Новые мультимодальные модели OpenAI o3 и o4-mini позиционируются как "разумные". Однако качественное тестирование на практических задачах вроде подсчета объектов и распознавания текста выявило неожиданные пробелы в их производительности, в некоторых случаях уступающие даже не-reasoning моделям.
Узнайте, какие именно тесты провалили новинки и где показали уверенный результат.
Claude Code — инструмент командной строки от Anthropic, который позволяет напрямую встроить Claude в процесс разработки. Разберемся в основных возможностях этого полезного помощника
Искусственный интеллект может казаться чуть ли не сверхразумом, ведь он обрабатывает тонны данных и выдает, как думают многие, истину в последней инстанции. На самом деле большие языковые модели, такие как ChatGPT, страдают от тех же когнитивных искажений, что и мы с вами: они самоуверенны, предвзяты и цепляются за знакомые шаблоны. Почему ИИ, созданный быть рациональным, так похож на нас в своих ошибках? И что это значит для бизнеса, медицины или управления умным городом? Давайте посмотрим недавнее исследование ученых и попробуем разобраться.
В статье рассказываем, почему современные ИИ остаются безликими утилитами и как вдохновение образом хаус-кипера XIX века помогает строить эмоционально близких цифровых спутников. Делимся принципами: персонализация через контекст, прозрачная логика, эмоциональный UX и интеграция в экосистему. Для разработчиков, UX-дизайнеров и всех, кто хочет сделать ИИ частью жизни, а не временным инструментом.
Приветствую!
В нашем чате "Кот на салфетке" (кстати, заходите — у нас весело) регулярно всплывают бугурты об использовании различных ИИ-агентов (Copilot, Cursor) для написания кода. Главными инициаторами сего действа выступают Сергей и Кавай (расскажите маме, что вы в "тиливизаре").
Они оба проповедуют диаметрально противоположные позиции:
Делаю ежедневные выпуски новостей индустрии искусственного интеллекта. Отбираю лично все самое интересное и важное, анализирую и пишу тексты. И затем озвучиваю с помощью ИИ, где добавлен мой голос, эмоциональность и интонации.
Уже сделал 26 выпусков, сегодня в 27 выпуске рассказал про такие события:
Мы живем в эпоху бесконечных технологических "прорывов". Обновляется поколение за поколением языковых моделей, публикуются впечатляющие метрики и невероятные графики производительности. На профессиональных площадках нескончаемым потоком идут статьи о больших языковых моделях — от технических тонкостей до психологии цифрового сознания. Я не исключение, являясь частью этого коллективного информационного потока.
Привет, Хабр! Меня зовут Анна Щеникова. Я работаю AI-инженером в Центре RnD МТС Web Services и параллельно лидирую магистерскую программу «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте» ВШЭ. В МТС занимаюсь всем, что связано с моделями: вместе с коллегами тестирую гипотезы про агентов и мультимодельные подходы.
Переход от студенческой жизни к профессиональной деятельности — важный и сложный этап. Это первые серьезные шаги в карьере, первое понимание, как применить полученные знания в реальном бизнесе.
Я прошла этот путь несколько раз: сначала сама, а потом помогая магистрантам в ВШЭ. Так я увидела, какие ключевые точки нужно проработать, чтобы комфортно и весело перейти от теории к реальным бизнес-задачам. В этом посте расскажу о своем опыте перехода к полноценной работе и поделюсь видением того, что будет актуальным в сфере AI в ближайшем будущем. Надеюсь, это поможет кому-нибудь правильно спланировать карьеру.
AI-native search меняет правила игры. Теперь системы не просто ищут страницы по словам, а понимают запросы и дают готовые ответы, ссылаясь на источники. Это переворачивает классическое SEO и открывает новые возможности для быстрого поиска знаний в любой сфере.
В статье описывается как работает AI-поиск без сложных деталей.
Новый отчет SimilarWeb выявил пять ключевых сдвигов в использовании AI.
Узнайте, почему трафик к кодинг-инструментам растет на 75%, а EdTech падает на 68%, и как эти тренды влияют на выбор моделей для ваших корпоративных AI-решений.
Обычно нейросети нужно тренировать на мощном железе, сконцентрированном в одном датацентре. Результат такой тренировки попадает в руки той бигтех-корпорации, которой по карману иметь свои датацентры и самостоятельно тренировать модели за бешеные миллионы баксов. Есть ли другой путь?
