Искусственный интеллект

Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь, третью часть — здесь). В этой, четвертой части авторы совсем скромненько, словно тренировались заполнять налоговую декларацию, разбирают технологии аугментации извлеченных данных.

Поскольку без пояснительной бригады часть их информации оказалась для меня совершенной абракадаброй (напомню, я — переводчик, то бишь гуманитарий), я не поленился пройтись по упомянутым авторами ссылочкам на исследования, взять оттуда схемки и картинки, и добавил их к этой части тоже. Надеюсь, с ними рассуждения и наблюдения авторов будут значительно прозрачнее. Поехали!

Современные LLM настолько большие, что без труда разбирают не только простую транслитерацию, но и сложные переплетения запросов, записанных несвойственной целевому языку азбукой. Например, можно на английском спросить про итальянский греческими буквами. Качественная LLM справляется, выдавая занимательный результат, который неплохо иллюстрирует основные свойства этих систем.

Теперь, когда мы знакомы с теорией, можем взглянуть на практическую часть. Когда дело доходит до практики, важно помнить и знать ключевые принципы, которые помогут вам создавать эффективные промпты.

Сейчас мы рассмотрим различные варианты создания промптов, варианты их улучшения и дополнительные инструменты для повышения эффективности работы с искусственным интеллектом. Надеюсь, что данный материал подарит вам новые идеи и расширит ваш кругозор.

Приятного прочтения!

Сегодня генерация изображений с помощью искусственного интеллекта становится невероятно доступной и всё более востребованной. Теперь для создания уникальных иллюстраций не нужно обладать художественными навыками или годами изучать программы для дизайна. Достаточно лишь вообразить идею, а современные технологии, такие как Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, или Flux сделают её реальностью. С их помощью каждый может воплотить свои мысли в жизнь — будь то реалистичный портрет, красивый пейзаж или же захватывающий мир фантастической вселенной.

Современные языковые модели, такие как ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и так далее, способны генерировать тексты, которые часто кажутся уверенными, логичными и достойными доверия. Однако за этим часто скрывается одна из главных проблем нейросетей — галлюцинации. Галлюцинации — это уверенные, но ложные утверждения, которые модель выдает как факты. Они могут проявляться в виде несуществующих цитат, выдуманных терминов, неверных интерпретаций, ошибочных чисел или ссылок на несуществующие источники. Например: при запросе о биографии известного ученого модель может уверенно сообщить о его работе в MTI и сослаться на несуществующую публикацию в Nature с точной датой и названием. Другой распространенный случай — цитирование выдуманных законодательных актов с номерами и датами принятия, которые выглядят достоверно, но фактически не существуют. Подробное и обоснованное описание создает иллюзию достоверности, делая галлюцинации особенно критичными при использовании ИИ в науке, образовании или, например, в медицине.

Искусственный интеллект уверенно выходит за рамки алгоритмов: он обучается, имитирует эмоции, говорит как человек и даже способен "выступать" от лица погибшего. Но останется ли он всегда лишь интеллектом без жизни? Где проходит та тонкая, но непреодолимая граница между нами и машинами?

Сегодня нас не удивишь тем, что нейросеть за пару секунд расшифровывает двухчасовую лекцию или превращает аудиозаметку в аккуратный текст с заголовками и абзацами. Мы живём в эпоху, где слова больше не нужно набирать вручную — достаточно просто их произнести. Остальное — за алгоритмами.

Одно дело — стерильное студийное аудио, где диктор звучит как утренний ведущий на радио. Совсем другое — голосовое, записанное на фоне вентилятора и междометий в стиле «эээ… ну короче».

Так что мы решили не просто составить список транскрибаторов с сухими характеристиками. Мы пошли дальше — устроили испытание! Взяли 5 популярных нейросетей и заставили их пройти 3 уровня сложности.

Обзор вышел объёмным, поэтому мы разбили его на две части. В первой расскажем про три сервиса. Во второй — про оставшиеся два, а ещё попробуем выбрать лучших.

Приятного Вам прочтения!

Сегодня в мире ИИ-бум. Но мы до сих пор не знаем, как измерять интеллект, креативность или эмпатию этих систем. Тесты, которыми мы пользуемся, далеки от идеала. Но самое главное — они изначально создавались не для ИИ, а для человека. Команда VK Tech перевела статью о том, что такое универсальный ИИ, как вообще тестировать и «измерять» искусственный интеллект и как на самом деле неравномерно распределяются его возможности и способности.

В статье описывается как мы c командой определяли, где и как будем использовать искусственный интеллект, как тестировали обученные модели и как интегрировали их в RT.DataGovernance.

Совсем недавно, исправляя уязвимости в ядре, я столкнулся с тем, что у меня слетели драйвера NVIDIA. Вот прям совсем, даже nvidia-smi не отрабатывала. На тот момент я еще не подозревал, что впереди меня ждет приключение на несколько часов.
В этой статье я хочу поделиться опытом решения данной проблемы, но ни в коем случае не настаиваю, что мой способ/мнение - единственно верное. И буду очень рад, если вы поделитесь своим опытом выхода из подобной ситуации!

Мы с вами подобрались к заключительной части статьи-инструкции об организации распределённого инференса и шардирования LLM в домашних условиях. Осталось совсем чуть-чуть — в финальной главе разберёмся, как развернуть Open WebUI через Helm и связать его с нашим Ray-кластером. Это даст возможность настроить авторизацию и удобный интерфейс для взаимодействия с нашей моделью.

В конце статьи попросим домашнюю LLM подвести итоги всей проделанной работы, а также поговорим о планах по развитию проекта.

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.