📺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.
📺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.
A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us
