Когда точность избыточна: почему нейросети считают сложнее, чем нужно
Как большие языковые модели, несмотря на умение выполнять точные вычисления, демонстрируют недостаток гибкости и предпочитают сложные вычисления простым приближениям.
Наука
Когда история важна: адаптивная оптимизация контекста в обучении мультиагентов
Как фильтрация шума и эффективное использование исторических данных улучшают производительность алгоритмов обучения с подкреплением в сложных мультиагентных средах.
Когда инфраструктура говорит с финансами: как AI оптимизирует облачные расходы
Как AI-агент, использующий большие языковые модели и GraphQL, объединяет данные из разных источников для автоматизации оптимизации облачных расходов.
Когда простота побеждает сложность: эффективное обнаружение аномалий в промышленных данных
Как комбинация Random Forest и XGBoost, обученных на сегментированных временных рядах, демонстрирует превосходство над более сложными подходами в задачах промышленной аналитики.
Когда рынок меняется: как понять и адаптировать модели прогнозирования рисков
Как интерпретируемые вероятностные правила помогают выявлять причины изменений в финансовых данных и корректировать модели машинного обучения.