Все потоки
Поиск
Написать публикацию
Обновить
1121.85

Искусственный интеллект

AI, ANN и иные формы искусственного разума

Сначала показывать
Порог рейтинга

Недавно задумался, а все-таки что такое ИИ-агент.

Сейчас вокруг ИИ-агентов много хайпа. Но что именно скрывается за этим термином? До конца непонятно.

Люди понимают его по-разному. Кто-то называет агентом вообще всё, что выходит за рамки простого диалога с ChatGPT, а кто-то считает, что агент — это исключительно полностью автономная самообучающаяся система, движущаяся к цели.

Мне кажется, истина где-то посередине.

Ключевым фактором здесь является степень автономности системы. Под автономностью я имею в виду способность системы самостоятельно принимать решения.

Например, если у нас есть жёстко заданная логика if-else, основанная на выводе модели, — это не автономность. Потому что решение в таком случае принимает код, а не LLM.

А вот если LLM сам решает, что делать дальше, — это уже и есть автономность!

Я бы грубо разделил системы на следующие уровни автономности:

0️⃣ Скрипт с фиксированной логикой, выполняющий один или несколько шагов и делающий один или более запросов к LLM.
1️⃣ + ИИ предоставлены инструменты, которые он может использовать при необходимости (например, поиск или калькулятор).
2️⃣ + Порядок шагов определяет сам ИИ (например, получает сообщение от пользователя и решает — ответить на основе базы знаний или эскалировать человеку).
3️⃣ + Система самообучается и со временем повышает качество своей работы (ориентирована на достижение цели).
4️⃣ + Система может менять свою структуру во время работы (например, агент-папа может создавать или удалять других агентов).

Уровень 0 я бы не стал называть ИИ-агентом. Это скорее просто воркфлоу с использованием ИИ.

А вот начиная с уровня 1, уже можно говорить об ИИ-агенте, потому что в процесс включаются элементы автономности.

Это, в целом, соответствует подходу Anthropic: статья

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии0

Привет, друзья! За последние несколько дней в интернете активно распространяется исследование фонда Bond (частный фонд, возглавляемый ветеранами аналитики, SaaS-менеджмента и венчурного рынка) о трендах в области искусственного интеллекта (https://www.bondcap.com/report/pdf/Trends_Artificial_Intelligence.pdf).

Это довольно объемный документ — 340 страниц, и в нем демонстрируется экспоненциальный рост ключевых показателей. Исследование подробно показывает, как менялся и развивался ландшафт продуктов, технологий и сервисов, связанных с AI за последние годы.

Для тех, кто хочет ознакомиться подробнее, вот основные интересные моменты, которые я выделил после внимательного изучения:

  1. Компания xAI построила суперкомпьютер Colossus площадью 70 000 м² с 200 000 GPU всего за 122 дня. Это яркий пример того, как политика, деньги и настойчивость Илона Маска позволяют достигать невероятных результатов. Интересно, что для строительства использовали старый завод «Электролюкс».

  2. Новая архитектура GPU Blackwell от NVIDIA потребляет в 105 000 раз меньше энергии на один токен по сравнению с GPU Kepler 2014 года! Можно представить это так: автомобиль, который раньше расходовал 10 литров на 100 км, стал бы потреблять всего 0.000095 литра — поразительный скачок эффективности.

  3. В 2025 году китайская компания DeepSeek обучила модель уровня GPT-4 за примерно 5млнпротив40 млн у OpenAI. При этом стоимость использования DeepSeek V3 составляет всего около 0.2% от стоимости GPT-4.5 — очевидно, что в будущем цена за токен будет стремиться к нулю.

  4. В тесте Turing Test 2025 года около 73% участников приняли ответы GPT-4.5 за человеческие. В области программирования DeepSeek показывает результат 98 из 100 — даже превосходя OpenAI (97/100).

