60% падение трафика, коллапс моделей и однообразие: что ИИ делает с интернетом
Информационная экономика ИИ оказалась в ловушке собственного производства.
LLM «шаблонно» креативны — подтверждено исследованием
В издательстве Oxford University Press вышло интересное исследование - они дали разным ИИ моделям выполнить задачи на креативность в заданных рамках, чтобы узнать, насколько уникальные решения они предоставят.
Антипаттерны вайбкодинга для начинающих: 10 способов сломать себе карьерный старт
Вайбкодинг — это когда ты описываешь задачу человеческим языком, модель пишет код, ты запускаешь — и оно работает. Иногда. Какое-то время.А потом ты приходишь на собеседование, и тебя просят объяснить, что делает твой собственный проект. И ты произносишь фразу: «Ну... оно как бы... в общем, я сейчас промпт покажу».Меня зовут Сергей Куриленко, я ML-разработчик, соавтор курса «Нейросети для работы» и ревьюер на курсе
ИИ в онлайн-обучении: учитель, ассистент или тихая революция у вас на экране?
Представьте: вы готовите онлайн-курс. Пишете тексты лекций, рисуете слайды, придумываете задания, проверяете работы студентов. На всё это уходит неделя — и это только один модуль. А теперь другой сценарий: вы открываете ChatGPT, пишете промпт — и через 20 минут у вас черновик лекции, структура презентации и три варианта практического задания.
Телефонный звонок → структурированный JSON: строим STT + LLM пайплайн на Python
Каждый день в российском бизнесе происходят миллионы телефонных звонков. Колл-центры, клиники, юридические конторы, отделы продаж — везде, где есть телефон, есть поток неструктурированных данных, который никто не обрабатывает. Менеджер повесил трубку, записал в CRM «клиент интересовался» — и 80% информации из разговора потерялось.Я потратил полгода на то, чтобы построить пайплайн, который берёт аудиозапись телефонного звонка и выдаёт структурированный JSON: кто звонил, чего хотел, какие суммы называл, что договорились делать дальше. В процессе набил достаточно шишек, чтобы написать эту статью.
Укрощаем рыночный хаос: Пишем Liquid Neural Network (LNN) на PyTorch для алготрейдинга
Если вы когда-нибудь пытались натравить классическую LSTM на минутные свечи волатильных активов, вы знаете эту боль. Сначала Loss красиво падает на трейне, вы предвкушаете покупку острова, а на тесте модель превращается в тыкву. Она либо предсказывает скользящую среднюю со сдвигом на один шаг, либо упирается в «стену» Loss = 0.693 (то есть −ln(0.5)), сводя всё к подбрасыванию монетки.
Краткий справочник про внимания (self-attention, cross-attention, multi-head attention)
Механизм внимания (Attention) - это метод в искусственном интеллекте, который позволяет нейросети динамически определять, какие части входных данных наиболее важны для текущей задачи. Он работает через вычисление весов важности для разных элементов входа: более важные элементы получают больший вес, а менее важные - меньший. Затем модель формирует взвешенную сумму представлений, создавая новый контекстный вектор.
Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки
Когда в пайплайне детекции всё вроде настроено правильно, а mAP
Playwright MCP и n8n: как мы используем ИИ в автоматизации тестирования
ИИ в автоматизации тестированияЗаписали подкаст с практикующими QA-автоматизаторами о том, как реально внедрять ИИ в тестирование. Без хайпа — только опыт и грабли.Что внутри:
