OpenAI выросла из некоммерческой лаборатории 2015 года в компанию, чьи модели GPT ежедневно используют сотни миллионов людей. Разбираем, что она делает, сколько это стоит и в чём риски.
OpenAI Gym вышел в бете в апреле 2016 года и стал общим языком для обучения с подкреплением. Разбираем, что он дал разработчикам, почему проект передали сообществу и во что он превратился под именем Gymnasium.
Weight normalization разделяет вес нейрона на длину и направление и ускоряет сходимость без зависимости от размера батча. Разбираем, как это работает и когда пригодится.
Приветствие в духе «Welcome, Pieter and Shivon» — это не только вежливость. За каждым таким постом стоят опционы, роли и деньги. Разбираем, что читать между строк.
Adversarial и virtual adversarial training поднимают качество текстовой классификации без ручной разметки. Разбираем, как эти методы устроены и когда за них стоит браться.
Генеративные модели вышли из лабораторий в подписки за 20 долларов в месяц. Разбираем, чем отличаются языковые, диффузионные и мультимодальные модели и за что вы реально платите.
OpenAI перестала быть только чат-ботом: компания строит агентов, кодовые системы и обещает ИИ уровня исследователя. Разбираем, что из этого уже работает, а что пока обещание.
Ещё в 2016 году исследователи OpenAI, Google Brain и Стэнфорда описали пять конкретных сбоев ИИ. Они никуда не делись — а с приходом агентов и LLM стали дороже.
Спецпроект на Wildberries или Ozon — это не «купить трафик», а отдельный формат с бюджетом от сотен тысяч рублей. Разбираем, чем он отличается от обычной рекламы и когда себя окупает.
Политика, обученная в симуляторе, отдаёт команды, которые реальный робот выполняет иначе. Обучаемая инверсная модель динамики переводит намерения из симуляции в моторные команды железа.
Анконференция по машинному обучению собирает инженеров без заранее свёрстанной программы: расписание участники строят сами утром первого дня. Разбираем, как это работает и зачем идти.
Обучение одной большой модели упирается не в код, а в железо, сеть и хранилище. Разбираем, что реально нужно для тренировок — от одной GPU до кластера.