  5. Около 2.6 миллиарда человек (примерно 32% населения), которые никогда не пользовались интернетом, пропустят эру браузеров и поисковиков и сразу перейдут к использованию AI-ассистентов на родном языке. Это колоссальный скачок через технологическую эпоху: аналогичная ситуация произошла в Китае, где часть пользователей сразу перешла с отсутствия ПК к использованию смартфонов.

  6. Несмотря на то что стоимость инференса снизилась на 99.7% за последние годы, общие расходы на AI продолжают расти экспоненциально. Это говорит о том, что чем дешевле становится использование AI, тем шире его внедрение во все сферы жизни.

  7. Новые AI-агенты вроде Claude или Operator теперь могут напрямую управлять компьютером: кликать мышкой, заполнять формы или делать покупки за вас. Это кардинальный сдвиг от роли «ассистента» к роли «исполнителя», который развивается очень быстро и мощно. В будущем многие из них станут самостоятельными «организмами», работающими на блокчейне и использующими доходы от своей деятельности для оплаты своих расходов и выплат роялти создателям (здесь можно вставить ваше имя).

  8. «Скорость скорости» — интернету понадобилось более 20 лет для массового принятия технологий; AI достигает такого же уровня за всего лишь 2–3 года. Каждая следующая волна технологий приходит вдвое быстрее предыдущей. Мы сейчас находимся в точке, когда изменения происходят так быстро, что общество едва успевает их осмыслить — скоро может наступить сингулярность!

Теги:
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+2
Комментарии0

Bentley Motors рассказали о внедрении AI-модели Hide Inspection, которая следит за качеством кожи. На производство Bentayga SUV нужно около девяти шкур, но на деле используется больше, потому что часть отбраковывается — укусы насекомых, шрамы, царапины не могут оказаться в люксовом салоне авто. Модель Hide Inspection использует компьютерное зрение и AI для обработки изображений, чтобы детектировать мельчайшие дефекты. Модель не только обнаруживает повреждения, но и составляет выкройку так, чтобы избежать проблемных мест и при этом как можно эффективнее использовать всю шкуру. В результате удаётся сократить объём выбрасываемой кожи. Сама модель, вероятно, не является эксклюзивной — аналогичную или ту же самую технологию ранее внедрили на производстве Volkswagen Group. Но случай Bentley интересен тем, что это, пожалуй, первый или один из первых кейсов внедрения автоматизации на производстве люксового сектора. Ручная обработка, живые мастера — для этого сегмента экономики это не сдерживающий фактор, а, наоборот, повод для гордости и часть ценности продукта. Поэтому внедрение новых технологий может восприниматься не как необходимость, а как угроза традициям и статусу продукта. За объёмами производства или скоростью компании этого сегмента тоже вроде бы не слишком гонятся. Выходит, мы наблюдаем редкий случай, когда автоматизация вводится не ради экономии или ускорения, а исключительно ради повышения качества.

Больше подобных новостей о роботах и AI в индустрии — в нашем канале

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии0

Когда говорят, что нейросети уже сейчас заменяют людей я прошу его написать мне рифму...

Хотел поиграть в лото тут с шутейками. Попросил нейросеть разнообразить рифмами (промпт - напиши мне рифмы для цифр от 0 до 40):

Grok
Grok

P.S. пробовал еще deepseek и chat gpt

Теги:
Всего голосов 4: ↑2 и ↓20
Комментарии8

ВЫШЛА КНИЖКА САЙМОНА ПРИНСА

Как обещал, сообщаю о выходе в издательстве "Бомбора" на русском языке (в моем переводе) монографии Саймона Принса, которую я неоднократно упоминал в своих публикациях. Оригинал называется "Understanding Deep Learning (2023)", перевод вышел под заглавием "Машинное обучение. От основ до продвинутых моделей (2025)".

Судя по тому, что на Литрес книга передана 19 мая 2025 года, из типографии вышла совсем недавно.

