🚀 Профессор на дне открытых дверей не стал раздавать буклеты и наглядно показал абитуриентам, как правильно сваливать с пятой пары.
🐱 /start @binarcat /в max
«Двоичный кот» - канал из категории «Нейросети», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.
Сейчас у канала 33 588 подписчиков суммарно в Telegram и MAX. За последние 30 дней в истории MaxGate учтено 123 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.
Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.
🤖 Прогресс робототехники с 2015 по 2026 год.
От беспомощных падений на ровном месте до сложных боевых стоек и сальто.
Как думаете, что роботы будут делать еще через десять лет?
🔥 — Полностью автономные помощники в каждом доме.
🤔 — Займут пару узких ниш на заводах, а в быту останутся редкостью.
🤡 — Продолжат жрать миллиарды бюджетов и ломаться от любой пылинки.
🐱 /start @binarcat /в max
🧠 Встроенный ИИ шести флагманских смартфонов затестили на реальных задачах.
iPhone, Samsung, Pixel, Xiaomi, OPPO и HONOR заставили расшифровывать русскую речь, переводить корейскую этикетку и удалять объекты с фото.
Одного победителя не нашлось: Xiaomi и OPPO лучше показали себя с речью, Pixel и Samsung — с переводом, а Samsung — с обработкой фото. iPhone не особо справился с русской расшифровкой и уступил конкурентам в двух других тестах.
🐱 /start @binarcat /в max
Музыкальный датасет Яндекса – фаворит для мировых экспериментов в RecSys 😳
Исследователи Meta* предложили «генеративный верификатор» — маленькую модель, которая перепроверяет шорт-лист готовой системы отбора кандидатов и вытаскивает наверх то, что та задвинула вниз. Саму систему при этом не трогают: ни переобучения, ни пересборки индекса.
Тестировали на двух бенчмарках — товарах Amazon и открытом YaMBDa от Яндекс Музыки (обезличенные прослушивания в трёх размерах: 50 млн, 500 млн и 5 млрд взаимодействий).
И вот тут началось интересное:
🟢 Чем крупнее каталог, тем сильнее эффект: на максимальном масштабе — 5 млрд взаимодействий и 5,4 млн треков — Recall@10 у всех трёх моделей вырос на 25–30%. На Amazon, где каталог — пара тысяч товаров, прибавка куда скромнее: 6–15%.
🟢 Вывод Meta*: на гигантских каталогах стандартные ретриверы захлёбываются правдоподобным мусором в топе — и тут выручает дополнительная проверка кандидатов.
Такие дела: без наших датасетов никуда.
Статья тут 😎
*запрещенная в РФ организация
@xor_journal