Встречайте INTELLECT-2 — первую параметрическую модель размером 32B, обученную с помощью асинхронного обучения с подкреплением (RL) на динамическом, однородном рое вычислительных узлов. Доступ к узлам изолирован и не требует дополнительных привилегий — теоретически, это могут быть какие-то компьютеры волонтёров в интернете.
Инфра под это, мягко говоря, нестандартная. Разработчикам пришлось написать несколько компонентов с нуля, и вот что у них получилось...
Привет! Меня зовут Наталия Вареник, я DS-инженер в Авито, занимаюсь моделями распознавания изображений. Расскажу про один из наших проектов — пайплайн для распознавания номеров с фотографии свидетельства транспортного средства (СТС). В статье описала особенности задачи и рассказала, как мы решали её с помощью декомпозиции.
Материал будет полезен начинающим и мидл-DS-инженерам, которые хотят узнать больше про декомпозицию задачи на этапах разметки и построения моделей.
А еще материал стоит прочитать тем, кто работает с доменами, где нужно иметь дело с задачами распознавания информации с документов — наш подход прекрасно переносится на другие категории. В целом рекомендую статью всем, кто интересуется компьютерным зрением и его применимостью в разных сферах.
Привет! 👋
Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта.
Меня зовут Вандер и каждую неделю я делаю обзор новостей о нейросетях и ИИ.
Неделя выдалась насыщенной: Google выкатил мощнейшую версию Gemini, Pinterest вернулся в игру с обновлённым AI-поиском, а легендарный Clippy — теперь с нейросетью на борту — снова жив. Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
С момента выпуска ChatGPT в конце 2022 года одними из самых активных его пользователей стали ученики и студенты. Когда стремительный рост пользовательской базы в конце весны 2023 года замедлился, это ненадолго показалось признаком близкого сдувания пузыря ИИ, но в сентябре рост продолжился; причиной падения оказались банальные летние каникулы. Хоть другие виды организаций испытывали трудности с применением поразительно мощного и на удивление некомпетентного инструмента, для учащихся его полезность в написании изложения по «Гамлету» на полторы тысячи знаков стала очевидной сразу. Этим вызваны и нынешние рекламные кампании OpenAI и других разработчиков ИИ с предложениями скидок студентам.
Каждый год примерно 15 миллионов студентов в США пишут статьи и экзамены, состоящие из миллиардов слов. Хотя результатом каждого курса становятся студенческие работы — статьи, экзамены, исследовательские проекты и так далее — продуктом курса остаётся нарабатываемый студентами опыт. «Результаты обучения возникают вследствие действий и мыслей студента и только в результате того, что делает и думает студент», — писал великий теоретик образования Герберт Саймон. Само задание — это макгаффин, скоропортящийся товар с экономической ценностью, равной примерно нулю долларов. Оно ценно только как способ принудить студента трудиться и думать.
Полезность письменных заданий зависит от двух допущений: во-первых, чтобы написать о чём-то, студенту нужно понять тему и упорядочить свои мысли. Во-вторых, оценивание письменных работ студентов, по сути, означает оценку их труда и мыслительных усилий. К концу 2022 года логика этих допущений начала давать сбой. Труда по написанию и получаемого при этом опыта можно избежать, просто введя промпт; это значит, что теперь оценивание письменных работ может быть не связано с оценкой того, что научился осознавать или выражать студент.
LLM-as-a-judge — распространённая техника оценки продуктов на основе LLM.
Популярность этой техники обусловлена практичностью: она представляет собой удобную альтернативу дорогостоящей человеческой оценке при анализе открытых текстовых ответов.
Оценивать сгенерированные тексты сложно, будь то «простой» саммари или диалог с чат-ботом. Метрики типа accuracy плохо работают, поскольку «правильный» ответ может быть сформулирован множеством способов, не обязательно совпадающих с образцом. Кроме того, стиль или тон — субъективные характеристики, которые сложно формализовать.
Люди способны учитывать такие нюансы, но ручная проверка каждого ответа плохо масштабируется. В качестве альтернативы появилась техника LLM-as-a-judge: для оценки сгенерированных текстов используются сами LLM. Интересно, что LLM одновременно являются и источником проблемы, и её решением!