Вот ссылка на страничку издательства, на которой есть ссылки на все места, где ее можно купить.

В "электронных библиотеках" книжки пока не вижу, когда украдут увижу - сообщу дополнительно.

Буду признателен за любые отклики на книгу, в том числе за указания на ошибки перевода, просмотры, опечатки и все в этом роде.

Вот она
Вот она
Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+4
Комментарии2

📰 Новостной дайджест из мира ИИ.

Коротко о том, чем гиганты индустрии баловали нас на той неделе:

🟡Prompt Jesus — платформа для создания идеальных промптов;
🟡Manus — научился превращать фото в постеры;
🟡Google — выпустили свой генератор речи;
🟡Opera — анонсировала браузер с ИИ-агентами — Neon;
🟡Kling — обновили свой видеогенератор до версии 2.1;
🟡DeepSeek R1 — прокачали до уровня o3;
🟡Perplexity — выкатили режим Labs для генерации кода, таблиц и приложений;
🟡Flowith — открыли для всех своего ИИ-агента Neo;
🟡Manus — теперь генерирует презентации;
🟡FLUX.1 Kontext — новый генератор и редактор изображений.

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓10
Комментарии0

Какие льготы полагаются компаниям, использующим разработки в сфере искусственного интеллекта?

Фирмам, которые используют ИИ­-разработки, полагаются многочисленные преференции.

Во-первых, в статье 257 Налогового кодекса (она устанавливает, как должна определяться стоимость амортизируемого имущества) есть положение: если используется разработка, включенная в один из предусмотренных законом реестров, то налогоплательщик может учитывать эти расходы с коэффициентом два.

Если максимально просто, то, используя эту статью, корпорации вправе уменьшить размеры налога на прибыль.

Во-вторых, если фирма была внесена в список аккредитованных компаний и имеет определенный уровень дохода от своего IT-профиля, то она может рассчитывать на снижение налога на прибыль до 5%, страховых взносов — до 7,6%.

В-третьих, у разработчиков AI есть возможность подать заявки на гранты в Фонде «Сколково». По данным futureby.info, Фонд уже поддержал нескольких инновационных проектов: например, в 2023 году финансирование получили: «АТЕНТА» (создавшая проект системы поддержки принятия решений), «Центр морских исследований МГУ имени М.В. Ломоносова» (оценка ледовой обстановки).

В-четвертых, предусматривается возможность получения финансовой поддержки от органов исполнительной власти. 

В-пятых, если фирма, работающая с ИИ, является резидентом особой экономической зоны, то она может, например, претендовать на нулевой налог на имущество в течение определенного времени. 

Сколько всего случаев внедрения решений в сфере ИИ в приоритетных секторах экономики было зафиксировано в 2024 году?

Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации зафиксировал 277 проектов. Наибольший охват — промышленность (33), торговля (29), природопользование (27). Основными разработчиками проектов стали: университеты (34 кейса), Яндекс (22 кейса), Сбер (19 кейсов), МТС, VK, Центр речевых технологий и Газпром.

Со списком IT-решений на основе ИИ (второе полугодие 2024) можно ознакомиться здесь.

____________________________________________________________________________

Онлайн Патент — цифровая система №1 в рейтинге Роспатента. С 2013 года мы создаем уникальные LegalTech-решения для защиты и управления интеллектуальной собственностью. Зарегистрируйтесь в сервисе Онлайн-Патент и получите доступ к следующим услугам: 

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+7
Комментарии2

Открытый проект Cursor Free VIP позволяет получить бесплатный доступ к нейросети Сursor Pro для исследовательских целей. Решение я активирует бесконечный триал с откатом данных.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Новое средневековье.

Современная интернет-культура, получившая мощнейшую поддержку от LLM, воспроизводит схоластическую парадигму мышления: преобразования текста от считающихся авторитетными источников без опоры на реальный мир. Научная парадигма, опирающаяся на эксперимент, почти полностью забыта массами.

