Нейросети – мощный инструмент, который уже меняет бизнес. Но обычно все сводится к общим словам: «ИИ помогает в маркетинге», «Нейросети улучшают сервис»… Звучит красиво, но где конкретика? Мы нашли реальные кейсы: как крупные компании уже используют искусственный интеллект, что из этого вышло и какие технологии стоят за успехом.
Код-ревью — важная часть жизненного цикла разработки продукта, но давайте честно: никто не любит просматривать чужой код. Часто, разработчики делают ревью спустя рукава, но даже если это не так -- человеческий фактор может сыграть злую шутку и уязвимость в коде может быть упущена. Пропущенные ошибки, уязвимости и нестабильный код могут привести к задержкам в релизе и росту технического долга. Более того, зачастую, компании имеют свои гайдлайны по оформлению code review, которые также необходимо проверять вручную.
Что если эту рутинную задачу можно ускорить с помощью ИИ?
ИИ — одна из самых обсуждаемых тем последних лет. Многие считают, что он заменит разработчиков, сделав их ненужными. Я решил проверить, насколько это утверждение правдиво, и провести исследование возможностей ИИ в написании кода
Каждый, кто пытался построить даже самую простую модель машинного обучения, знает, сколько всего нужно учесть: сбор данных, предобработка, выбор алгоритма, подбор гиперпараметров, оценка качества… Это большой объем рутинных задач, но есть и хорошие новости: их можно автоматизировать. На помощь придет AutoML.
В 2025 году AutoML уже не просто модное слово, а мощный инструмент, который меняет правила игры в Data Science. Разберемся, что это такое, каким бывает и как его использовать, чтобы стать еще круче в ML.
AI-агенты уже решают реальные задачи — от обслуживания клиентов до сложной аналитики данных. Но как убедиться, что они действительно эффективны? Ответ заключается в комплексной оценке AI-агентов.
Чтобы AI-система была надежной и последовательной, важно понимать типы AI-агентов и уметь их правильно оценивать. Для этого используются продвинутые методики и проверенные фреймворки оценки AI-агентов.
В этой статье мы рассмотрим ключевые метрики, лучшие практики и основные вызовы, с которыми сталкиваются компании при оценке AI-агентов в корпоративных средах.
В этой статье мы разберем, как ИИ выходит из стадии хайпа и начинает приносить реальные результаты. Вы узнаете о ключевых технологиях и подходах, которые стали важными в 2024 году, а также о том как компании справляются с новыми вызовами, и почему Composite AI, RAG и графы знаний набирают такую популярность.
Вчера Илон Маск и компания xAI объявили, что Grok 3 будет бесплатным для всех в течение ограниченного времени. Это означает, что вы можете использовать Grok 3 для обычных чатов, глубокого исследования темы и даже для создания изображений.
В этом посте я сосредоточусь на возможностях Grok 3 по созданию изображений. Я сравню, насколько он стал лучше по сравнению с Grok 2, и посмотрю, как он выглядит в сравнении с другими ИИ-генераторами изображений, такими как ChatGPT и Flux от Black Forest Labs.
Давайте начнем.
В материале рассматривается проблематика синхронизации нормативно-справочной информации (НСИ) при интеграции систем и возможности применения алгоритмов машинного обучения (ML) для решения задач нормализации НСИ.
Статья написана по результатам выполненного при поддержке Фонда содействия инновациям технологического проекта по разработке интеллектуальных модулей НСИ.
Всего за пару лет с момента запуска ChatGPT (конца 2022 года) крупные компании во многих отраслях успели испытать и внедрить эту технологию в реальные процессы. К 2025 году накоплено достаточно данных о том, где генеративный ИИ действительно приносит пользу — от обслуживания клиентов и финансовой аналитики до помощи программистам и даже медицины.
RoBERTa — улучшенная версия модели BERT, разработанная Facebook AI. Она показывает отличные результаты в задачах обработки естественного языка, таких как классификация текстов и генерация ответов.
Построим конкурентоспособный сайт расстановки пунктуации, обучив свою нейронную сеть. Для прогнозирования популярности в поисковой выдаче начнем с анализа запросов Вордстат: расставить запятые – 290 000 запросов/месяц; расставить точки – 15 000 запросов/месяц.
По статистике, 95% запросов посвящены запятым, уделим им особое внимание. Добавим мультиязычность, чтобы получать больше трафика.
С сентября по октябрь 2024 года мне выпала честь организовать VN1 Forecasting Competition — соревнование по прогнозированию, в котором приняли участие около 250 команд и отдельных участников. Целью конкурса было предсказать объём продаж различных онлайн‑продавцов на 13 недель вперёд. Первый был разогревочным: участники могли протестировать разные модели, увидеть свои результаты и сравнить их с успехами соперников. Второй этап был решающим — участникам разрешалось подать только один окончательный прогноз, а его точность оставалась неизвестной до самого финала.
После соревнования я собрал мнения и выводы 20 сильнейших участников: мы обсудили их подходы, трудности, с которыми они столкнулись, и найденные решения. В этой статье я поделюсь основными уроками, которые вынес из этого соревнования.
