OpenAI купила стартап Torch, работающий с медицинскими картами
OpenAI объявила о покупке небольшого стартапа Torch, который разрабатывал приложение для объединения медицинских данных человека в единую цифровую картину. Сервис собирал информацию из разных источников: визитов к врачам, результатов анализов, медицинских записей и носимых устройств вроде умных часов и фитнес-трекеров.
Я создал «второй мозг» на базе ИИ с помощью Obsidian + Claude Code. Вот как
Хватит делать заметки, которые пылятся. Пора создать систему, которая действительно думает вместе с вами.Я перепробовал все системы продуктивности. Базы данных Notion, которые превращались в цифровые кладбища. Доски Miro, которые выглядели впечатляюще, но никогда не помогали мне делать что-либо. Хаос Apple Notes. Всё по полной программе.А потом что-то щёлкнуло. Я перестал пытаться создать лучшую систему заметок и начал строить кое-что другое: второй мозг, который действительно работает со мной.Секрет? Сочетание локального, простого текстового формата Obsidian с возможностью Claude Code реально работать
ИИ как инструмент для создания реальных объектов: от генерации картинки к 3D-печатной игрушке
Недавно в Марий Эл состоялась премьера балета «Снегурочка», где визуальные декорации были созданы с помощью ИИ: художник подготовил эскизы, а нейросети оживили их в динамичные проекции. Это показывает, как ИИ выходит за пределы цифрового контента и применяется для физических опытов — от сценических элементов до осязаемых объектов. Вдохновившись таким подходом, я решил протестировать полный цикл создания 3D-игрушки: от текстовой идеи до пластиковой фигурки жирафа. Но с акцентом на практичность — минимизируя ручной труд за счет ИИ, учитывая распространенные ошибки и глобальные тенденции.
Формат CHM, структурность, локальность, скорость и около-научная лирика
CI/CDCHMНостальгияМультимедиаБез глобалкиПарсимСодержание (TOC)xmlНе структурность
Тестирование LLM-приложений с DeepEval
Всем привет! Меня зовут Максим. Я NLP‑инженер в red_mad_robot и автор Telegram‑канала Максим Максимов // IT, AI. В этой статье я расскажу о том, как тестировать приложения с использованием Large Language Model (LLM), на примере инструмента DeepEval. Тестирование приложений, в которых используются LLM, отличается от тестирования других приложений. В частности, можно выделить 2 основные проблемы: Недетерминированность. В связи со своей спецификой LLM могут давать разные ответы на одни и те же запросы, что создаёт сложности во время тестирования;Работа с естественным языком.
СМИ: «Минюст России выступил против ужесточения уголовной ответственности за мошенничество с ИИ»
Минюст РФ раскритиковал законопроект Минцифры России об ужесточении наказания за мошенничество с использованием искусственного интеллекта. Согласно документу, применение ИИ в преступлениях должно стать отягчающим обстоятельством при назначении наказания. Об этом заявили «Ведомости» со ссылкой на заключение заместителя министра юстиции Вадима Фёдорова, направленное в Минцифры РФ.
Оценки продукта в три простых шага
Есть три базовых шага: (i) разметить небольшой датасет, (ii) «откалибровать» LLM-оценщиков и (iii) запускать эксперимент и прогонять обвязку для оценки при каждом изменении конфигурации.Сначала разметьте данныеВсё начинается с того, что мы выбираем часть входов и выходов из прогонов (вызовов) к нашей LLM и размечаем, соответствует ли выход нашим критериям оценки (например, достоверность по источнику, релевантность и т. п.). Начните с простого: заведите таблицу со столбцами для входа, выхода, дополнительной метаинформации, которая помогает оценить результат, и отдельным столбцом для метки.
АРХИТЕКТУРНЫЙ ПОДХОД К КОНТРОЛЮ СОГЛАСОВАННОСТИ В LLM
1.Введение: проблема согласованности в языковых моделях
Claude Code изнутри: как устроены AI-агенты для разработки
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле устроены AI-агенты для программирования. Автор шаг за шагом показывает, что за Claude Code не стоит магия: это последовательный агентный цикл, инструменты, контроль разрешений и работа с контекстом.Что делает Claude Code мощным, на удивление просто: это цикл, который позволяет ИИ читать файлы, запускать команды и итеративно работать, пока задача не будет выполнена.Сложность начинается там, где нужно разрулить пограничные случаи, сделать хороший UX и встроиться в реальные процессы разработки.
Топ инструментов ИИ для системного аналитика
Владимир БурмистровГлавный системный аналитик в IT-холдинге
