Ru

В этой статье вы узнаете, как Skill Selector и Response Selector работают вместе в DeepPavlov DREAM Socialbot, зачем мы ввели присвоение тегов и как сделали диалог более глубоким и связным.

Читайте подробнее о том, как мы улучшили управление диалогами в Dream Socialbot:  https://bit.ly/DialogueManagementDreamSocialbot

3 февраля 2022 года на церемонии награждения в «Точке кипения – Коммуна» в Москве завершился второй цикл конкурса Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ по созданию ИИ-систем для проверки сочинений школьников. 

Команда DeepPavlov заняла первое место среди разработчиков, преодолев технологический барьер по английскому языку,  и выиграла приз в 80 млн рублей. Им удалось создать искусственный интеллект, который решает задачи технологического конкурса с эффективностью 107% по сравнению с результатами проверки реальным учителем. Кроме этого, разработка команды способна обрабатывать одно эссе со скоростью 22с.

Мы рады представить новых членов семьи стека технологий разговорного ИИ от DeepPavlov: DFF, DeepPavlov Annotators, DFF SDK, DFF Designer (названия могут быть изменены). Присоединяйтесь в эту пятницу, в 5 вечера, к нам на наш традиционный семинар DeepPavlov, чтобы узнать подробнее о продуктах!

Запись: https://www.youtube.com/watch?v=lNTu1QMB0XI


Как попадание в санкционный список отразится на студентах Физтеха, почему до сих пор никому не удалось выиграть миллион долларов в конкурсе Amazon и для чего российским компаниям нужно как можно больше open source проектов?

Об этом RB.ru рассказал Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ и создатель DeepPavlov, открытой библиотеки разговорного ИИ.

Подробнее читайте на RB.ru.

Во время участия в Alexa Prize от Amazon мы узнали больше о запуске и разработке socialbots. И готовы поделиться своими знаниями в этой области.

В нашей новой статье мы сосредоточимся на сложностях асинхронных конвейеров и обсудим, почему мы используем dp-агент.

Читайте подробнее: https://bit.ly/DreamPartII

В сентябре вышли 2 новых релиза библиотеки DeepPavlov 0.17.0 & 0.17.1! В этих выпусках:

  • мы выпустили новую модель Relation Extraction для русского и английского языков;
  • мы добавили новую модель ReCoRD ( Reading Comprehension with Commonsense Reasoning Dataset);
  • мы запустили альфа-версию DeepPavlov Python-Naitve Pipelines, чем упростили создание новых моделей;
  • а также внесли некоторые обновления и улучшения.

Читайте заметки о новых фичах в нашем блоге.

В новой статье вы узнаете, как использовать наши новые модели PyTorch на основе Transformer для задач: классификации текста, классификации последовательностей и ответов на вопросы.

Подробнее читайте в статье на Medium.

2 августа вышел новый релиз библиотеки DeepPavlov 0.16.0! 

Читайте заметки о новых фичах в нашем блоге.  

Голосовые помощники — могут ли они быть такими же мощными как Джарвис из «Железного человека»? А кто умнее: Алиса или Алекса? И смогут ли все эти наборы данных стать умнее нас с вами, ведь наш мозг во многом — та же нейросеть. 

На эту тему Политехнический музей поговорил с руководителем DeepPavlov Михаилом Бурцевым.

Смотрите программу "Бранч с ученым".


Проекты

Сотрудники