Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dsproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6427 -
Telegram Group & Telegram Channel
📺 Что посмотреть: Scaling Long Context and RAG от Google DeepMind

В свежем эпизоде «Release Notes» от Google DeepMind обсуждают масштабирование контекста и работу Retrieval-Augmented Generation (RAG) в длинных контекстных окнах.

💡 Ведущий — Логан Килпатрик, гость — Николай Савинов (DeepMind).

Они делятся инсайтами о:
➡️ проблемах с длинными контекстами,
➡️ подходах к улучшению моделей,
➡️ роли RAG в реальных сценариях,
➡️ и будущем long-context архитектур.

Особенно интересно, если вы работаете с LLM, памятью и retrieval-системами.

▶️ Смотреть: https://clc.to/c8DzRQ

Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6427
Create:
Last Update:

📺 Что посмотреть: Scaling Long Context and RAG от Google DeepMind

В свежем эпизоде «Release Notes» от Google DeepMind обсуждают масштабирование контекста и работу Retrieval-Augmented Generation (RAG) в длинных контекстных окнах.

💡 Ведущий — Логан Килпатрик, гость — Николай Савинов (DeepMind).

Они делятся инсайтами о:
➡️ проблемах с длинными контекстами,
➡️ подходах к улучшению моделей,
➡️ роли RAG в реальных сценариях,
➡️ и будущем long-context архитектур.

Особенно интересно, если вы работаете с LLM, памятью и retrieval-системами.

▶️ Смотреть: https://clc.to/c8DzRQ

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6427

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from cn


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA