.<\/p>\n

\u2022 Torchtune<\/a> — <\/strong>\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f PyTorch-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0444\u0430\u0439\u043d\u0442\u044e\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430 LLM. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 PyTorch \u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 LLama2 7B\/13B, Mistral 7B \u0438 Gemma 2B.<\/p>\n

\u2022 LLM Reka Core <\/a>— \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u0447\u0435\u043c \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435.<\/p>\n

\u2022 VASA-1 <\/a>— \u0430\u043d\u0430\u043d\u0430\u0441 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0418\u0418 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0442 <\/em>Microsoft Research \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e.<\/em><\/p>\n

\u2022 AutoCodeRover<\/a> — \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u043d\u0430 GitHub (\u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 issues \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442).<\/p>\n

\u2022 Tkinter Designer <\/a>\u2014 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u044b Figma \u0432 \u043a\u043e\u0434 Tkinter GUI.<\/p>\n

\u2022\u00a0OmniFusion 1.1<\/a>. — \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u0430\u044f LLM \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438<\/p>\n

\u2022 VoiceCraft: Zero-Sho<\/a>t — \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0439 <\/strong>\u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c Text2Speech<\/p>\n

? \u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong><\/p>\n

\u25aa\u0423\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a, \u0433\u0434\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u043a \u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c<\/a><\/p>\n

\u25aaGoogle \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0430 \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439\u00a0 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442-\u0438\u043d\u0436\u0438\u043d\u0438\u0440\u0438\u043d\u0433\u0443!<\/a><\/p>\n

\u25aaFoundation of computer Vision\u00a0<\/a><\/p>\n

\u25aa\u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f: Python + Matplotlib<\/a><\/p>\n

? \u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/strong>:<\/p>\n

\u2014 \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u043c\u043e\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/a><\/p>\n

\u2014 \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0432\u044e\u0440\u044b \u043d\u0435\u043c\u0435\u0446\u043a\u043e\u0433\u043e \u0445\u0443\u0434\u043e\u0436\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0410\u043b\u044c\u0431\u0440\u0435\u0445\u0442\u0430 \u0414\u044e\u0440\u0435\u0440\u0430 \u0441 Matplotlib<\/a><\/p>\n

\u2014 LOCOST \u0438 SPECTRUM, \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043a \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a><\/p>\n

\u00a0\u2014 Prepacking — \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b LLM \u0432 6 \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0432 16 \u0440\u0430\u0437.<\/a><\/p>\n

\u2014 Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds\u00a0<\/a><\/p>\n

\u2014 \u041d\u0435 DeepL-\u043e\u043c \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u043c. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 VS Code \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043a\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432<\/a><\/p>\n

\u2014 \u041d\u0430 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0441\u0443\u0440\u043e\u0432\u044b\u0439 ML \u0432 \u0413\u0443\u0433\u043b\u0435<\/a><\/p>\n

\u2014 \u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442 \u043b\u0438 LLM \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f AI?<\/a><\/p>\n

\u2014 \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u043e\u0432<\/a><\/p>\n

\u2014 \u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446 \u043d\u0430 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430\u0445<\/a><\/p>\n

\u2014 \u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u00ab\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 GPT-4 \u0438 ChatGPT\u00bb<\/a><\/p>\n

\u2014 \u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Charmed Kubeflow?<\/a><\/p>\n

\u2014 Linux of AI : Why Open Interpreter poised to completely disrupt how we interact with Technology?<\/a><\/p>\n

\u2014 The Optimal Choice of Hypothesis Is the Weakest, Not the Shortest<\/a><\/p>\n

\u2014 From Words to Numbers: Your Large Language Model Is Secretly A Capable Regressor When Given In-Context Examples<\/a><\/p>\n

\u2014 From Model-centered to Human-Centered: Revision Distance as a Metric for Text Evaluation in LLMs-based Applications<\/a><\/p>\n

\u2014 The Topos of Transformer Networks<\/a><\/p>\n

\u2014 Learning Agile Soccer Skills for a Bipedal Robot with Deep Reinforcement Learning<\/a><\/p>\n

\u2014 Impact of Extensions on Browser Performance: An Empirical Study on Google Chrome<\/a><\/p>\n

\u2014 Increased LLM Vulnerabilities from Fine-tuning and Quantization<\/a><\/p>\n

\u2014 The Use of Generative Search Engines for Knowledge Work and Complex Tasks<\/a><\/p>\n

