История о том, почему простые подсказки не подошли для новой рекомендательной системы LinkedIn и как многомерная дистилляция моделей стала ключом к точности, скорости и персонализации.
Стартап MayimFlow ставит перед собой простую, но критически важную задачу — заранее обнаруживать утечки воды в дата‑центрах с помощью сети IoT‑датчиков и моделей машинного обучения на «краю». Это не только снижает риск многомиллионных простоев, но и помогает бережнее расходовать воду, один из главных ресурсов XXI века.
V-JEPA от Meta учится интуитивной физике по обычным видео, предсказывает будущее на уровне скрытых представлений и даже «удивляется» невозможным сценам. Разбираемся, как это работает, где система уже сильна и чего ей пока не хватает.