Найдено 6 публикаций.
Мультимодальные ИИ сталкиваются с проблемой выбора между визуальными и текстовыми сигналами — и почти всегда отдают предпочтение тексту. Как это влияет на надежность решений?
Современные языковые модели умеют цитировать источники и находить нужные цифры, но всё чаще дают неверные выводы. Разбираем, как устроены ошибки на уровне отдельных фраз, какие метрики их ловят и почему точность ответа не всегда равна правдивости…
Нейросети не идеальны. Малейшее изменение пикселей или буквы может заставить модель сделать неверный вывод. Рассказываю, как создаются такие атаки и почему модели так уязвимы.
Когда у компании нет доступа к данным клиентов, её модели перестают быть «чёрными ящиками» — они становятся прозрачными по определению. В статье разбираются три подхода к обучению без прямой работы с данными: федеративное обучение, генерация…
Современные нейросети анализируют не только текст, но и то, как вы говорите. Интонация, темп, громкость — это 50+ параметров, по которым алгоритм определяет радость, гнев или сарказм даже без текста.
Люди думают, что ИИ видит по взгляду и зрачку. На деле нейросети учатся на мимике бровей и губ. Разбираем, где технологии обманывают нас, а где — нет.