VIVI: попытка вырастить когнитивный интеллект, а не обучить его
Большинство современных ИИ-систем получают знания «готовыми». Их учат на огромных корпусах, а потом донастраивают. Результат впечатляет, но внутри почти всегда лежит одна и та же идея: интеллект — это следствие заранее вычисленных весов и статистики.Я пошёл другим путём.Цель проекта VIVI — создать систему, которая развивается подобно живому существу. Не хранит заранее готовые знания. Не опирается на огромную предобученную языковую модель. Интеллект должен возникать постепенно — из накопления опыта, формирования памяти, самоорганизации знаний, появления понятий и внутренней модели мира.
Рекомендательные системы на SVD в .NET: практическое руководство с нуля
Это конспект-статья по итогам построения рекомендательной системы на C# - от идеи до рабочей модели на данных MovieLens. Изложено только главное, но в местах, которые обычно вызывают затруднения, старался разобрать максимально подробноГлавная цель: угадать оценку, которой ещё нетЕсть таблица: строки - пользователи, столбцы - фильмы, в ячейках - оценки (1-5).ТитаникРэмбоМатрицаНоттинг-ХиллАня51?5Борис
Строим RAG вручную: как это работает под капотом
Имея некоторый опыт в построении классических ML и CV-проектов, я решил разобраться в NLP (Natural Language Processing) и собрать свою RAG-систему без использования сторонних RAG-фреймворков (LangChain, LlamaIndex и т.п.). Моя цель - понять, как на самом деле работает RAG под капотом: от разбиения текста до генерации ответа. Проблема, которую решает RAG Готовые LLM модели имеют несколько недостатков:модель не имеет доступа к документам, отсутствовавшим в обучающей выборке (внутренние базы знаний, личные файлы);модель не знает о событиях после даты отсечения обучающих данных;
AI Hardcore Set: записи докладов с митапа про MCP и агентов в проде
11 июля мы собрали тех, кто каждый день работает с MCP, пишет своих агентов и гоняет реальные AI-инструменты в проде. Теперь доклады с мероприятия можно пересмотреть всё в удобном темпе. Собрали записи всех выступлений в одной новости. Spec-Driven Development: теория, инструменты, практика — Александр Шаповалов
AI уже пишет приложения. Почему мы до сих пор деплоим их по-старому?
Cursor и Claude Code уже умеют за вечер собрать то, на что раньше уходила неделя. Интерфейс, API, авторизация, база, какой-нибудь бот сбоку. Ты сидишь, киваешь умному терминалу и постепенно начинаешь верить, что будущее наконец наступило.А потом приложение нужно выложить в интернет.И тут мы бежим к Сереге девопсеру и просим его - сделай, бро, красиво.
Собеседовании для вас большой стресс? Для меня было да, поэтому создал решение
Есть неприятный момент на техническом собеседовании. Интервьюер заканчивает длинный вопрос, и ты понимаешь, что тема знакома. Ты делал это на работе, помнишь правильный подход и даже подходящий случай. Но отвечать нужно сейчас, а в голове одновременно идут четыре процесса: разобрать формулировку, вспомнить детали, выстроить ответ и не зависнуть в тишине.Если интервью на английском, добавляется пятый — перевод.
«Автомойка в 50 метрах от дома. Пойдем пешком?» Как простая загадка вызвала грандиозный философский спор о будущем ИИ
Автомойка в 50 метрах от дома. Как доберетесь — на машине или пешком?
