Опыт внедрения и тестирования моделей Rerank для поиска в Obsidian
Разработчик плагина для Obsidian протестировал три модели Rerank на выборках из 64 и 500 заметок, чтобы оценить целесообразность повторного ранжирования. На 64 заметках модель улучшила позицию нужного результата лишь в 1 из 24 случаев, а на 500 заметках оценка документов целиком скрывала различия между фрагментами. Из-за полученных показателей и сопутствующих расходов автор отказался от автозапуска модели и вынес функцию в отдельную кнопку.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Pluto Security привлекла $42 млн на фоне рисков от использования ИИ в компаниях
Стартап Pluto Security привлек 42 млн долларов инвестиций на фоне опасений бизнеса насчет кибербезопасности. Предоставление сотрудникам доступа к ИИ-инструментам приводит к их непредсказуемому использованию, что создает новые уязвимости в корпоративных системах.
Запуск быстрых и приватных ИИ-агентов на устройствах с LFM2.5-24B-A2B
Представлена модель LFM2.5-24B-A2B для локального запуска на пользовательских устройствах. Решение позволяет развертывать автономных агентов с высокой скоростью работы и сохранением конфиденциальности данных.
Facebook позволит настраивать алгоритм ленты с помощью функции Your Algorithm
В Facebook появится функция Your Algorithm, с помощью которой пользователи смогут добавлять и редактировать интересующие темы для ленты и Reels. По заявлению Meta, рекомендации перестраиваются сразу после выбора меток «интересно» или «не интересно». Ранее эту функцию компания запустила в Instagram.
Инженер Колин Брек разобрал проблемы использования ИИ при написании рабочих текстов
Инженер Колин Брек опубликовал эссе о трудностях восприятия рабочей документации, писем и тикетов, созданных нейросетями. На личном опыте автор разобрал, где генеративный ИИ эффективен в роли ассистента при подготовке материалов, а в каких сценариях делает чужой текст нечитаемым.