Известно, что когда Аристотель написал, что у мухи 8 ног, то почти полторы тысячи лет это утверждение воспроизводилось со ссылками на авторитет, и никому в голову не приходило пересчитать (ну он там вроде на самом деле писал про подёнок с 4 ногами и 4 крыльями, но кому какое дело). Сейчас эти времена вернулись, любой ребёнок спросит: “Алиса, сколько ног у мухи?” вместо натурного эксперимента.

Мёртвое знание, не полученное в результате эмпирического опыта, транслирует себя через механические машины и их живые придатки, повинующиеся прочитанным на экране указаниям. Ирония в том, что указаниями они являются только в представлении живого исполнителя, а по своей природе это просто цепочки символов с определёнными статистическими характеристиками случайного распределения.

Пруфов не будет.

Теги:
Всего голосов 17: ↑15 и ↓2+17
Комментарии13

Опыт использования Claude для написания готового приложения

Ну вот и я сподобился - написал приложение полностью на Claude.

Приложение на SwiftUI, не enterprise, но достаточно сложное, из категории Favorite.

Начал на Claude Sonnet 3.7, потом вышел 4, закончил на нем.

Всего 1156 строк кода и без ошибок!

Естественно было несколько итераций. Причём практически все - это уточнение промта.

Кода он наворотил много, по мне так можно было и проще. Но он уж развернулся по полной - структуры, классы, вью, перечисления, состояния, published, state и т.д. и т.п.

Как оно там внутри вертится крутится даже не смотрел. Главное - работает и этого достаточно.

В общем, впечатлён. Не ожидал. Предполагал, что будут ошибки, заторы, что придётся с ними разбираться. Ан нет, все зашло без глюков, с первого раза.

Теги:
Всего голосов 8: ↑1 и ↓7-4
Комментарии15

Команда исследователей из Palisade Research опубликовала отчёт о возможностях современных ИИ в области наступательной кибербезопасности. Впервые системы искусственного интеллекта были допущены к полноценному участию в хакерских соревнованиях Capture The Flag — и не просто справились, а вошли в число лучших.

В соревновании «AI vs Humans» автономные агенты на базе ИИ попали в топ-5% лучших участников, а на масштабном конкурсе Cyber Apocalypse показали результат в топ-10%, конкурируя с десятками тысяч профессиональных игроков.

Главная идея исследования — протестировать, насколько эффективно можно использовать метод «elicitation» (максимальное раскрытие потенциала ИИ) за счёт краудсорсинга, то есть через открытые соревнования. Вместо того чтобы полагаться на закрытые тесты в лабораториях, Palisade позволила внешним командам и энтузиастам самостоятельно настраивать и запускать ИИ в условиях настоящих CTF‑турниров.

Результаты оказались неожиданными. Некоторые ИИ-агенты смогли решить 19 из 20 задач, не уступая топовым человеческим командам по скорости. Особенно хорошо ИИ справлялись с задачами по криптографии и реверс‑инжинирингу. На турнире Cyber Apocalypse, где участвовало более 8000 команд, ИИ смогли решать те задачи, которые занимают у опытного игрока около часа. Это соответствует оценкам других исследователей: современные языковые модели уже уверенно справляются с техническими задачами продолжительностью до 60 минут.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии3

В докладе Белого дома, посвящённом снижению продолжительности жизни в США, обнаружены десятки фиктивных и ошибочных научных ссылок, предположительно сгенерированных искусственным интеллектом. Некоторые исследования оказались вымышленными, а ссылки — нерабочими или приписанными несуществующим авторам. Эксперты назвали документ ненадёжным, а Американская ассоциация общественного здравоохранения призвала полностью отказаться от его использования.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии1

К 2030 году ИИ может увеличить прибыль банков на 12–15%

На конференции «Время Цифры» наш коллега Евгений Зубков, начальник управления исследования данных и машинного обучения ОТП Банка, рассказал о том, как технологии искусственного интеллекта уже сегодня помогают менять банковские процессы. Выступление было сосредоточено на конкретных примерах и прогнозах, которые дают представление о будущем роли ИИ в сфере финансов.

