Microsoft обучает виртуальных репетиторов с помощью AI‑двойников учеников
Исследователи из Microsoft Research и Университета Иллинойса в Урбане‑Шампейне представили StudentSim — систему для создания виртуальных копий учеников. Такие модели воспроизводят уровень знаний, типичные ошибки и реакцию людей на подсказки преподавателя. На них можно тестировать и обучать виртуальных репетиторов, не привлекая для этого реальных учеников.
Стартап Mostik связал GLM-5.2 и Qwen-3.5 без текстового обмена
Российские математики разработали способ, который позволяет разным ИИ-моделям обмениваться информацией без промежуточной генерации текста. О разработке 2 сентября сообщил WIRED.В демонстрации команда связала GLM-5.2 на 753 млрд параметров и Qwen-3.5 на 4 млрд параметров. По заявлению Mostik, гибридная система работает примерно в 20 раз дешевле полной GLM-5.2, а её качество находится между результатами двух исходных моделей.
За что платить, когда учишься аналитике и машинному обучению
В начале сентября принято говорить об образовании. Я, как теперь водится, вместе с ChatGPT и Клодом, попробовал разобраться не в том, какой курс по Data Science купить, а в более полезном вопросе:
GPT-6 на пороге: OpenAI готовит модель, часть мыслей которой люди прочесть не смогут
OpenAI, похоже, в шаге от выпуска Astra ‑модели, которую компания с августа называет «нашей следующей большой моделью». 1 сентября OpenAI
Сохранение джунов и будущее кадровой воронки
Как мы знаем, рынок труда в некоторых сферах сейчас достаточно напряжен для соискателя и в материале про рынок ИТ специалистов я показывал, что некоторым молодым специалистам достаточно трудно сейчас найти работу, это касается многих офисных профессий, не только ИТ.Сами компании зажаты между необходимостью расти и при этом не сильно увеличивать тот же ФОТ и получается вопрос: зачем нам нужен джун, которого нужно около года учить, и еще не факт, что он останется работать.Это касается не только России. Причины немного отличаются, но в целом всё то же.
Архитектура банковского RecSys
Если посмотреть, как строили рекомендательные системы лет пять назад, можно увидеть одну и ту же схему, включающую коллаборативную фильтрацию или ALS для кандидатов, градиентный бустинг сверху, офлайн‑метрики NDCG/MAP и A/B‑тесты.
Как создавался агрегатор ИБ‑новостей: склейка сюжетов, семь признаков важности и порог по данным
Идея агрегатора новостей по кибербезопасности зародилась еще давно. Хотелось получать самое важное и без инфошума. LLM тогда ещё не были повседневным инструментом, и первую версию реализовал на модели суммаризации rut5_base_sum_gazeta, а важность считал textrank. Работало так себе. Потом появились сервисы, которые сами подбирают новости под настроенную ленту. Но оптимального решения так и не увидел — это либо про всё сразу, либо что‑то про одну узкую тему.
Как подключить к LLM вашу документацию и базу знаний
Материал подготовлен в рамках курса «ИИ для Python‑разработчиков». Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги.Вы когда‑нибудь пытались спросить у ChatGPT о том, как работает ваш собственный проект? Модель вежливо отвечает, но её ответы — это общие шаблоны, основанные на обучении на миллионах чужих репозиториев.
