Перетяжка, Премия ТПрогер, 13.11
Перетяжка, Премия ТПрогер, 13.11
Перетяжка, Премия ТПрогер, 13.11
Нейронные сети
Нейронные сети

Новости, статьи и обучающие материалы о разновидностях и алгоритмах искусственных нейронных сетей

Kursfinder

ТОП-22 нейросетей для ответов на вопросы

Умные нейросети сегодня способны давать быстрые и точные ответы на любые вопросы — от учебных задач до профессиональных запросов. В этой статье собрана подборка из 22 лучших ИИ-сервисов, которые помогут вам найти нужную информацию, разобраться в сложных темах и сэкономить время на поисках.

ТОП-22 нейросетей для ответов на вопросы
3660
Николай Тржаскал

Приручаем вайб-кодинг: от магии к зрелому проектированию

Разбираемся, как vibe coding меняет разработку: от магической автоматизации до катастроф из-за слепого доверия ИИ. Почему важна математическая строгость даже в эпоху генеративного ИИ.

Приручаем вайб-кодинг: от магии к зрелому проектированию
3046
Сергей Пронин

Добавляем Schema.org в Docusaurus для GEO

Как Pingera внедрила Schema.org в документацию Docusaurus с помощью swizzling. Технические детали, примеры кода и почему это важно для GEO — оптимизации под AI-поиск.

Добавляем Schema.org в Docusaurus для GEO
1207
Виктория Эберт для Tproger

Что такое RAG: почему о нём говорят все ML-инженеры, с чего начать и что простое можно сделать

RAG стал настоящим трендом среди ML-инженеров — и не зря. Он позволяет моделям не просто генерировать текст, а опираться на актуальные документы, инструкции и базы знаний. Это снижает количество «галлюцинаций» и делает ответы точными. Рассказываем, как он работает, чем отличается от обычной языковой модели, как собрать простой RAG-пайплайн и использовать его в своих проектах.

Что такое RAG: почему о нём говорят все ML-инженеры, с чего начать и что простое можно сделать
3839
Новости

Samsung научил крошечную модель мыслить глубже — и она обошла Gemini 2.5 Pro на задачах ARC-AGI

Samsung представил Tiny Recursive Model — 7M-параметровую модель с рекурсивным рассуждением, которая в ряде задач обходит гигантские LLM (включая Gemini 2.5 Pro). Работа подчёркивает потенциал алгоритмической эффективности для on-device AI.

Samsung научил крошечную модель мыслить глубже — и она обошла Gemini 2.5 Pro на задачах ARC-AGI
1893