\u2014 94% on CIFAR-10 in 3.29 Seconds on a Single GPU<\/a><\/p>\n

?\u200d? \u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong><\/p>\n

\u25aa \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445 — \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441<\/a>:\u00a0 \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445. \u041a\u0443\u0440\u0441 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0434\u0430\u043c\u0438. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u041a\u0441\u0430\u0432\u044c\u0435 \u0411\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u043d — \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u043d\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u00a0<\/p>\n

\u25aa \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f <\/a>— \u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 DeepLearning.AI \u0441 Hugging<\/p>\n

\u25aa \u041a\u0443\u0440\u0441 \u0413\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a> — \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e \u0433\u0435\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0435. \u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Data Scientist, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Geospatial Data Science.<\/p>\n

? \u0412\u0438\u0434\u0435\u043e:<\/strong><\/p>\n

? \u041c\u0430\u0442.\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f <\/a>(\u23f1 1:22:10)<\/p>\n

?\u00a0 LLaMA 3 Tested!! Yes, It\u2019s REALLY That GREAT (<\/a>\u23f1 15:02)<\/p>\n

? Is My NLP Model Working? The Answer is Harder Than You Think with Graham Neubig, PhD <\/a>(\u23f1 35:11)<\/p>\n

?\u041a\u043b\u043e\u043d ChatGPT \u043d\u0430 Django<\/a> (\u23f1 20:11)<\/p>\n

? Truth Checker: Generative Large Language Models and Hallucinations with Chandra Khatri <\/a>(\u23f1 40:47)<\/p>\n

? ODSC Webinar | Building Responsible and Safe Generative AI Applications<\/a> (\u23f1 51:00)<\/p>\n

\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u043d\u044f!<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

<\/div>\n


\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/809135\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e \u043c\u0438\u0440 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0441\u0430\u0435\u043d\u0442\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u044b \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n

\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. <\/p>\n

? \u041f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong><\/p>\n

\u2022 LLaMa 3<\/a> — <\/strong>\u044d\u0442\u043e <\/strong>\u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041d\u043e\u0432\u0430\u044f SOTA \u0432 open-source!<\/strong> LLM \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 Claude 3 Opus… \u0438 \u0434\u044b\u0448\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u0438\u043d\u0443 GPT-4.\u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 300 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443.<\/em> LLAMA-3 — \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430 HF.<\/p>\n

\u2022 Torchtune<\/a> — <\/strong>\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f PyTorch-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0444\u0430\u0439\u043d\u0442\u044e\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430 LLM. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 PyTorch \u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 LLama2 7B\/13B, Mistral 7B \u0438 Gemma 2B.<\/p>\n

\u2022 LLM Reka Core <\/a>— \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u0447\u0435\u043c \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435.<\/p>\n

\u2022 VASA-1 <\/a>— \u0430\u043d\u0430\u043d\u0430\u0441 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0418\u0418 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0442 <\/em>Microsoft Research \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e.<\/em><\/p>\n

\u2022 AutoCodeRover<\/a> — \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u043d\u0430 GitHub (\u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 issues \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442).<\/p>\n

\u2022 Tkinter Designer <\/a>\u2014 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u044b Figma \u0432 \u043a\u043e\u0434 Tkinter GUI.<\/p>\n

\u2022\u00a0OmniFusion 1.1<\/a>. — \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u0430\u044f LLM \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438<\/p>\n

\u2022 VoiceCraft: Zero-Sho<\/a>t — \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0439 <\/strong>\u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c Text2Speech<\/p>\n

? \u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong><\/p>\n

\u25aa\u0423\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a, \u0433\u0434\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u043a \u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c<\/a><\/p>\n

\u25aaGoogle \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0430 \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439\u00a0 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442-\u0438\u043d\u0436\u0438\u043d\u0438\u0440\u0438\u043d\u0433\u0443!<\/a><\/p>\n

\u25aaFoundation of computer Vision\u00a0<\/a><\/p>\n

\u25aa\u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f: Python + Matplotlib<\/a><\/p>\n

? \u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/strong>:<\/p>\n

\u2014 \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u043c\u043e\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/a><\/p>\n

