Читая HABR, наткнулся на статью про мышление больших моделей и их способности распознавания изображений. И у меня возникла идея небольшого теста одной имеющейся у меня модели LLM, которая умеет распозновать фото, а именно llama4:16x17b НО запущенной полностью локально. Весит эта модель 67 гигабайт, если интересно на чем она была запущена отвечу в комментариях.На написание статьи меня подвинул один из комментариев - "а как интересно нейросеть распознает разные типы животных" Читать далее
На сегодняшний день оптическое распознавание символов является частью решения таких прикладных задач, как распознавание и оцифровка текстов, распознавание документов, распознавание автомобильных номеров, определение номеров банковских карточек, чтение показаний счетчиков
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые
Нейросети для генерации изображений развиваются очень быстро, при этом количество пользователей генераторов для создания изображений каждый день становится больше. В этой статье я расскажу про 9 топовых нейросетей для создания изображений, которые вам обязательно нужно…