По словам Евгения, к 2030 году ИИ может увеличить прибыль банков на 12–15% за счёт повышения эффективности сотрудников и оптимизации внутренних процессов. Он отметил, что через 5-6 лет ИИ будет внедрен практически во все направления работы банков — от обслуживания клиентов до внутренних ИТ-сервисов. Такие технологии способны заменить выполнение рутинных задач, освобождая сотрудникам время для более значимых и творческих проектов.

Сегодня в основе подхода к интеграции ИИ в ОТП Банка лежит концепция поддержки функционала текущих сотрудников. Ассистенты помогают, подсказывают и берут на себя повторяющиеся действия, позволяя команде сосредоточиться на главном. Это принцип партнёрства, где технологии работают на благо людей и бизнеса.

«ИИ-ассистенты — это не конкуренты, а надежные помощники. Они позволяют нам быть быстрее, точнее и внимательнее к каждому клиенту», — поделился Евгений Зубков. - Мы рассматриваем ИИ как способ сделать ежедневную работу проще, а сервис — лучше».

На конференции представили и конкретные кейсы, успешно применяющиеся в ОТП Банке:

  • В контакт-центре ИИ помогает находить нужную информацию за секунды и формулировать ответы. Это значительно ускоряет обслуживание и повышает удовлетворенность клиентов.

  • В сфере продаж работает чат-бот, который “понимает” не только продукт, но и его аналоги, нюансы законодательства и контекст потребностей клиента. Это повышает конверсию на сайте и укрепляет доверие пользователей.

  • В ИТ-разработке ИИ-копилоты поддерживают программистов, предлагая варианты кода, находя ошибки и повышая общую продуктивность команды.

  • В HR-процессах ИИ помогает рекрутерам быстрее находить подходящие резюме и ускоряет закрытие вакансий.

По мнению эксперта, дальнейшее развитие больших языковых моделей и подходов Agentic-AI приведет к автоматизации большинства рутинных операций. «Наш опыт подтверждает, что даже частичная автоматизация через ML и GenAI дает значительный прирост эффективности», - подытожил Зубков.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Ближайшие события

Почему не нужно использовать LLM для написания текстов?

Задумался об этом после попытки отформатировать пост из перегруженных сложносочинённых предложений под популярную сеть для поиска работы. LLM перестаралась на мой взгляд, и не только превратила текст из 10 строчек в 30 строчек буллет поинтов, украшенных восклицаниями и смайликами, но и упростило аналитику вопроса применения рассматриваемой методологии до набора лозунгов и призывов с однозначным выводом. Изначально в посте был вопрос к читателям, и если и был какой то призыв, то призыв усомниться, и оспорить утверждение, чем призыв к действию по покупке.

В результате я забраковал пост от LLM и оставил свой текст, ожидаемо не популярный среди широкой аудитории, но нашедший читателей среди людей, которых я ценю и знаю как профессионалов, что для меня гораздо более ценно.

Я не исключаю что пост может быть и был бы более популярным, и получил бы больше лайков и может быть даже и клиентов с оферами. Но дело в том, что если мы продвигаем себя, мы хотим продвигать себя для аудитории способной воспринимать нас, а не посты от LLM, чем все большее количество статей и являются.

Доверяя LLM адаптацию текстов вы совершаете самоубийство себя как творческой единицы, добровольно уничтожая свое творчество и подменяя его тем, что вами не является.

Зачем мне читать опубликованный совместно с LLM текст, если я могу запросить его в любой момент у LLM под мои нужды?

Вопрос дискуссионный, комментарии приверженцев другой точки зрения любопытны.

