Создать полностью автоматический Telegram-канал, который не просто парсит новости, а анализирует их с точки зрения практической пользы для малого и среднего бизнеса (МСБ). Наш AI-ассистент будет отсеивать "инфошум" и генерировать ежедневную сводку с конкретными идеями, инструментами и инфоповодами.
Инструменты:
Привет, Хабр! Меня зовут Настя Голубничая, я деврел в МТС Web Services, а еще в этом году лидирую трек «Программирование роботов» в МТС True Tech Champ. Полуфинал продлится до понедельника, сейчас участники удаленно подключаются к реальным роботам и проходят лабиринты. Каждую неделю мы проводим для них встречи с экспертами, отвечаем на вопросы, помогаем разобраться в управлении машинами — и в целом всегда держимся на связи. Кажется, нам удалось провести работу над ошибками прошлого года и на этот раз мы предусмотрели все. Или все-таки нет?
Вот именно из-за последнего вопроса мне не нужны никакие страшилки, чтобы не суметь ночью заснуть. Достаточно представить, что одно из опасений осуществляется, — и мы с командой разработки будем до утра генерить идеи, как это все пофиксить и какую соломку (и где именно) подстелить. К счастью, сейчас все боли уже закрыты, но тревога в памяти еще жива. И сегодня, раз уж повод такой подвернулся, я хочу рассказать, какие страхи мучили нашу команду накануне третьего сезона True Tech Champ и как мы боролись с таинственным ужасом и тенями прошлого. Итак, в черном-черном городе черной-черной ночью мы готовили чемпионат…
Краткий обзор двух десятков AI-инструментов, которые можно использовать для написания кода (a.k.a вайб-кодинга).
Мои курсы: Разработка LLM с нуля | Алгоритмы Машинного обучения с нуля
Салют! Я Дима Юдин, технический лидер по развитию искусственного интеллекта. Знаете вот эти леденящие душу разговоры на кухне у кулера о сверхразумной машине и пророчестве Илона Маска: «AGI будет уже через пару лет, и всем хана»?
Лично мне ближе Ян ЛеКун, который говорит, что «в ближайшие годы AGI не будет». Собственно, статья как раз о том, почему прогнозы Илона, на мой взгляд, похожи на трейлеры к фантастике, а ЛеКуна — на голос разума в шумном баре. Поделюсь мнением, к чему на самом деле стоит готовиться разработчикам, дата-сайентистам, ML-инженерам, CEO и другим любителям LLM.
Глупо отрицать, что нейросети ускорили работу профессионалов.
Дизайнеры рисуют картинки за 5-10 минут вместо 2-х часов, редакторы за день собирают воронку постов, а благодаря вайбкодингу непрофессиональные разработчики кое-как, но могут собрать прототип будущего продукта.
Только, как это часто бывает, в погоне за хайповыми инструментами люди забывают о безопасности. И сегодня я хочу рассказать о рисках, которые нас ждут, если мы будем использовать нейросети без должной осторожности.
LLM встраивают в продакшн-системы, но подходят к ним как к обычным библиотекам — подключил API и забыл. Проблема в том, что языковая модель выполняет инструкции из пользовательского ввода, генерирует код, обращается к базам данных. Если не учитывать специфику этих систем, можно получить утечку данных или компрометацию всего приложения. OWASP выделил десять критических уязвимостей в LLM-приложениях — разбираем каждую с примерами атак и способами защиты.
Разрабатывая AI-консультантов и ассистентов на базе RAG-архитектуры, работающих с корпоративными базами знаний на русском языке, мы столкнулись с вопросом: какие открытые эмбеддинг-модели дают лучший баланс качества семантического поиска на русском и скорости работы. Особенно это актуально, когда запросы и документы русскоязычные, но внутри часто попадаются фрагменты кода/SQL и англоязычной терминологии.
Мы прогнали 9 open-source эмбеддинг-моделей через несколько тестов, включающих проверки:
AI‑поиск по патентам в Perplexity: смысл вместо ключевых слов. Оценка патентного поверенного: применимость, ограничения, риски.
Автор: Шерстнев Павел
Что если модель могла бы проектировать саму себя? Подбирать архитектуру, параметры, операторы — без эксперта, без ручного тюнинга и десятков итераций? Эволюционные алгоритмы позволяют это сделать. Я собрал их в рабочую технологию — Thefittest — open-source проект, где эволюция используется для построения и оптимизации моделей машинного обучения.
Доброго времени суток, «Хабр»!
За свою долгую (нет) карьеру писателя статей я уделил внимание достаточно важной теме, причем рассмотрел ее сразу в двух аспектах: написание промтов для текстовых и графических нейронных сетей. В какой-то момент появилась мысль углубиться в одну из этих тем.
