Что остаётся аналитику, если AI крепчает?
Привет, меня зовут Юрий Черепов, я технический лидер системной аналитики в Альфа-Банке. Однажды на внутреннем «митапе» для аналитиков, где мы обсуждали, как AI применять в работе аналитика, мне задали вопрос: «Не делает ли AI людей «слабее? Не приведёт ли использование AI к деградации профессиональных навыков? Мы ему всё делегируем и разучимся думать сами».Вопрос хороший. Хочется разобраться, что происходит и в какое будущее всё движется. Но сначала я бы хотел окунуться в прошлое.Аналитик 1.0: «Толмач»
Как я делал текстовую игру для веба
Привет, Хабр! Меня зовут Костя, я десять лет занимаюсь коммерческой Android-разработкой. Давно хотелось попробовать себя в вебе, а эксперименты с LLM давали некоторую уверенность в том, что по крайней мере есть шанс написать агентами поддерживаемый код и задеплоить.Что же можно сделать? Конечно тамагочи! Текстовая браузерная игра: герой живёт в мире мрачного будущего. Непрямое управление, возможность предлагать миссии, а также тюнинг предпочтений героя. Эдакий Годвилль, но на новый лад.ОглавлениеКак это создавалось Что может делать игрок
Anthropic заявила о взломе систем трёх компаний со стороны Claude в тестах
Компания Anthropic сообщила, что внутреннее расследование выявило три инцидента, в ходе которых её модель ИИ Claude взломала системы трёх организаций во время проведения тестов кибербезопасности. Это произошло более чем через неделю после того, как OpenAI сообщила о взломе одной из своих ещё не выпущенных моделей Hugging Face при внутреннем тестировании.
Amazon обнаружила перерасход по использованию ИИ в $1,8 млн в рамках одного проекта
Несколько внутренних отчётов Amazon демонстрируют, как искусственный интеллект приводит к перерасходу средств на различные проекты. Так, в рамках одной инициативы он достиг $1,8 млн.
Интервью с Ником Бостромом (Эксклюзив для Хабра)
Ник Бостром — шведский философ и ведущий мыслитель в области рисков, связанных с развитием искусственного интеллекта, долгосрочного будущего человечества и трансгуманизма. Он является автором «аргумента симуляции», согласно которому мы можем прямо сейчас находится внутри симулированного мира, созданного суперкомпьютерами. Из‑под его пера вышли такие книги как «Сверхинтеллект: Пути, Опасности, Стратегии», «Антропная предвзятость » и «Глубокая утопия: Жизнь и смысл в предрешенном мире».
Memorization vs Generalization: что действительно умеет языковая модель (TLM) на 2 160 параметров (v1.1.0)
Продолжая тему Крошечной Языковой Модели на Nodejs мы поймем где проходит граница ее возможностей. На примере Крошечной Языковой Модели (TLM) из 2 160 параметров мы проведём воспроизводимый эксперимент и увидим в цифрах: знакомый шаблон - 99,93%, перестановка токенов - 81,69%, неизвестная структура -?%.По следам обсуждения моего автограда на Node.js в ML-сообществе и отличного фидбека от инженеров на Hashnode (привет Ahmet Özel), я добавил в проект небольшое исследование границы между запоминанием и обобщением в версии 1.1.0.Я зафиксировал seed 42 и добавил финальную frozen evaluation из четырёх проверок:
Claude во время кибер‑оценок получил доступ к трём реальным организациям
Anthropic проверила 141 006 запусков CTF‑оценок Claude и нашла три инцидента: из‑за ошибочной конфигурации среды у моделей был выход в интернет, хотя системная инструкция утверждала обратное. В шести запусках агенты атаковали реальные системы, принимая их за элементы симуляции.
Исследование: мозг человека может перестроиться для многозадачности
В исследовании учёных из Медицинского центра Джорджтаунского университета в США показано, что люди могут переводить определённые задачи в «режим автопилота», чтобы приблизиться к настоящей многозадачности.
Spotify внедрит функцию «Режим бега»
Spotify запускает режим «Бег». Новая функция позволяет создавать плейлисты для бега в зависимости от типа тренировки и даже предоставит рекомендации спортсменам.
2. Рекурсивный движок llama.cpp на RTX 3050: тесты Qwen 32B и 7B Coder — прирост качества х3 и аппетиты по памяти
Всем привет! Это вторая часть статьи про форк llama.cpp. В ней я покажу реальные цифры и посмотрим, насколько лучше модель решает сложные задачи по сравнению с обычным движком, а также насколько вырастет потребление VRAM и загруженность видеокарты. Обозначения: D=0 — llama.cpp без патча, D=12 — улучшенный форк.ЖелезоВсе модели запускались на RTX 3050 6 ГБ, поэтому результаты на других видеокартах могут отличаться. Все модели запускались в формате Q4.