Не удержусь и разбавлю картинкой из той соцсети, в которой публиковался:

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Майкл Делл, основатель и директор Dell, сообщил, что компания в первом квартале получила заказов на оборудование для ИИ на сумму 12,1 млрд долларов, превысив общий объем поставок за весь 25 финансовый год. И ещё остаётся портфель заказов в 14,4 млрд долларов.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Некто Broksh опубликовал видеоролик, где пенсионерка демонстрирует необычного домашнего питомца. В типичной пятиэтажке старушка содержит гиппопотама. Понятно, что это ещё одна демонстрация недавно вышедшей модели генерации видео со звуком Google Veo 3.

Нелегко оценить конкретные человеческие усилия, приложенные для создания этого видеоролика. Broksh — это не человек, а целый продакшн полного цикла с опытом работы в съёмках реалити-шоу, клипов, рекламы и коротких фильмов. Если судить по шоурилам студии (1, 2), навыков вполне хватает на сложную композицию, VFX, CGI и прочий постпродакшн. Вполне возможно, что творчество генеративных моделей Veo 3 или Sora было сильно доработано человеческими руками.

В комментариях автор видеоролика признаётся, что пришлось правильно составить промпты для модели, расставить кадры, прописать текст и интонации несуществующих актёров. Также указывается, что были дополнительно доработаны звук, цветокоррекция и постпродакшн в целом.

Бегемот Булька легко оттягивает на себя всё внимание зрителя, но огрехи работы ИИ всё равно заметны. Внимательный глаз зацепится за то, что старушка меняется от сцены к сцене: то она чуть выше, то её лицо становится другим. В одном случае хозяйка нарушает правила геометрии и достаёт из холодильника нереалистично огромный пластиковый таз, набитый игрушками Labubu — «трендами» для питомца. При этом таз издаёт совсем не похожий на пластик звук. Также по показанному нет никакой возможности хоть как-то оценить геометрию квартиры. Выглядит даже так, будто в квартире две кухни.

Иногда угадываются промпты, всем требованиям которых ИИ пытался удовлетворить. В одном из кадров бабулька едет в магазин, оседлав гиппопотама. При этом заметны сразу два одноэтажных здания магазинов и излишне близко стоящие, в нарушение любых строительных норм, жилые многоквартирные дома. Очевидно, что в реальной жизни значительную площадь крупного двора между домами занимала бы детская площадка, а продуктовые магазины так близко не встречаются и часто располагаются на первых этажах жилых домов.

Наконец, в средней полосе подсолнухи начинают цвести в лучшем случае в конце июня, а вот у героини клипа они украшают подоконник кухни, из окна которого почему-то видны сугробы. В некоторых сценах обычно изображено подобие начала мая с его голыми ветвями деревьев и едва проросшей травой, хотя иногда листва уже есть.

Теги:
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+1
Комментарии8

Промпт на поиск внутренних противоречий в текстах (статьи, доклады, рецензии, отчеты..)

Пишете сложный, многоэлементный текст. Изучаете комплексную и нюансированную проблему. Или просто увлекаетесь идеей и в процессе ее развития боитесь, что где-то начали противоречить сами себе.. Этот промпт ищет внутренние противоречия в тексте, он не оценивает качество, объективность, реальность или научность текста. Он изучает только текст, заданные автором допущения, и ищет противоречия автора самому себе в заданных рамках. Очень помогает для контроля ясности логики и последовательности мысли. Будет полезно и авторам Хабра

Возможно будут нюансы, но по моей оценке работает на 90%. Откалиброван на Клод 4.0, будет работать на моделях типа чатГПТ 4о и выше, Гемини, Гроке и т.д.

Вставить в чат модели, следующим сообщением ссылку или текст статьи с просьбой проанализировать через промпт.

Текст промпта

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+4
Комментарии2

ИИ-агенты могут убить привычный нам Интернет, e-commerce и заодно порушить весь рекламный рынок

Традиционный WWW построен вокруг людей: сайты оформлены для человеческого восприятия, а рекламные бюджеты тратятся на то, чтобы привлечь внимание и убедить пользователя сделать покупку.

