Привет, Хабр! Сегодня мы разберем, как нейросети автоматизируют рутинные безнес‑процессы на реальном примере — классификации заявок в службу поддержки. Даже простые нейросети способны значительно разгрузить сотрудников и ускорить обработку данных.
Продолжаем серию статей о взломах ИИ. В начале 2025 года исследователи Pillar Security обнаружили новый вектор атаки, который переворачивает представление о безопасности AI‑ассистентов вроде GitHub Copilot и Cursor. Под видом безобидных конфигурационных файлов — тех самых, что задают ИИ правила написания кода — хакерам удалось протащить бэкдоры, вызвав цепную реакцию утечек и ошибок. Давайте разберемся, как безобидный файл с «правилами» превратился в оружие против цепочек поставок.
Привет! В этой статье я детально разберу основные фреймворки для AI-агентов, попробую их побенчить и детально распишу их плюсы и минусы. Если вы подступались к агентам, то первым вопросом наверняка стало «а на чем их делать?». Отовсюду все говорят про langchain и десяток других фреймворков, звучат аббревиатуры типа MCP и A2A, какие-то Swarmы и CrewAI, мультиагентность и самое всякое разное.
Давайте попробуем все это разложить по полочкам, потестировать, замерить и собрать материал, который поможет за раз во всем разобраться. А в качестве задачи мы возьмем мой проектик, который я с удовольствием поделываю в качестве развлекухи по ночам: сложный выбор товаров на маркетплейсах LLMкой.
Что будем тестировать: LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI, OpenAI Swarm, LlamaIndex, MetaGPT, ControlFlow, Haystack, Phidata, Pydantic AI, smolagents, DSPy, SuperAGI, Semantic Kernel, Claude Agent SDK
Привет, Хабр! Это моя вторая статья, посвященная нашему проекту.
Мы создаем продукт, который, как мы верим, изменит рынок труда в Рунете — AI-ассистента для поиска работы, забирающего на себя всю рутину. А рутины, как выяснилось, очень много.
В этой статье я постараюсь открыть больше внутрянки про техническую часть проекта и продолжу рассказывать про наши факапы (а куда без них?:)
Пожалуй, никто не будет спорить с тем, что развитие Интернета произвело настоящую революцию в сфере продаж. Теперь мы можем приобрести на маркетплейсах всё, что угодно — от зубной щетки до разборного дома. Но зачастую выбор из бесчисленного множества вариантов может быть непосильной задачей для потребителей. Интернет‑магазины сталкиваются с необходимостью продавать больше товаров и корректировать цены, чтобы быть впереди конкурентов.
Одним из эффективных решений является создание для вашего бизнеса рекомендательной системы на базе ИИ. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных пользователей, таких как история поиска и предпочтения, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации. Это не только экономит время потребителей, но и повышает продажи и лояльность клиентов к компаниям. Предлагая персонализированные предложения, рекомендательные системы на основе ИИ улучшают процесс покупок, увеличивая доход и прибыль, а также укрепляя доверие и удовлетворенность клиентов.
В этой статье мы поговорим о том, что представляют из себя рекомендательные системы и разберем пример реализации на Python.
Три месяца назад ко мне обратился клиент с проблемой, которую я теперь вижу еженедельно. Позиции в топ-3 Google по всем ключевым запросам. Контент написан экспертами с многолетним опытом. Техническая оптимизация выполнена безупречно — скорость загрузки под секунду, мобильная версия идеальна, Core Web Vitals в зелёной зоне.
Трафик падает. Минус 35% за квартал.
Я открыл Google, ввёл их главный запрос. Первое, что увидел — AI Overview с развёрнутым ответом на три абзаца, занимающий половину экрана. Конкуренты цитируются там с названиями компаний и прямыми ссылками. Мой клиент? Его нет. Даже упоминания.
Проверил ChatGPT Search по тому же запросу. Система выдала структурированный ответ с пятью рекомендованными решениями, описаниями, ценовыми диапазонами. Мой клиент снова отсутствует. Открыл Perplexity — тот показал топ-7 источников с краткими описаниями и ссылками. Результат идентичный — полная невидимость.
Понимаете, что произошло? Правила игры изменились радикально, а стратегия продвижения застряла в 2020 году.