\u2014 \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0432\u044e\u0440\u044b \u043d\u0435\u043c\u0435\u0446\u043a\u043e\u0433\u043e \u0445\u0443\u0434\u043e\u0436\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0410\u043b\u044c\u0431\u0440\u0435\u0445\u0442\u0430 \u0414\u044e\u0440\u0435\u0440\u0430 \u0441 Matplotlib<\/a><\/p>\n

\u2014 LOCOST \u0438 SPECTRUM, \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043a \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a><\/p>\n

\u00a0\u2014 Prepacking — \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b LLM \u0432 6 \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0432 16 \u0440\u0430\u0437.<\/a><\/p>\n

\u2014 Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds\u00a0<\/a><\/p>\n

\u2014 \u041d\u0435 DeepL-\u043e\u043c \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u043c. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 VS Code \u0437\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043a\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432<\/a><\/p>\n

\u2014 \u041d\u0430 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0441\u0443\u0440\u043e\u0432\u044b\u0439 ML \u0432 \u0413\u0443\u0433\u043b\u0435<\/a><\/p>\n

\u2014 \u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442 \u043b\u0438 LLM \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f AI?<\/a><\/p>\n

\u2014 \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u043e\u0432<\/a><\/p>\n

\u2014 \u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446 \u043d\u0430 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430\u0445<\/a><\/p>\n

\u2014 \u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u00ab\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 GPT-4 \u0438 ChatGPT\u00bb<\/a><\/p>\n

\u2014 \u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Charmed Kubeflow?<\/a><\/p>\n

\u2014 Linux of AI : Why Open Interpreter poised to completely disrupt how we interact with Technology?<\/a><\/p>\n

\u2014 The Optimal Choice of Hypothesis Is the Weakest, Not the Shortest<\/a><\/p>\n

\u2014 From Words to Numbers: Your Large Language Model Is Secretly A Capable Regressor When Given In-Context Examples<\/a><\/p>\n

\u2014 From Model-centered to Human-Centered: Revision Distance as a Metric for Text Evaluation in LLMs-based Applications<\/a><\/p>\n

\u2014 The Topos of Transformer Networks<\/a><\/p>\n

\u2014 Learning Agile Soccer Skills for a Bipedal Robot with Deep Reinforcement Learning<\/a><\/p>\n

\u2014 Impact of Extensions on Browser Performance: An Empirical Study on Google Chrome<\/a><\/p>\n

\u2014 Increased LLM Vulnerabilities from Fine-tuning and Quantization<\/a><\/p>\n

\u2014 The Use of Generative Search Engines for Knowledge Work and Complex Tasks<\/a><\/p>\n

\u2014 94% on CIFAR-10 in 3.29 Seconds on a Single GPU<\/a><\/p>\n

?\u200d? \u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/strong><\/p>\n

\u25aa \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445 — \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441<\/a>:\u00a0 \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445. \u041a\u0443\u0440\u0441 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0434\u0430\u043c\u0438. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u041a\u0441\u0430\u0432\u044c\u0435 \u0411\u0440\u0435\u0441\u0441\u043e\u043d — \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u043d\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u00a0<\/p>\n

\u25aa \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f <\/a>— \u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 DeepLearning.AI \u0441 Hugging<\/p>\n

\u25aa \u041a\u0443\u0440\u0441 \u0413\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a> — \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e \u0433\u0435\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0435. \u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Data Scientist, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0433\u0435\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Geospatial Data Science.<\/p>\n

? \u0412\u0438\u0434\u0435\u043e:<\/strong><\/p>\n

? \u041c\u0430\u0442.\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f <\/a>(\u23f1 1:22:10)<\/p>\n

?\u00a0 LLaMA 3 Tested!! Yes, It\u2019s REALLY That GREAT (<\/a>\u23f1 15:02)<\/p>\n

? Is My NLP Model Working? The Answer is Harder Than You Think with Graham Neubig, PhD <\/a>(\u23f1 35:11)<\/p>\n

?\u041a\u043b\u043e\u043d ChatGPT \u043d\u0430 Django<\/a> (\u23f1 20:11)<\/p>\n

? Truth Checker: Generative Large Language Models and Hallucinations with Chandra Khatri <\/a>(\u23f1 40:47)<\/p>\n

? ODSC Webinar | Building Responsible and Safe Generative AI Applications<\/a> (\u23f1 51:00)<\/p>\n

\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u043d\u044f!<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

<\/div>\n


\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/809135\/<\/a>
<\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-374190","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/374190","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=374190"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/374190\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=374190"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=374190"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=374190"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}