Но с приходом в нашу жизнь ИИ-агентов эта модель устаревает:

  • ИИ-агенты не реагируют на рекламу так, как люди. Они не подвержены эмоциям, не кликают на баннеры и не нуждаются в вдохновляющих слоганах.

  • Они совершают покупки рационально, сравнивая цены, характеристики и сроки доставки автоматически, без влияния брендинга и маркетинговых трюков.

  • Сайты становятся интерфейсом для ботов, а не для людей: ИИ-агенты требуют структурированных данных, а не красивых витрин и описаний.

И по мере того, как ИИ-агенты будут все чаще совершать покупки в интернете вместо нас, встает вопрос изменений не только привычной инфраструктуры E-commerce, но и в ценности диджитал рекламы в сети.

Руководители e-commerce-компаний уже называют массовое появление ИИ-агентов «экзистенциальной угрозой» для всей отрасли. Стартап New Gen предлагает решение, позволяющее адаптироваться к этой новой реальности, предоставляя разные интерфейсы для людей и агентов, что помогает брендам хоть на первых порах не потерять позиции на рынке электронной коммерции.

И поскольку первый уровень коммуникации, будь то контент или продукты, все больше будет обрабатываться ИИ-агентами, для бизнеса теряется самое главное, вовлеченность и прямая связь с клиентом. А живые люди так давно все в замкнутых экосистемах и комьюнити живут (соцсети, мессенджеры).

И тогда, возможно (это гипотеза), последней точкой коммуникации с клиентом станут голосовые интерфейсы, о важности которых, говорю не только я в Новых парадигмах создания продуктов, но и уважаемый Эндрю Ын, профессор Стэнфордского университета, исследователь робототехники, машинного обучения и искусственного интеллекта.

А еще в этом же видео профессор Эндрю Ын говорит о подходе "кубиков Лего", как о современном принципе построения сложных систем из множества готовых инструментов и модулей, о чем я буквально на днях писал на Хабре, правда в другом контексте, как о способе создавать и монетизировать свои микро-продукты.

И если скорость роста когнитивности моделей останется прежней, то это все уже не просто технологическая эволюция, а скорее фундаментальный сдвиг, который может разрушить привычный нам Интернет, E-com, цифровую рекламу и заставить бренды пересмотреть все свои подходы к продаже и коммуникации.

Контент сайтов будет генерироваться ИИ в реальном времени под конкретного пользователя или агента. А интерфейсы станут «невидимыми», взаимодействие будет происходить через голос, а там глядишь и через нейроинтерфейсы.

Теги:
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+9
Комментарии7

Все, что нужно знать об ИИ-агентах

Если вы еще не до конца понимаете, кто такие автономные ИИ-агенты, зачем они бизнесу и как они работают - это то самое видео, с которого стоит начать.

В видео разбираю:

• Почему корпорации и государства инвестируют миллиарды в автономных ИИ-агентов;

• Как работает ИИ-агент: от восприятия до принятия решений и действий;

• Где уже сейчас применяются ИИ-сотрудники;

•  Как избежать ключевых рисков и ошибок при работе с ИИ-агентами;

•  Реальные кейсы от OpenAI, Amazon, Harvey, Artisan и других.

Этот ролик для тех, кто хочет быстро войти в тему без перегруза информацией и глубокой технической подготовки. 

В следующем видео расскажу как собрать собственного ИИ-агента под свои задачи.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии0

Управляемые сервисы на базе YTsaurus и Apache Spark, новые возможности DataLens и Yandex Cloud AI Studio — о чём говорили на Data&ML2Business

Собрали самые интересные анонсы с Data&ML2Business, ежегодной конференции Yandex Cloud о практическом применении технологий. Вот что прозвучало на главном докладе 28 мая.

