Управление языковыми моделями: поиск внутренних ориентиров
Новый подход к управлению большими языковыми моделями фокусируется на выравнивании внутренних концептуальных признаков, а не на навязывании внешних предпочтений.
VOO или MGK: Куда вложить, чтобы не прогореть?
Попытаемся разобраться, что скрывается за аббревиатурами и обещаниями, и куда лучше пристроить свои кровные, чтобы не оказаться с пустыми карманами, как тот наивный турист из Одессы.
Nvidia: Пять лет в аду и наживе
Но прошлое – это пыль под ковром. Важно будущее. Nvidia сейчас – король искусственного интеллекта, поставщик мозгов для этих цифровых монстров. Но останется ли она королевой? Это как спрашивать, сколько кокаина можно употребить, прежде чем увидеть розовых слонов. Вопрос времени. И аппетита. Аппетита этих самых «гиперскейлеров», этих ненасытных потребителей вычислительной мощи. Если у них кончится топливо, Nvidia рухнет, как карточный домик.
Устойчивое обучение: как привязать языковые модели к реальности
Новый подход позволяет стабилизировать процесс обучения больших языковых моделей на основе предпочтений человека, делая их более надежными и соответствующими ожиданиям.
IonQ: Между Надеждой и Безысходностью
IonQ, компания, претендующая на звание пионера квантовых вычислений, стремительно расширяла свое влияние посредством стратегических приобретений. Теперь она заявляет о своей уникальности – о создании вертикально интегрированной платформы, охватывающей все этапы – от производства квантовых чипов до разработки необходимого программного обеспечения. Но достаточно ли этого, чтобы устоять перед неумолимым натиском реальности? Не превратится ли эта амбициозная конструкция в карточный домик, рухнувший под тяжестью собственных обещаний?