В качестве полезного чтения свежий доклад State of AI report 2024 [1]. Много любопытного не только про ИИ, но и про датасеты для машинного обучения и прогресс в исследованиях с помощью ИИ.

Ссылки:
[1] https://www.stateof.ai/2024-report-launch

#ai #reports #readings

В рубрике полезного чтения про данные, технологии и не только:
- G7 Toolkit for Artificial Intelligence in the Public Sector [1] руководство от стран G7 по созданию и эксплуатации доверительного ИИ в госсекторе. Иначе говоря рекомендации госслужащим по работе с ИИ.
- Data’s Role in Unlocking Scientific Potential [2] обзор инициатив и набор рекомендаций о том как доступность данных для учёных меняет науку в США. Если коротко, то больше открытости - больше науки.
- The Age of AI Nationalism and Its Effects [3] о стремительном развитии ИИ национализма
- Interesting startup idea: benchmarking cloud platform pricing [4] любопытная идея для стартапа, сравнение расценок облачных платформ. Не знаю насчёт стартапа, но проблема есть, без сомнения.

Ссылки:
[1] https://www.oecd.org/en/publications/g7-toolkit-for-artificial-intelligence-in-the-public-sector_421c1244-en.html
[2] https://www.scsp.ai/wp-content/uploads/2024/10/Datas-Role-in-Unlocking-Scientific-Potential-Paper.pdf
[3] https://www.cigionline.org/publications/the-age-of-ai-nationalism-and-its-effects/
[4] https://blog.pragmaticengineer.com/spare-cores/

#opendata #ai #ideas #readings

Подборка полезного чтения про данные, технологии и не только:
- How we built a new powerful JSON data type for ClickHouse [1] статья от Павла Круглого про реализацию нового типа JSON в ClickHouse. Много подробностей и можно предполагать что новые фичи и этот тип стоит опробовать. По моему опыту ещё совсем недавно ClickHouse резко проигрывал DuckDB в разборе/импорте любого типа JSON документов. В общем надо тестировать, если всё так хорошо как написано, это может быть альтернативой MongoDB
- GERDA - German Elections Database [2] научный онлайн проект с базой по выборам в Германии с 1953 года. Доступно в виде наборов данных и пакета для языка R.
- Why techies leave Big Tech [3] почему технари покидают бигтехи? Да много почему, где-то увольнения, где-то стагнация и тупики в карьере. Автор пишет про основные причины и о том почему не надо так в бигтехи стремиться. Лично я для себя вообще не представляю что могло бы подтолкнуть там работать (ну если только бигтех не придёт с большим кошельком инвестиций в наш стартап Dateno, но это совсем другая тема)

Ссылки:
[1] https://clickhouse.com/blog/a-new-powerful-json-data-type-for-clickhouse
[2] https://www.german-elections.com/
[3] https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/leaving-big-tech

#readings #data #datasets #opendata #careers #bigtech

Хорошая статья в Системном блоке про судьбу ABBYY, их продукта Compreno и научного подхода в переводе текстов [1]. Если вкратце, то судьба печально, LLM ИИ пожирают мир. Я помню в 2010-х разговоры про Compreno как люди вовлеченные в этот проект его расхваливали, но вживую его так и не успел попробовать, а теперь уже и непонятно зачем.

А вообще то что пишет автор про то что простые методы обученные на бесконечном объёме данных дают больший эффект - это не только про гибель трансформацию компьютерной лингвистики, это и про будущее онтологического моделирования, это про судьбу проектов вроде Wolfram Alpha (похоже недолгую уже), это про применение LLM в моделировании и систематизации данных.

Вот я вам приведу пример, у нас в Dateno десятки миллионов карточек датасетов и далеко не у всех есть привязка к категориям, не у всех есть теги, не у всех есть геометки и тд.. Можно вложить усилия и категоризировать их вручную, а можно натравить одну или несколько LLM и проделать эту работу. Можно ещё на несколько задач LLM натравить и будет ещё больший эффект, вопрос лишь в цене запросов или развертывания open source LLM.

А что говорить про задачи онтологического моделирования во многих исследовательских проектах. Я всё жду когда появятся научные статьи с тезисами вроде "Мы заменили команду из 10 онтологов на LLM модель и результат был не хуже".

Ссылки:
[1] https://sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-poslednjuju-bitvu-za-nlp/

#thoughts #readings #ai