ADSM: итеративность и иерархия
В прошлой публикации я кратко описал своё представление о наиболее важных ограничениях Моделей (LLM):работа только с текстом: вход и выход - текстовые файлы;ограниченность контекстного окна;все входные данные и все результаты одного диалога размещаются в рамках одного контекстного окна;расширяющийся контекст (вход меньше выхода) - признак "творческой" работы Модели, сужающийся - признак "инженерной" работы (повторяемой);противоречивые (или просто лишние) данные приводят к размыванию контекста и снижению повторяемости;
Data Governencе – это про ответственность за данные и их качество
В статье очень кратко расскажу, что такое регулирование данных и почему в организациях сейчас к этой теме очередная волна интереса.
Только GPT-5 решила все задачи чемпионата мира по программированию
На чемпионате мира по программированию ICPC в Баку произошло событие, которое может войти в историю как переломный момент в отношениях человека и искусственного интеллекта. Экспериментальная система
Учим ai-агента ориентироваться на местности: кастомный tool на python и overpass (OSM)
Привет, Хабр!Современные AI-агенты уже умеют планировать отпуск, писать код, и совершать покупки в интернете, но поставьте их перед простым вопросом «где лучше снять квартиру рядом с метро и школой» - и они начинают галлюцинировать. Они не понимают, что «5 минут до метро» и «500 метров по прямой через реку» - совершенно разные вещи. В результате пользователь получает красивые, но бесполезные советы.
DeepSeek-R1: ИИ впервые научился рассуждать с нуля
В Nature опубликована работа, которая уже наделала шума в научном сообществе. Китайская команда представила DeepSeek-R1, первую масштабную языковую модель, которая научилась рассуждать без примеров от человека.
Трансформерные архитектуры для рекомендаций: от SASRec до сегодняшнего дня. Сравниваем с помощью RecTools
Привет, Хабр! С вами Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, директор по машинному обучению и исследованию данных MWS. В прошлый раз рассказывал, куда расти Data Scientist и какие навыки для этого нужны, а сегодня будет адаптация моего доклада с конференции True Tech Day. Полную видеоверсию можно посмотреть в комьюнити True Tech в VK.
DSL против универсальных языков: когда стоит создавать собственный доменный язык и как избежать ошибок
Мир разработки полон соблазнов изобретать собственные решения. Один из самых ярких соблазнов — создать свой DSL (Domain-Specific Language). Это звучит красиво: язык, который идеально отражает задачи конкретной предметной области. Но где заканчивается здравый смысл и начинается велосипедостроение? В статье я попробую на примерах показать, когда DSL — это спасение, а когда лучше взять старый добрый Python, C# или даже Bash.
