Почему ИИ сделает вас беспомощным
Я иногда пишу свои статьи с помощью ChatGPT. И не вижу в этом ничего постыдного. Если у нас заболел зуб, мы идём к стоматологу, а не лечим его сами. Писатель или журналист прежде, чем выпустит текст - показывает его редактору и они его правят. Почему, когда речь заходит об искусственном интеллекте, мы вдруг начинаем считать, что человек, который им пользуется - ****** редиска. Глупо отказываться от инструмента, который способен взять на себя тысячи профессиональных ролей и значительно расширить наши возможности.
120+ Гц: как индустрия продала нам потребность, которой у нас не было
120 Гц: как индустрия продала нам потребность, которой у нас не былоЛюди идут по улице со смартфонами в руках и пакетами из магазинов
Skill Hub: как превратить AI-автоматизации в управляемые компоненты рабочих процессов
Меня зовут Андрей Непряхин, я CTO в AGIMA. В этой статье разберу, как превратить удачную AI-автоматизацию в сопровождаемый компонент рабочего процесса: с владельцем, границами доступа, проверками качества и правилами обновления.
Распознавание визиток на телефоне без облака: PaddleOCR, ONNX и React Native
Я проектирую мобильное приложение для обмена контактами на конференциях: показываешь QR, собеседник сканирует, контакт у него. В версии 2.0 добавили то, о чём просили с самого начала, — распознавание бумажных визиток. Сфотографировал карточку, получил контакт с разложенными полями.Звучит как задача на вечер: берёшь облачный OCR, отправляешь фото, получаешь текст. У нас она заняла около трёх недель, и почти всё интересное случилось не там, где я ожидал. Ниже — что мы выбрали, что отвергли и сколько это стоило в цифрах.
ИИ написал код для игры. Он работал — пока разработчик не посмотрел внутрь
ИИ выполнил задачу, но при просмотре изменений разработчик нашёл в решении лишнюю работу. Она могла остаться незамеченной: по его оценке, сама по себе эта проверка не вызвала бы ощутимого замедления игры.На Reddit
0,30 $ за миллион токенов: как Revolut перевел 2 000 инженеров на self‑hosted GLM
Revolut, британский финтех с десятками миллионов клиентов, за неполный год сократил расходы на ИИ ассистентов для кода
Как я чуть не спалил MacBook, пытаясь развернуть ИИ-агента локально
Знаете это чувство, когда читаешь статью про локальные LLM и думаешь: «А, ну это же просто. Поставлю Ollama, тяну модель, и у меня уже свой ИИ-агент, который знает весь код»?Я думал именно так.Меня зовут Егор Лаптев, я QA Fullstack Java в SENSE на проекте крупного российского банка. У меня MacBook Pro M2 Pro с 32 ГБ RAM: не topical машина, но для разработки рабочая лошадка. Даже не подозревал, что через 20 минут после запуска модели ноутбук будет звучать как истребитель на взлёте, а температура процессора будет такой, что можно было бы варить яичницу на крышке.
