Цукерберг надел умнеющие очки, а также вызовы на допрос за банковскую карту из Казахстана
Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: OpenAI выложили подробную статистику использования ChatGPT, NVIDIA закорешились с Intel, Трамп хочет брать по $100 тысяч за визу H-1B, Еврокомиссия согласовала 19-й пакет санкций, появился ETF на Догекоин, а также свежие лауреаты Шнобелевской премии.AI-девайсы: Мета встроила дисплей в очко🐌 Meta (запрещенная в России) провела презентацию умных очков Ray-Ban (видео тут
End-to-end вместо трёх костылей: как мы обошли OCR и выиграли по скорости и точности
Привет, чемпионы!
NoCode инструменты для создания AI-приложений с RAG: быстрый старт
Активное развитие AI не позволяет остаться в стороне почти никому. Будучи студентом одного из хороших факультетов в области CS, я не мог остаться в стороне и был вынужден начать погружаться в данный вопрос с головой. Во-первых, тематика перекликается с учебными вопросами, а во-вторых — актуальна в рамках рабочих задач. С учетом моего небольшого, но прицельного опыта работы, сформировалось стойкое впечатление, что в ближайшее время AI радикально изменит процессы в компаниях и к этому нужно быть готовым. Вопрос хорошо это или плохо — философский.
Чем болен средний бизнес? Статья 6.LLM + ДРАКОН: доступный инструмент процессного управления для современного МСБ
Предыдущая статья:
Руководство по ChatGPT: правильно выбираем модель и режим рассуждений
Когда OpenAI только готовила к выпуску GPT-5, то одной из фишек этой модели назывался "роутер" — специальный режим, который будет оценивать сложность запроса пользователя и передавать его наиболее подходящей модели. Напомню, буквально несколько месяцев назад меню ручного выбора модели в ChatGPT выглядело так:
Прокачиваем RAG: тестируем техники и считаем их эффективность. Часть 2
В прошлой части мы подробно разобрали 11 популярных техник RAG: как они устроены, какие у них есть сильные и слабые стороны, и в каких сценариях они могут быть полезны. Теперь пришло время перейти от теории к практике и посмотреть, как эти подходы показывают себя в деле.В этой статье мы посмотрим на результаты экспериментов: какие техники оказались наиболее эффективными на датасете Natural Questions, где они приятно удивили, а где — наоборот, не оправдали ожиданий. Для оценки будем использовать фреймворк RAGAS, а также метрики BertScore и ROUGE-2
