Закон Мура, который предсказывает удвоение числа транзисторов на чипах каждые два года, теперь открывает безграничные возможности для ИИ-агентов. Эти агенты, обладая растущей вычислительной мощностью, становятся всё более способными выполнять сложные задачи. Мы наблюдаем, как они обучаются быстрее, адаптируются к изменениям и решаю... Читать далее
Трансформеры без нормализации - это свежий взгляд на привычные подходы в машинном обучении. Вместо сложных слоев, разработчики из силой имени предлагают более простые решения, которые могут значительно ускорить обучение и поддержку высоких результатов. Их подход основан на снижении зависимости от нормализации, что может изменить пр... Читать далее
