⚠️🌎#ии #геополитика
Модели ИИ, которые обучили на государственных данных, будут проверяться на предмет угрозы национальной безопасности и обороны страны — Ъ
Модели ИИ, которые обучили на государственных данных, будут проверяться на предмет угрозы национальной безопасности и обороны страны — Ъ
❗️👾#игры #ии #chatgpt
Перехитри искусственный интеллект и получи приз 1000 USD.
Играть: @Severa_SecretGPT_bot
Перехитри искусственный интеллект и получи приз 1000 USD.
Играть: @Severa_SecretGPT_bot
✴️#крипто #ии #презентация #альткоины
На фоне начала альтсезона, эксперты ожидают туземун в секторе ИИ-агентов
————-
в начале ноября Binance выпустила обзор, в котором спрогнозировала значительный рост сектора ии-агентов в ближайшие недели и месяцы
На фоне начала альтсезона, эксперты ожидают туземун в секторе ИИ-агентов
————-
в начале ноября Binance выпустила обзор, в котором спрогнозировала значительный рост сектора ии-агентов в ближайшие недели и месяцы
🇷🇺#T #ии
Разработка ученых из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI поможет исследователям по всему миру ускорить исследования в области контекстного обучения с подкреплением (In-Context RL) — одном из самых перспективных направлений в ИИ. Открытую среду для исследований и разработки алгоритмов уже протестировали в Google DeepMind, Калифорнийском университете в Беркли и Оксфордском университете.
In-Context RL может использоваться в робототехнике, автономных системах, играх. Экономический эффект обеспечивается не только повышением скорости обучения ИИ, но и отсутствием необходимости переобучать его с нуля при изменении задач.
Разработка ученых из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI поможет исследователям по всему миру ускорить исследования в области контекстного обучения с подкреплением (In-Context RL) — одном из самых перспективных направлений в ИИ. Открытую среду для исследований и разработки алгоритмов уже протестировали в Google DeepMind, Калифорнийском университете в Беркли и Оксфордском университете.
In-Context RL может использоваться в робототехнике, автономных системах, играх. Экономический эффект обеспечивается не только повышением скорости обучения ИИ, но и отсутствием необходимости переобучать его с нуля при изменении задач.