Forwarded from Machinelearning
Открытый препринт книги Тарсиса Соуза (Tharsis Souza), PhD Лондонсого университета, в которой представлен критический анализ проблем и ограничений, возникающих у инженеров и руководителей технических проектов при разработке приложений на основе LLM.
Цель книги, по заявлению автора – помочь создавать надежные и безопасные системы на основе LLM, избегая распространенных ошибок.
Она ориентирована на разработчиков, технических менеджеров проектов и технических руководителей, стремящихся к углубленному пониманию и преодолению практических трудностей, связанных с внедрением LLM.
В отличие от преобладающего дискурса, акцентирующего возможности LLM, книга сосредоточена на практических сложностях и потенциальных ошибках реализации, предлагая подробное руководство по их преодолению.
В книге рассматриваются проблемы: структурной ненадежности, управления входными данными, тестирования, аспектов безопасности и элайнмента, зависимости от поставщиков и оптимизации затрат.
Книга сопровождается репозиторием с практическими примерами на Python, анализом реальных сценариев и решений.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Book #Tutorial
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥2
Forwarded from Machinelearning
🎯 Суть проекта
Это эксперимент по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), где агент учится играть в крестики-нолики (Tic-Tac-Toe) без использования сложных алгоритмов на чистом С.
Основная цель — продемонстрировать, как классические методы RL справляются с простыми играми.
🔥 Чем интересен?
Минимализм и простота
▪ Весь код написан на чистом C (~400 строк).
▪ Нет зависимостей — только стандартная библиотека.
▪ Идеален для изучения основ RL «с нуля».
Классический подход к RL
▪ Используется метод Temporal Difference (TD) Learnin
▪ Агент обучается через игру (self-play) и обновляет стратегию на основе наград.
Образовательная ценность
▪ Понятная визуализация процесса обучения (таблицы Q-значений).
▪ Пример того, как простая задача помогает понять фундамент RL.
Эффективность
▪ После обучения агент играет почти оптимально, избегая поражений.
▪ Код легко модифицировать для экспериментов (например, изменить размер доски).
📊 Как это работает?
Q-таблица хранит «ценность» каждого действия в конкретном состоянии.
Агент выбирает ход на основе текущих Q-значений (с добавлением случайности для исследования).
P.S. Если вы думаете, что RL — это только про AlphaGo и Dota 2, этот проект покажет, что даже в простых задачах есть глубина! 🧠
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
#rl #ml #ai #tutorial
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3🔥1👌1
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📚 ArXiv Research Agent — отличный помощник для научных исследований.
Агент самостоятельно:
• Найдёт релевантные статьи с arXiv, bioRxiv, medRxiv и Semantic Scholar
• Проведёт полноценный обзор и поиск нужных материалов
• Покажет, что упущено, и предложит, что добавить
• Даст инсайты и цитаты из миллионов научных работ
• Генерирует готовые конспекты
И др.
Вскоре обещают добавить поддержку MCP.
🔜 Попробовать: https://www.alphaxiv.org/assistant
@ai_machinelearning_big_data
#agent #ArXiv #ai #ml
Агент самостоятельно:
• Найдёт релевантные статьи с arXiv, bioRxiv, medRxiv и Semantic Scholar
• Проведёт полноценный обзор и поиск нужных материалов
• Покажет, что упущено, и предложит, что добавить
• Даст инсайты и цитаты из миллионов научных работ
• Генерирует готовые конспекты
И др.
Вскоре обещают добавить поддержку MCP.
@ai_machinelearning_big_data
#agent #ArXiv #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7