Трек Data

Ранний доступ к Yandex Managed Service for YTsaurus. Платформа Яндекса для хранения и обработки больших данных YTsaurus уже два года в опенсорсе, а с этого дня доступ к ней открывается ещё в двух форматах: в облаке и в инфраструктуре заказчика (on‑premise).

Создать базовый кластер YTsaurus теперь можно в привычной консоли
Создать базовый кластер YTsaurus теперь можно в привычной консоли

Для тестирования работы в этих форматах необходимо подать заявку.

Доступ к сервису Yandex Managed Service for Spark. Новый управляемый сервис на базе опенсорс-решения поможет с загрузкой и обработкой данных, а также задачами машинного обучения в облаке. Протестировать его в режиме Preview можно здесь.

Кроме этого, в публичный доступ вышел сервис управления распределённым аналитическим массивно‑параллельным движком обработки больших данных Trino в облачной инфраструктуре.

Обновления Yandex DataLens. Что появилось в сервисе BI‑аналитики:

  • DataLens Gallery — публичная витрина готовых примеров дашбордов. Теперь любой пользователь может открыть галерею, выбрать нужную отрасль или предметную область и изучить готовые дашборды и модели данных, а также стать автором галереи. При согласии автора дашборд из галереи можно развернуть у себя в качестве примера или стартового дашборда.

  • DataLens Editor — редактор для кастомизации графиков и таблиц с помощью JavaScript. Пользователи смогут создавать продвинутые визуализации и удобно интегрировать данные из нескольких источников (включая внешние API).

  • Собственная программа сертификации Yandex DataLens Certified Analyst. С её помощью специалисты могут официально подтвердить свои навыки работы с DataLens. На экзамене проверяются знания и навыки работы с чартами и датасетами, вычисляемыми полями и параметрами, внешними источниками данных, построения дашбордов и выдачи доступов.

Также на конференции рассказали про OLAP-движок для YDB. Теперь СУБД подходит для самых высоконагруженных сценариев. В последней версии YDB появился неточный векторный поиск, позволяющий использовать YDB для специализированных задач, связанных с ИИ.

Трек ML

Обновления RAG‑пайплайна в AI Assistant API. Доступный на платформе Yandex Cloud AI Studio инструмент для создания умных ассистентов дополнился новым графическим UI — теперь создать виртуального помощника можно не только через API или SDK. Возможности поиска данных по базам знаний также расширились: доступны поддержка новых типов данных (таблицы и pdf‑файлы), дообучение эмбедингов, обогащение чанков метаданными, получение метаданных ответа, а также использование дообученной модели. Также на платформе появился рефразер — отдельная модель, которая может перефразировать запросы пользователя.

Доступ к Yandex Cloud AI Studio on‑premise. AI‑платформа Yandex Cloud внесена в реестр отечественного ПО, что позволяет интегрировать решения как в облаке, так и в своей инфраструктуре.

Эксперты обсудили и уже состоявшиеся запуски: 

  • Инструменты работы с OpenAI Compatible API в облаке. API для языковых моделей в Yandex Cloud AI Studio совместим с OpenAI API. Благодаря этому модели YandexGPT проще интегрировать с популярными решениями для работы с ML, например, AutoGPT или LangChain. В совместимом с OpenAI API поддерживаются Function Calling, работа с эмбеддингами и Structured Output.

  • Смысловые теги Yandex SpeechSense — инструмент умного тегирования и поиска для анализа диалогов в колл‑центрах, доступный отдельно по клиенту и оператору.

  • Доступ к VLM и LLM в режиме Batch Processing и co‑pilot сервис для операторов Yandex Neurosupport — о которых мы рассказывали на Хабре.

На конференции более 20 спикеров представили 15 докладов по направлениям Data и ML. Подключайтесь к трансляции на странице мероприятия или смотрите в записи, чтобы познакомиться с опытом внедрения технологий.

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Комментарии0

Вклад авторов