Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как сделать протокол встречи с ИИ: решения, задачи и ответственные
Как превратить расшифровку созвона в проверяемый документ без выдуманных договорённостей и потерянных сроков.
Как составить повестку встречи с ИИ: цель, вопросы и тайминг
Шаблон повестки для созвона или совещания: как сфокусировать обсуждение и закончить его конкретными решениями.
Как сделать сводку встречи с ChatGPT: шаблон, решения и следующие шаги
Как превратить расшифровку созвона в понятный итог: решения, задачи, сроки и спорные пункты — без потери контекста.
Как проверять ответы нейросети по источникам: протокол фактчекинга
Пошаговый протокол для проверки ответов ИИ: утверждения, первоисточники, статусы и итоговое решение.
Как реализовать собственный Session backend для OpenAI Agents SDK
Реализуем минимальный backend по протоколу Session: get_items, add_items, pop_item и clear_session, затем прогоняем контрактные тесты.
Gemini или Microsoft Copilot: сравнение AI-помощников для офиса
Обзор Gemini и Microsoft Copilot для офисной работы: документы, почта, встречи, таблицы, экосистемы и правила безопасного внедрения.
Как анонимизировать расшифровку перед загрузкой в нейросеть
Какие данные удалить из интервью или встречи, как заменить участников и почему простого стирания имён недостаточно.
Как сделать отчёт из документов в NotebookLM: источники, вопросы и проверка
Гайд по сбору отчёта в NotebookLM из нескольких источников: как задать рамку, получить черновик и проверить выводы.
Как исключить bias из weight decay через Optax
Optax 0.2.6: маска add_decayed_weights применяет decay к kernel и оставляет bias без изменения.
Как использовать Huber loss в Optax для регрессии с выбросами
Optax 0.2.6: Huber loss квадратичен около нуля и линеен после delta; проверяем ошибки 0,5 и 2.
Как использовать sigmoid focal loss в Optax
Optax 0.2.6: focal loss для logits 0 и labels 0/1 при gamma=2; проверка симметричного базового значения.
Как ограничить gradient каждого примера через Optax
Optax 0.2.6: per_example_global_norm_clip отдельно ограничивает batch-градиенты и возвращает их сумму и число clipping-событий.
Как накапливать gradients через Optax MultiSteps
Optax 0.2.6: MultiSteps усредняет два microbatch-gradient и обновляет SGD только на каждом втором вызове.
Как обновлять target network через Optax periodic_update
Optax 0.2.6: periodic_update копирует online parameters на шагах, кратных update_period, и сохраняет target между ними.
Как посчитать binary cross-entropy по logits в Optax
Optax 0.2.6: sigmoid_binary_cross_entropy принимает logits и метки 0/1; проверяем базовый уровень ln(2).
Как посчитать hinge loss в Optax с метками −1 и +1
Optax 0.2.6: hinge loss требует targets строго −1/+1; проверяем уверенные predictions и нарушения margin.
Как посчитать softmax cross-entropy с integer labels в Optax
Optax 0.2.6: проверяем multiclass loss для logits и целочисленных меток, формы входа и явное усреднение batch.
Как проверить cosine similarity embeddings через Optax
Optax 0.2.6: одинаковые единичные vectors дают similarity 1, ортогональные — 0; проверяем batch и axis.
Как проверить NT-Xent loss embeddings через Optax
Optax 0.2.6: четыре embeddings с парными labels дают почти нулевой NT-Xent при высокой внутриклассовой близости.
Как проверить weight decay в Optax AdamW
Optax 0.2.6: изолируем decoupled weight decay на нулевом gradient и проверяем точный update параметра.