Исследование seoClarity показывает цифры, которые невозможно игнорировать: AI Overviews теперь появляются в 10.4% всех десктопных поисковых запросов в США по состоянию на март 2025 года — это исторический максимум с момента запуска функции. Более того, согласно независимому анализу Ahrefs, позиция номер один в органической выдаче теряет 34.5% кликов при наличии AI Overview над ней.
Вдумайтесь в эту цифру. Вы на первом месте в поиске. Но треть Вашего потенциального трафика испаряется. Просто потому что искусственный интеллект ответил на вопрос пользователя раньше, чем тот успел добраться до Вашей ссылки.
Всем привет. Меня зовут Максим, я — технический директор компании СофтМедиаЛаб (SML). Через меня проходят все проекты и пресейлы. В этой статье расскажу про использование ИИ для создания прототипов: как искусственный интеллект помогает быстрее воплотить идею заказчика в жизнь и ускорить разработку проекта.
В мире данных однотипные графики часто выглядят уныло, а работа с ними — еще скучнее: очистка, бесконечные проверки, подбор моделей и объяснения для любопытного начальства. Классические алгоритмы предсказаний временных рядов давно знакомы аналитикам, но когда массив данных огромен, а требования к прозрачности все выше — старые методы начинают давать сбои.
Вместо того чтобы снова изобретать “лучшую” модель, команда исследователей решила взглянуть на задачу по-новому: построить мультиагентную систему, в которой несколько ИИ-агентов делят между собой всю рутину аналитика — от первой чистки до финального отчета. Что они придумали и почему это на самом деле похоже на работу настоящего исследователя? Разбираемся на живом примере из энергетики.
В среду 24 сентября мы провели главную конференцию Yandex Cloud — в этом году под новым названием Neuro Scale. Помимо анонсов всех новинок со сцены команда хотела ярче показать работу новых фич облака на реальных задачах. Поэтому многие интерактивы конференции создавали сами разработчики для разработчиков.
В этом репортаже мы собрали основные анонсы и попросили самих инженеров рассказать, что было под капотом наиболее интересных зон конференции:
— как мы дистанционно управляли байком на Serverless Vibe Code Challenge;
— для чего засовывали сосиски в серверную стойку;
— как нейронные сети помогли нам «озвучить» мицелий экзотических грибов чёрных рейши.
Привет! На связи снова я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ, VESNA.
В прошлом тексте я обмолвился о том, что стараюсь выполнять задачи руками даже тогда, когда легко могу это сделать через ИИ.
И решил развить эту тему и написать еще один текст. А именно найти ответ на вопрос: почему нам хочется во всем разобраться самостоятельно. Будь то химическая реакция или сложный низкоуровневый язык.
Но раз я специалист по ИИ и по написанию кода, а не по мозгу, буду говорить только о своих гипотезах и ощущениях. А еще иногда подкреплять их мнением моих знакомых.
Хотим мы того или нет, но представить современный мир без ИИ в той или иной его форме крайне сложно. Данная технология стала настолько вездесущей, что порой от нее тяжело спрятаться. В результате чего в голове начинают всплывать слова, сказанные доктором Ианом Малкольмом в фильме «Парк Юрского периода»: «Ваши ученые были настолько озабочены тем, могут ли они это сделать, что не удосужились задуматься — стоит ли им это делать». Однако далеко не весь ИИ столь назойлив и вреден. Ученые из Калифорнийского университета в Санта-Крузе (США) разработали новый тип пластыря (названный «a-Heal») с интегрированным ИИ, который повышает эффективность заживления ран. Из чего сделан пластырь, как он работает, и какую роль в ней играет ИИ? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
Разработка умных ботов на .NET: Bot Framework, Graph API, Azure OpenAI и практические кейсы внедрения.
В нынешнее время ИИ — стремительно развивающаяся отрасль. Всё начиналось с помощников для людей и бизнеса, которые не тратят много сил, времени и ресурсов, но на самом ли деле ИИ так совершенен? Действительно ли он всё понимает, или же это лишь иллюзия?
Модели давно научились отвечать на вопросы и решать задачи, но в живом поиске по интернету они пока скорее теряются, чем становятся настоящими помощниками. Ведь здесь всё не так просто: обычного запроса не хватает, приходится возвращаться к предыдущим шагам, уточнять детали, сопоставлять факты из разных источников. Команда InfoAgent решила прокачать LLM так, чтобы она вела себя не как угадывающий бот, а как упорный веб-детектив — способный шаг за шагом пробираться через паутину ссылок и находить нужное даже в запутанных случаях. Как устроена такая система, почему старые подходы уже не работают, и что из этого вышло — обо всём по порядку.
