Четыре тактики перехода для уровня 9+ млн-год. Тактика третья: “Растем с руководителем”
Как переход вслед за руководителем работает на топ-уровнеОбычно я выделяю четыре основных стратегии, которые работают на таком уровне.
В России создаётся комиссия при Президенте по развитию ИИ
Президент РФ подписал указ о создании Комиссии при Президенте по вопросам развития технологий искусственного интеллекта.Нововведения посвящены формированию отдельного органа, который будет координировать развитие и внедрение ИИ на уровне всей страны. Государство выводит тему искусственного интеллекта на высший уровень управления: теперь этим будет заниматься не только Минцифры, но и специальная комиссия под руководством высших должностных лиц.
Как учиться? (большая статья, основанная на личном опыте)
Учеба — это процесс получения знаний, умений и навыков.В статье я опираюсь на личный опыт и не привожу никаких ссылок на исследования, подтверждающие мои слова. Только то, что работает для меня.В самом конце статьи есть самари на случай, если нет времени вникать во все подробности или хочется тезисно вспомнить идеи этой статьи.Сначала о проблеме
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.