Сегодня мы подробнее остановимся именно на текстовых моделях, точнее перейдем в сферу программирования и составим инструкцию по созданию промта, который обеспечит более качественный результат на выходе.
Примите стратегически удобное положение, а я приступаю к рассказу.
В первой части мы рассмотрели ключевые проблемы логического рассуждения в LLM и показали, в чём именно модели ошибаются.
Во второй части узнали, какие существуют методы решения LLM логических задач, а также посмотрели на их сильные и слабые стороны.
В этой – мы обсудим, как модели иногда идут вразрез с собственной логикой и что эксперты предпринимают, чтобы это исправить.
В первой части мы рассмотрели ключевые проблемы логического рассуждения в LLM и показали, в чём именно модели ошибаются.
В этой – мы обсудим методы, с помощью которых LLM решают логические задачи, включая внешние решатели, подсказки и обучение на логических примерах, а также их сильные и слабые стороны.
В лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института заработал новый суперкомпьютер TX-GAIN. Два экзафлопса вычислительной мощности для развертывания искусственного интеллекта. В основе вычислительной мощности – более шестисот графических процессоров. Суперкомпьютер создан для лучшего понимания биологических процессов, что важно для медицины, а также для моделирования климата.
ИИ-агенты становятся все более сложными, но они начинают страдать, когда сталкиваются со слишком большим количеством задач. Они легко забывают, запутываются или оставляют задачи незаконченными. Существует парадокс: использование большего количества памяти и более крупных моделей не дает прироста производительности агентов в реальных сценариях.
Недавнее исследование подчеркивает, что ключевым фактором является не размер модели, а способность агента аккуратно очищать свою память. Агент должен иметь возможность сворачивать прошлое, чтобы не потеряться в длинных задачах или даже поменять стартегию, если он зашел в тупик.
В этой статье рассматриваем фреймворк для такого рода сворачивания. Оказывается, что динамическое управление памятью значительно повышает производительность веб-агентов.
Компания Perplexity запустила новый инструмент для поиска по патентам Perplexity Patents позволяющий находить патентную информацию на естественном языке, без знания специального синтаксиса патентных баз данных.
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
Неделя выдалась интересной: MiniMax-M2 вошёл в топ-5 LLM, Adobe показали Firefly Image 5 с редактированием по слоям, а Meta и HuggingFace показали песочницу для ИИ-агентов OpenEnv. Copilot стал умнее, Anthropic получили миллион TPU, а Alibaba представили смарт-очки с Qwen на борту.
Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
Может ли древняя мечта воздухоплавания наконец стать реальностью благодаря новому союзу — инженера и алгоритма?
Помню, как впервые наткнулся на эту идею в учебнике по истории техники. Схематичный рисунок, похожий на яйцо, и подпись: «Вакуумный дирижабль Франческо Лана де Терци, 1670 год».
Привет! Я Паша Лукьянов, deputy CTO в AGIMA. Недавно со мной приключилось следующее. Сидел спокойно дома, никого не трогал. Открыл баночку пива и хотел провести кайфовый субботний вечер за сериалом. Максимально расслабился и напрягаться до понедельника вообще не планировал.
Но внезапно из космоса в мою голову спустилась идея: а что, если замутить чат-бота с квизом для коллег и посвятить его Хеллоуину? Я посмотрел на телик, посмотрел на пиво и подумал: «Не, это долго, а у меня планы».
В общем, через 3 часа бот был готов. В этой статье расскажу, как я его сделал так быстро (спойлер: не без нейросетей) и зачем он вообще нужен. Ну и конечно, приглашу вас поотвечать на мои каверзные праздничные вопросы.
3 октября в Москве в кинотеатре «Октябрь» состоялся бизнес-день форума по ИТ и ИБ GIS DAYS (Global Information Security Days). Форум проходил одновременно в двух залах, каждый из которых обладал насыщенной программой: она включала в себя различные выступления, от защиты искусственного интеллекта и итогов развития NGFW до финала «Биржи ИБ- и ИТ-стартапов» и дискуссии о прогнозировании в кибербезе. Всего форум собрал более 3 000 очных участников, а онлайн за программой следило 300 000 интернет-пользователей.
Привет, Хабр! Сегодня от выбора облачной AI-платформы зависит бюджет проектов, скорость внедрения моделей, и возможность масштабирования готовых решений. Давайте протестируем три ключевые платформы — Amazon SageMaker, Google AI Platform и Azure Machine Learning от Microsoft для реальных задач машинного обучения.