Сорванные дедлайны, работа в выходные, недовольный клиент — знакомо? Если да, то вы, вероятно, сталкивались с некорректной оценкой проекта. В прошлой статье я рассказывал о риск-факторах в задачах разметки и сбора данных:
В мире анализа данных и машинного обучения качественные табулированные данные играют ключевую роль. Однако далеко не всегда у специалистов есть доступ к реальным данным из-за конфиденциальности или их полного отсутствия в структурированном виде. В таких случаях на помощь приходят языковые модели, способные генерировать структурированные таблицы с синтетическими данными.
Методы объяснения моделей — практичный инструмент для понимания модели, оценки её точности и стабильности. Однако, часто можно столкнуться с ситуацией, когда фреймворк, в котором метод реализован, просто не "дружит" с реализацией модели. В этом туториале хочу подробно показать CAM (class activation map) для объяснения моделей зрения.
«Ликбез по устройству МР‑томографа» — вторая часть цикла статей. Содержание цикла и первая часть «МРТ и другие виды медицинской визуализации» здесь.
Оценка LLM-систем вручную — это утомительное, времязатратное и порой раздражающее занятие. Поэтому, если вам приходилось многократно прогонять набор промптов, чтобы вручную проверять каждый вывод LLM, вас обрадует, что эта статья научит вас всему необходимому для правильной оценки LLM и обеспечения долгосрочной эффективности вас и вашего приложения на основе LLM.
Оценка LLM относится к процессу обеспечения соответствия выходных данных LLM человеческим ожиданиям, которые могут варьироваться от этических и безопасных соображений до более практических критериев, таких как правильность и релевантность выходных данных LLM. С инженерной точки зрения эти выходные данные LLM часто можно найти в форме тестовых кейсов, в то время как критерии оценки формализуются в виде метрик оценки LLM.
На повестке дня:
В чем разница между оценкой LLM и оценкой системы LLM, а также их преимущества
Офлайн-оценки, что такое бенчмарки системы LLM, как создавать наборы данных для оценки и выбирать правильные метрики оценки LLM, а также распространенные ошибки
Оценки в реальном времени и их польза для улучшения наборов данных для офлайн-оценок
Реальные примеры использования систем LLM и как их оценивать, включая chatbotQA и Text-SQL
Здравствуйте! Меня зовут Богдан, я являюсь автором телеграм канала про нейросети в телеграме, посчитал эту статью очень интересной для перевода, приятного прочтения
На переполненном рынке инструментов разработки с поддержкой ИИ выделяются три платформы для прототипирования компонентов и приложений: v0 от Vercel, Bolt от StackBlitz и Lovable. В этой статье рассматриваются их практическое применение для начальной загрузки MVP, ограничения и компромиссы с инженерной точки зрения.
Обзор: v0, Bolt, Lovable
Основная задача, которую пытаются решить эти инструменты, не нова: уменьшить трение между идеей и реализацией. Однако их подходы существенно различаются как по архитектуре, так и по исполнению.
v0.dev преуспел в быстром прототипировании пользовательского интерфейса, и несколько компаний используют его для поддержки библиотек компонентов и дополнения своих дизайн-систем. Он хорошо работает с популярными UI-фреймворками, такими как Tailwind или Material-UI. v0 теперь поддерживает генерацию не только UI-компонентов, но и серверных служб, включая интеграцию с базами данных и API-маршрутами, демонстрируя стремление Vercel к разработке полного стека. Хотя эта поддержка полного стека находится на ранней стадии, в будущем она может стать конкурентоспособной.
Я часто предоставляю v0 макет (загружаю изображение или выбираю входные данные Figma), а затем предлагаю интерактивную версию, которая меня устраивает. Он также хорошо работает с чистым текстом, если вам удобно отложить дизайн. Если вам нужна дополнительная поддержка бэкенда, например, БД для хранения данных, v0 также может работать с такими поставщиками, как Prisma, создавая для вас схему.
В этой статье разберем, как сделать текст максимально человечным и информативным, заменив копирайтера.
С каждым днем растут страхи и сомнения относительно законов масштабирования ИИ. Большинство предсказателей отрасли ИИ утверждают об окончании законов масштабирования, которые за последние несколько лет привели к мгновенному улучшению возможностей больших языковых моделей (LLM). К ним присоединились журналисты, вооружившись неопределенной информацией о неспособности моделей успешно масштабироваться из-за предполагаемой низкой производительности. Критики также указывают на исчерпание доступных данных для обучения и замедление масштабирования оборудования для обучения.
Мир, в котором мы живем, погружается в эпоху данных. Каждый день человечество производит миллиарды гигабайт информации — от текстов и изображений до потоков видео и сенсорных данных от устройств Интернета вещей (IoT). Однако массивы данных бесполезны без мощных инструментов анализа, которые способны извлечь из них полезные знания. Распределенные вычисления и искусственный интеллект (ИИ) становятся ключевыми инструментами в решении этой задачи.
Эта статья объясняет, как распределенные вычисления помогают ИИ масштабироваться, какие технологии стоят за этим синтезом, и какие перспективы нас ждут в ближайшем будущем. Мы также рассмотрим конкретные примеры применения и обсудим основные вызовы, с которыми сталкивается этот союз технологий.
