Harmony бьет конкурентов: Новый фреймворк генерирует идеально синхронное видео и звук
Исследователи из Shanghai Jiao Tong University и Tencent Hunyuan представили Harmony - фреймворк для генерации синхронизированного аудиовизуального контента.
Компилируем Python так, чтобы он работал везде
Это история о том, как написать компилятор Python, генерирующий оптимизированные ядра и при этом позволяющий сохранить простоту кода.Предисловие
Решаем задачи ML эффективнее: платформа, которая экономит ресурсы, время и нервы
Привет! Я Олег Бугримов, руковожу командой разработки ML-платформы в Авито. В статье расскажу, почему мы решили делать ML-платформу и какие инструменты у нас уже есть. Материал будет полезен ML-инженерам и техлидам, которые хотят сократить время на рутину, обеспечить команду единым набором инструментов, а также повысить качество и скорость разработки ML‑решений.
Создание ИИ-персон и User Stories для улучшения UX
В течение нескол��ких месяцев я создаю себе воображаемых пользователей и провожу с ними глубинные интервью для улучшения сервиса контроля стройки домов в ИЖС “Пазл Дом”.
Анатомия Демиурга: Почему нам нужен «Гровер» и как код может стать материей
В научной фантастике часто фигурируют «Зонды фон Неймана» — машины, способные прилететь на чужую планету, съесть кусок скалы и построить из него свою копию. Звучит как магия. Но если разобрать эту задачу на инженерные модули, окажется, что магии там нет. Есть физика, химия и... чудовищная проблема с софтом.Давайте представим гипотетический аппарат G.R.O.V.E.R. (Geo-Resource Optimization & Vital Excretion Robot) и посмотрим, что мешает нам построить его прямо сейчас. Спойлер: «железо» у нас уже есть. Нам не хватает «Мозга».1. Глаза и Руки: Железо готово (почти)
Claude Code: AI переезжает в терминал. Архитектура, кейсы и почему это (возможно) убийца IDE-плагинов
Давайте честно: мы все уже привыкли к AI-ассистентам. GitHub Copilot, Cursor, JetBrains AI — они плотно прописались в наших редакторах. Но положа руку на сердце, работают они по принципу «очень умного Т9». Ты пишешь начало функции — он дописывает тело. Ты выделяешь кусок кода — он предлагает рефакторинг. Это удобно, но это все еще микро-менеджмент. Вы по-прежнему «водитель», а AI — просто навигатор.И тут Anthropic выкатывает Claude Code.
Почему ваше AI-решение не окупается. Фреймворк OpenAI, который все пропустили
OpenAI опубликовали фреймворк, на который мало кто обратил внимание. Исследование OpenAI (да и не только их) показало: компании внедряют ИИ, но часть из них не получает ожидаемого эффекта. В этом фреймворке на мой взгляд обозначены принципы отделяющие посредственные решения от тех которые делают внедрение AI в бизнес эффективным.https://openai.com/index/evals-drive-next-chapter-of-ai/KPI и OKR остаются бизнес-целями. Evals — метрики, которые показывают, как AI помогает достигать целей. Либо evals становятся частью KPI, либо контролируют качество AI, который двигает показатели вверх.
Evals – гарантия качества и окупаемости ИИ
OpenAI опубликовали фреймворк, на который мало кто обратил внимание. Исследование OpenAI (да и не только их) показало: компании внедряют ИИ, но часть из них не получает ожидаемого эффекта. В этом фреймворке на мой взгляд обозначены принципы отделяющие посредственные решения от тех которые делают внедрение AI в бизнес эффективным.https://openai.com/index/evals-drive-next-chapter-of-ai/KPI и OKR остаются бизнес-целями. Evals — метрики, которые показывают, как AI помогает достигать целей. Либо evals становятся частью KPI, либо контролируют качество AI, который двигает показатели вверх.
