Ловушка туториалов: почему просмотр видео не сделает вас программистом
1. Иллюзия компетентности: почему мозг нас обманываетЗнакомое чувство: вы включаете туториал «Пишем мессенджер на Go за 2 часа», откидываетесь в кресле и наблюдаете, как автор ловко раскидывает структуру проекта, жонглирует интерфейсами и настраивает сокеты. Всё кажется предельно логичным. В голове проносится: «А, ну да, всё понятно. Я всё схватываю на лету». Это и есть ловушка.В когнитивной психологии этот феномен называется иллюзией компетентности (Illusion of Competence). Наш мозг — крайне ленивый орган, который стремится экономить энергию. Когда мы видим чужое, идеально выверенное решение, мозг путает узнавание
Выжимаем максимум из опенсорсных моделей и готовим Text2SQL
В любой крупной компании есть повторяющийся сценарий. Аналитик сидит над экспериментом или моделью, строит А/В тесты и дашборды, и в этот момент приходит бизнес и просит быстро посмотреть «продажи жвачки за вчера». Аналитик переключается, пишет запрос, отдаёт результат, а через десять минут прилетает почти такой же вопрос. Потом ещё один и ещё. День заканчивается, а свои задачи стоят и покрываются ржавчиной.
ClickHouse приобрела разработчика ИИ-решений Langfuse
Американский стартап с российскими корнями ClickHouse приобрёл разработчика ИИ-решений Langfuse, чтобы создать лучшую версию платформы для LLM-инженерии.
Как мы автоматизировали процесс найма с помощью LLM и сократили ручной труд HR на 70%
Первичный скрининг сотен резюме — знакомая многим компаниям «боль»: он отнимает до 80% времени рекрутёров. Наш эксперимент по внедрению LLM в процесс найма показал, что даже простая модель может стать мощным союзником, если возьмёт на себя самую монотонную часть работы.
«Галлюцинации LLM — это не баг»: профессор математики объясняет, почему ИИ не перестанет врать
Владимир Крылов, профессор математики, научный консультант Artezio и один из самых глубоких русскоязычных экспертов по применению ИИ в разработке, дал интервью по итогам года. Мы поговорили о том, почему reasoning-модели галлюцинируют вдвое чаще обычных (и это математически неизбежно), почему OpenAI объявил «код красный» и отстаёт от Google, и правда ли, что программисты, умеющие писать код только руками, скоро вымрут как вид. Спойлер: Паваротти не умел читать ноты, и это кое-что говорит о будущем vibe-coding.Владимир Крылов регулярно проводит лекции о практическом применении LLM в разработке на канале Ai4dev
Анатомия трансформеров: почему обычный Self-Attention больше не используют
Как работают языковые модели? Думаю, это один из самых актуальных вопросов в последние годы. Я регулярно задаюсь этим вопросом и постоянно читаю материалы по работе трансформеров. Из всего, что я узнал, самый сложный, по моему мнению, механизм в работе LLM - внимание (attention)ВведениеПривет, Хабр! В этой статье я постараюсь рассказать, как механизм внимания помогает языковым моделям обрабатывать тысячи слов контекста и почему с этим не справлялись в свое время обычные RNN. В конце статьи я расскажу про проблемы классического attention и современные адаптации.
Пишем статью на Хабр, используя ИИ: бросаем вызов детекторам искусственного интеллекта
Давайте будем честными: огромное количество авторов статей на уважаемом всеми нами Хабре прибегает к помощи нейросетей. Кто-то структурирует свои хаотичные заметки в нечто осмысленное (так делаю я, например). Кто-то проверяет грамматику и стиль, или просит ИИ набросать черновик статьи, а затем перерабатывает всё вручную.
Децентрализованный ИИ Gonka: Мой опыт запуска ноды для майнинга на арендованном сервере
ВступлениеНа днях я наткнулся на проект братьев Либерманов - децентрализованную инфраструктуру ИИ под названием Gonka. Признаюсь, их идея меня зацепила. ИИ сегодня - это новое электричество, новый интернет, даже новая гравитация. Он проникает во все сферы жизни: где-то плавно и незаметно, где-то резко и стремительно, но всё более неотвратимо.
