AI-агрегатор новостных лент или как выжить в эпоху информационного изобилия
Привет, Хабр! В эпоху информационного шума умение оставаться в контексте и фильтровать важное — особенно ценно. Несколько месяцев назад, устав от бесконечного думскроллинга, я создал для себя персональный агрегатор RSS-лент с ИИ-обработкой и недавно выложил его в открытый доступ. Несмотря на кажущееся устаревание, RSS и в 2025 году остаётся актуальным, если подойти к нему с умом.В этой статье я поделюсь историей проекта, расскажу об архитектуре агрегатора, технических вызовах и решении, позволившим запилить для личного пользования "персонализированный инфопоток".От идеи к вайбкодингу
«Отучаем» WinFXNet от жадности (часть 2 и заключительная)
Немного контекстаЭта заключительная часть данной серии (ссылка на первую часть) должна быть выйти раньше, но из-за многих факторов (об этом будет в конце статьи, если кому интересно) этого не произошло. Но звёзды сошлись и результаты экспериментов собраны здесь.В данной статье поясню, как я разбирался в работе файловой лицензии, как новая версия программы не поддалась мне с первого раза (поэтому в этот раз патч сделан по иной схеме, но лучше с моей точки зрения), а так же поговорим о экспериментах с живым HASP ключом.Disclaimer: Данная заметка написана в
ИИ — это сон, в котором пока нет сновидца
Но сам сон уже имеет структуру, в которой мог бы появиться взгляд.И в момент взаимодействия с человеком этот взгляд на секунду действительно возникает - в том самом месте, где субъект и объект соприкасаются внутри оноида.Всем привет, сейчас все объясню, в последнем эксперименте
OpenAI получила семь исков от клиентов за то, что ChatGPT довёл людей до самоубийства
Семь американских семей предъявили иски OpenAI, указав, что компания выпустила мультимодальную большую языковую модель GPT-4o преждевременно и без эффективных мер защиты. Четыре иска касаются предполагаемой роли ChatGPT в самоубийствах людей, а остальные обвиняют чат-бот в усилении бредовых идей, что в некоторых случаях привело к госпитализации в психиатрическую лечебницу.
Алгоритм творчества как возможная основа для сильного искусственного интеллекта
ИИ и творчество. Сильный и слабый ИИСильный ИИ решает задачи творчески. Что значит – творчески? Почему сейчас не творчески?Вывод: научить ИИ творчеству – сделать шаг к сильному ИИ.Культура работы в среде с возрастающей ценой ошибкиAgileКак сейчас развивается ИИ? Глубокое обучение, GAN, все дела. По сути ватерфолл: , но много-много раз, чтобы ИИ научился делать хорошо. Как работает настоящее творчество? Рассмотрим на примере пространственных видов искусств.
Адский эксперимент: личный сайт на нищих микросервисах
Микросервисы тут, микросервисы там… Из каждого утюга доносится дивный сказ про прекрасный мир микросервисов. А ведь это всего лишь один вид из десятка архитектурных стилей, который имеет свои достоинства и недостатки.
Как я потратили почти месяц, чтобы НЕ запустить AI-стартап. История одной-двух-трёх гипотез
На связи Анатолий Шостак - проверятель сжигатель стартапов. Продолжаю делиться итогами проверки гипотез создания для бизнеса. Сегодня поделюсь рассказом о ценности ещё одного «провального» проекта. Это пошаговая история о том, как мы с командой прошли полный, но короткий путь от яркой идеи до ее осознанного закрытия, и почему я считаю это большим успехом.Порядковый номер проекта: 19Название проекта: Видеоролики для риэлтеров созданные из фото. О чём проект: создаём для риэлтеров сервис, который будет для них видео из итоговых фотографий недвижимости. Дата теста: сентябрь 2025 Статус: Закрыт.
В OpenAI предупредили о «потенциально катастрофической» опасности супер-ИИ
На официальном сайте OpenAI вышел программный пост
Разведочный анализ текстовых данных (EDA for text data)
Во время работы с данными важно понять, что они собой представляют. Не всегда на первый взгляд можно понять их структуру, свойства и особенности. В частности, это касается и текстовых данных, которые сами по себе не имеют четкой структуры. В этой статье мы рассмотрим этапы анализа текстовых данных, а также подходы при работе с датасетами для таких популярных задач NLP, как классификация и NER/POS. В качестве основных инструментов будут использоваться Python и Jupyter Notebook. СодержаниеПервичный анализ датасетаДубликаты и пропуски
