CRISPR снова в строю! Генная терапия против холестерина прошла первое в мире клиническое испытание на людях
В первом в мире исследовании ученые применили разовое редактирование генома с помощью CRISPR. Цель – отключить ген, способствующий накоплению плохого холестерина. Благодаря чему удалось снизить уровни холестерина и триглицеридов у пациентов, которые не реагировали на стандартное лечение.
Как ИИ помог быстро ввести и нормализовать строительные сметы
Автоматизировали ввод смет в 1С: 7000 позиций за 7 дней вместо 2 месяцев У знакомого есть консалтинговая компания по внедрению продуктов 1С в бизнес и он поделился болью — у его заказчика — среднего размера строительной компании необходимо внести в систему порядка нескольких сотен смет в xlsx формате в 1С конфигурацию, которую они внедряют.
Подключаем LLMку в свой Java-Kotlin проект через Docker
Всем привет, сегодня я расскажу как подключить LLMку через докер в ваш проект под разные задачи: от рабочих до бытовых.Мы будем использовать Java/Kotlin + Docker + Ollama.Немного о Ollama Ollama — это платформа для локального запуска и управления LLM (больших языковых моделей) на своём компьютере. Она нужна, чтобы использовать и тестировать модели вроде GPT или LLaMA без облака, хранить их локально и интегрировать в свои приложения. Я же сегодня буду вам показывать пример на llama3:8b. В первую очередь Llama 3‑8B оптимизирована для общего текстового интеллекта: от ответов на вопросы до прочих повседневных задач.
Рынок труда глазами AI
Я развиваю AI-агента для поиска работы в IT @GetYourJobBot. Он собирает вакансии с hh.ru, Хабр.Карьеры и сотен Telegram-каналов, а затем с помощью AI извлекает из них структурированные данные, в том числе уровень вакансии.Когда число собранных вакансий перевалило за сто тысяч, я решил взглянуть на статистику. Результаты оказались достаточно любопытными, чтобы написать об этом статью.
Автоматизация, которая не нужна: 4 cферы, где ии не заменит человека
Каждый день мы автоматизируем всё, что можно: от походов в магазин до общения с друзьями. Кнопка “авто” стала синонимом эффективности. Но с ростом числа умных ассистентов и LLM-агентов всё чаще появляется ощущение, что мы начинаем терять что-то важное.За год активной работы с автоматизацией я понял: есть задачи, где ручной труд не просто полезен, а незаменим
Теория всего. From Zero to Hero
Предисловие автораМеня зовут Владимир Радкевич. Всю жизнь я увлекался физикой, но профессионально последние 20 лет занимаюсь искусственным интеллектом. Эта статья — попытка закрыть гештальт, который тянется со школьных лет.Начну издалека. В 7-8 лет я выхватывал физические закономерности из энциклопедий — это было довольно простым занятием, интуитивно понятным. Программу седьмого класса по физике я выучил летом на даче по одному справочнику формул — там не было ничего, кроме формул, от ньютоновской механики до релятивистской. Просто смотрел на формулы, и передо мной открывалась вся эта красота законов природы.
AI-инструменты 2025: Полный технический анализ Perplexity, ChatGPT, Gemini и DeepSeek
🎯 Резюме: Кто лучше?ИнструментОценкаСильная сторонаPerplexity AI4.20/5Точность + RAG архитектураChatGPT3.85/5MoE + GPT-4o мультимодальностьDeepSeek3.75/5MoE эффективность + бесплатноGemini3.35/5Контекст 1M + видео обработка
XGBoost альтернатива CatBoost для работы с категориальными данными???
Кратко:22 сентября 2025г. вышла версия 3.10 XGBoost. Основной фишкой новой версии стал "категориальный ре-кодер(categorical re-coder)". Он сохраняет категории в модели и так же может перекодировать данные на этапе инференса. И целью этой статьи является сравнить возможности новой версии XGBoost c лидером обработки категориальных данных, CatBoost.Основные вопросы:Кто обучает на сырых данных?Что такое этот категориальный ре-кодер?Можно ли обучить модель полностью на сырых данных и получить приемлемый результат?