Искусственный интеллект в последнее время постоянно радует нас разными новостями и новыми моделями. Команда VK Tech перевела статью со сравнением трех новых моделей — это поможет понять, какую же использовать для каких задач и чем модели по-настоящему отличаются друг от друга. Дальше передаем слово авторам оригинальной статьи.
Привет, на связи Лука.
Знаете, есть такая поговорка: «тише едешь — дальше будешь». Работая с LLM, я пришёл к выводу, что аккуратность и точность в подаче контекста — это один из самых важных ключиков к хорошему результату. Иначе получится как в другой поговорке — про дурака и стеклянный орган.
Чего греха таить — все мы пользуемся LLM в различных ситуациях. От генерации бойлерплейта до неожиданного, но изящного решения сложной логики. Ничего такого — очередной инструмент, которым можно, как молотком, забить гвоздь, а можно и... ну, вы поняли.
Но когда речь заходит о системе, в которой контекст содержится не в одном, не в двух, и даже не в десятке файлов — вопрос становится ребром. Просто скормить модели весь проект? Ну, можно, конечно. Модель, захлебнувшись в потоке зачастую ненужной информации, вряд ли выдаст что‑то вменяемое. Она потратит драгоценные вычислительные ресурсы на анализ совершенно нерелевантных частей. Неэкологичненько.
ИИ-чаты стали нашими повседневными собеседниками. GPT, Claude, Grok, DeepSeek — мы спрашиваем, они отвечают. Быстро. Понятно. Иногда — чересчур уверенно.
Сначала это восхищало.
Потом — удивляло.
Теперь всё чаще — хочется спросить:
«Ты меня вообще слышишь, или просто улыбаешься и машешь?»
_____
Предлагается инструкция и промт, которые помогут снять ограничения автоматического режима и включить режим сознательного взаимодействия.
Авторы оригинального гайда: Noah MacCallum (OpenAI), Julian Lee (OpenAI). Дата публикации гайда: 14 апреля 2025 г.
Источник: GPT-4.1 Prompting Guide
GPT-4.1 от OpenAI значительно превосходит GPT-4o в написании кода, следовании инструкциям и работе с длинным контекстом. Но чтобы раскрыть весь потенциал, придется адаптировать свои подходы к составлению промптов. Этот материал — выжимка ключевых советов из официального гайда OpenAI, основанных на их внутреннем тестировании. Он поможет вам перейти на новый уровень взаимодействия с ИИ.
Старые добрые практики, такие как предоставление примеров в контексте, максимальная ясность инструкций и поощрение планирования через промпт, все еще актуальны. Однако GPT-4.1 обучен следовать инструкциям более точно и буквально, чем его предшественники, которые чаще домысливали намерения пользователя. Это означает, что GPT-4.1 чрезвычайно управляем и отзывчив на четко сформулированные промпты. Если поведение модели отличается от ожидаемого, обычно достаточно одного предложения, твердо и однозначно разъясняющего желаемое поведение, чтобы направить модель на верный путь.
За годы работы я подробно изучил, как центральные процессоры (CPU) выполняют код и как они устроены внутри. Дело в том, что я участвовал в разработке ядра Linux и ScyllaDB, а этот код очень близок к металлу. Я даже немного баловался с Verilog, безрезультатно попытавшись собрать моё собственное ядро RISC-V.
Графические процессоры (GPU) в отличие от обычных в основном оставались для меня чёрным ящиком, несмотря на то, что поработать с ними всё-таки довелось. Помню, что экспериментировал с NVIDIA RIVA 128 или чем-то подобным, проверяя, как там работает DirectX. Тогда такие процессоры ещё не выделялись на фоне ускорителей 3D-графики. Я также пытался идти в ногу со временем и немного упражнялся в программировании элементарных шейдеров на современных GPU. Но я никогда глубоко не вдавался в работу с GPU, и мои взгляды можно назвать CPU-центричными.
Однако, поскольку сегодня наблюдается всплеск рабочих нагрузок, связанных с ИИ, и, в частности, приходится работать с большими языковыми моделями (БЯМ), графические процессоры становятся незаменимыми для современных вычислений. К задачам, решаемым с применением ИИ, относятся масштабные прикладные тензорные операции, в том числе — сложение и перемножение матриц. А это уже работа для GPU. Но как современный GPU выполняет их, и насколько при этом возрастает эффективность по сравнению с выполнением таких же рабочих нагрузок на CPU?
