О чатботах, использующих нейронные сети я уже писал некоторое время назад. Сегодня я расскажу о том как я попробовал сделать полномасштабный русскоязычный вариант.



Обучаемые диалоговые системы приобрели в последнее время неожиданную популярность. К сожалению, все что сделано в рамках нейросетевых диалоговых систем, сделано для английского языка. Но сегодня мы восполним этот пробел и научим модель говорить по русски.

Продолжаю рассказывать про успехи DeepMind. Этот пост про их первое известное публике достижение — алгоритм, который обучается играть в игры Atari, не зная об играх ничего, кроме пикселей на экране.

Вот, собственно, главный артефакт (если вы это видео не видели, посмотрите обязательно, оно взрывает мозг)


Вот столько примерно публично известно про компанию, когда ее покупают за полмиллиарда долларов.

В начале марта в офисе Mail.Ru Group прошла двухдневная конференция Data Fest², посвящённая всевозможным актуальным вопросам в сфере анализа данных, как практическим, так и теоретическим. Кроме того, в рамках конференции прошёл хакатон, участники которого пытались как можно точнее предсказать результаты турнира по Dota 2, а также питч-постер сессия для исследователей, на которой были представлены различные разработки и исследовательские проекты. Предлагаем вашему вниманию видеозаписи всех выступлений на Data Fest².

Идея написать популярно про большие числа пришла во время чтения недавней статьи, речь в которой шла о числах-гигантах, имеющих хоть какой-то физический смысл. И заканчивается она упоминанием числа Грэма. Того числа, которое будет точкой отсчета сегодняшней статьи. Чтобы представить себе масштабы бедствия я настоятельно рекомендую предварительно прочитать вот эту статью, в которое объясняется о числе Грэма на пальцах^_TM — там автор очень красочно и последовательно рассказывает о границах восприятия, в которые мы себя зажимаем, когда говорим о больших числах.