Роботы и искусственный интеллект
Совместными усилиями нескольких подразделений Сбера русскоязычная модель GPT-3 Large с 760 миллионами параметров натренирована на корпусе текстов объемом 600 Гб. Об этом рассказал сотрудник SberDevices Сергей Марков.
Максим Рябинин из ВШЭ и Яндекса вместе с Антоном Гусевым разработали платформу Learning@home, позволяющую распределять обучение нейросетевых моделей на множество компьютеров.
«Хайтек» записал выступление Анимы Анандкумар, директора по исследованиям в области машинного обучения в NVIDIA, на онлайн-конференции Startup Village. Анима рассказала о том, как произошла революция в развитии глубинных нейросетей и какие перспективы их ожидают.
23 января прошёл 7-ой семинар Лаборатории машинного интеллекта МФТИ с докладами по методам эволюционного поиска нейросетевых архитектур, квантизации нейронных сетей и компрессии нейронных сетей.
Статья Егора Захарова, Александры Шишея, Егора Буркова и Виктора Лемпицкого, сотрудников Сколковского института науки и технологий и AI центра Samsung, стала абсолютным лидером по количеству репостов в сети за все время существования рейтинга Altmetric.
Видео по нейронным сетям в образовательно-развлекательном формате от Дмитрия Коробченко.
Семинар 26 ноября 2018 г. из курса открытых семинаров МФТИ по искусственному интеллекту AI@MIPT. На семинаре рассмотрены современные методы обучения с подкреплением, актуальные для задач с непрерывными моделями, применительно к задаче локомоции. Выступает Сергей Панков, выпускник МФТИ, сотрудник лаборатории машинного обучения HSLabs.