Ну и пара свежих новостей внутри для пущего реализма.
Повестка, конечно, застала всех врасплох: с одной стороны люди видят и чувствуют тенденцию, когда крупные компании второпях пытаются внедрить AI для автоматизации бизнес-процессов. Безоса можно понять — ведь если не он, то кто-то другой.
Как эта контора OpenAI появляется из ниоткуда и Google в попыхах пытается...
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
Неделя выдалась насыщенной: куча релизов от Alibaba в LLM и генеративке, Suno обновили модель до версии 5, а в Photoshop появились Flux Kontext и Nano Banana. Ну и вишенка на торте — кто-то встроил ChatGPT прямо в Minecraft.
Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
Как фанату экстремального вокала мне повезло работать с рок‑исполнительницей, которая ещё и поёт на языке рока — английском. За последние месяцы у Anne Clainoire вышло два клипа: видео, полностью созданное ИИ, и видео со сложной съёмкой в нескольких студиях, в том числе на подводной локации. Их мы и будем сравнивать.
«You are enough» вышел 26 июня 2025. Трек сфокусировался социальных проблемах: манипуляциях общественным мнением, психологическом давлении и необходимости в этих условиях выжить и остаться собой. Кадры в духе гротескно‑красной «Суспирии» Ардженто создал ИИ по промптам самой певицы. Ни одного кадра снято вживую не было — только чистое сияние искусственного разума.
Релиз »Hot Tub» состоялся 13 августа. Тут была классическая съёмка в студии, нанятые актёры, была арендована локация с глубоким бассейном, в котором исполнительнице предстояло «парить» несколько часов, будучи привязанной к специальным грузам. Сюжет клипа многоуровневый: лирическая героиня засыпает, таинственный гид проводит ее до той самой ванны из названия. Там она снова засыпает и погружается уже в свои истинные переживания, видимо, в подсознании. Мы можем долго гадать, были ли это отсылки к «Началу» вкупе с «Алисой в Зазеркалье» или мифические нотки Аида и Персефоны... Энн оставляет свободу интерпретации своим зрителям, так что любая наша трактовка имеет право на существование.
Из компьютерного в сингле только мотыльки, которые летят на пламя: они символизируют борьбу со страхами и переживаниями. Так что ни один «сгоревший» мотылек в ходе съемок не пострадал.
В этой статье я покажу, как буквально за 15 минут создать собственного Telegram чат-бота на базе ИИ и начать использовать его абсолютно бесплатно.
Скажу честно: первое, о чем я подумал, когда услышал про эту тему, это Робо-няня из «Смешариков». В детстве она казалась мне немного тревожной, но ее способность делать все сразу впечатляла. Тогда я думал: как было бы хорошо, если бы такие технологии были у каждого.
Прошло всего несколько лет и они действительно появились. Нейросети сегодня повсюду: на улицах улыбаются котята с рекламных баннеров, в социальных сетях бомбардировщик с головой крокодила собирает миллионы лайков. Для многих алгоритмы стали инструментами, которые помогают решать десятки задач. Но этих инструментов стало так много, что выбрать бывает непросто.
Мы собрали подборку надежных и удобных нейросетей, которые уже сейчас можно использовать без сложных настроек. Все систематизировано по категориям: генерация текста, создание изображений, видео, музыка, презентации и другие направления. В каждой категории по три сервиса.
Да, у многих сервисов нашего топа есть платные подписки. Но сегодня будем разбирать только бесплатные возможности.
Приятного чтения!
Привет, Хабр! На связи команда Рег.облака. Мы давно следим за развитием Retrieval-Augmented Generation (RAG) и хотели проверить, как эта технология работает в живых сценариях. У нас есть ИИ-ассистент — это образ виртуальной машины с предустановленными Ollama, Open WebUI и набором моделей. Его можно развернуть в пару кликов и сразу работать с LLM в приватном окружении. Но мы решили пойти дальше и проверить, как он справится в прикладной задаче: собрать чат-бота для нашей техподдержки.
