февраль    2025

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
					1	2
3	4	5	6	7	8	9
10	11	12	13	14	15	16
17	18	19	20	21	22	23
24	25	26	27	28

показать все 

12.02.2025

Роботизация бизнес-процессов: Итоги вебинара Сбер и DBI.

Читать далее 

12.02.2025

Исследование Threat Zone 2025: представили годовую динамику российского ландшафта угроз

Читать далее 

04.02.2025

BI.ZONE PAM 2.0: ускорено решение рутинных задач по управлению привилегированным доступом

Читать далее 

04.02.2025

Руководитель, архитектор, лидер: кто такой Delivery Manager?

Читать далее 

04.02.2025

DBI принял участие в PGProDay 2025

Читать далее 

показать все 

20.02.2025

Вы уже пользуетесь DeepSeek?

Читать далее 

20.02.2025

Машинное обучение в облаке

Читать далее 

13.01.2025

Лучшее, конечно, впереди?

Читать далее 

13.01.2025

Как управлять командой разработчиков в условиях постоянных изменений?

Читать далее 

13.01.2025

Как привлекать ИТ-таланты в условиях дефицита кадров?

Читать далее 

12.12.2024

Что следует учитывать ИТ-директорам, прежде чем претендовать на должность генерального директора?

Читать далее 

13.06.2024

Взгляд в перспективу: что будет двигать отрасль информационной безопасности

Читать далее 

18.04.2024

5 способов повысить безопасность электронной подписи

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

18.04.2024

Неочевидный САПР: выход ПО за рамки конструкторской деятельности

Читать далее 

показать все 

Главная / Архив номеров / 2025 / Выпуск №1 (144) / DeepSeek R1 и OpenAI Deep Research дали новое направление развития ИИ

Рубрика: Тема номера /  Бизнес и нейросети

Мэтт Маршалл, Мэтт Маршалл

DeepSeek R1 и OpenAI Deep Research
дали новое направление развития ИИ

В ИИ все развивается быстро, и если вы не успеваете за этим, то отстаете. Две недавние разработки меняют ландшафт как для разработчиков, так и для предприятий: выпуск модели DeepSeek R1 и новый продукт OpenAI Deep Research. Вместе они меняют стоимость и доступность мощных логических моделей, о которых много писали. 

Однако меньше всего говорят о том, как они подтолкнут компании к использованию таких методов, как дистилляция, контролируемая точная настройка (supervised fine-tuning – SFT), обучение с подкреплением (reinforcement learning – RL) и генерация с дополненным поиском (retrieval-augmented generation – RAG), для создания более интеллектуальных и специализированных приложений искусственного интеллекта.

После того, как первоначальный ажиотаж вокруг удивительных достижений DeepSeek начнет утихать, разработчикам и руководителям, принимающим корпоративные решения, необходимо задуматься о том, что это значит для них. От ценообразования и производительности до рисков галлюцинаций и важности чистых данных – вот что означают эти прорывы для всех, кто создает искусственный интеллект сегодня.

<...>

Ключевые слова: RAG, дистилляция, DeepSeek, OpenAI, затраты, работа с данными.
Источник: https://expinet.ru

Полную версию статьи читайте в журнале.
Подпишитесь на журнал

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи