audiogear: как разметить миллионы аудиозаписей для TTS
Конвейер на Python + Hydra, который превращает папку с аудио в богато размеченный датасет: качество речи, просодия, разборчивость, спикер, транскрипция — по колонке на запись. От одной видеокарты до кластера, карты под нагрузкой, и он не падает на «длинном хвосте» записей, на которых обычно рассыпается наивный скрипт. Привет, Хабр!Я автор блога От обезьяны к LLM. Делюсь с вами пайплайном по подготовке аудиозаписей для обучения моделей синтеза речи (TTS). Для обучения TTS систем нужно много данных. И не просто «аудио + текст», а аудио, про которое известно всё
Proton представила новую версию ИИ‑ассистента Lumo 2.0
Компания Proton анонсировала версию 2.0 голосового помощника Lumo AI. Она предлагает «новую архитектуру» и такие функции, как логическое мышление, многомодальная обработка изображений и улучшенный веб-поиск.
Компании стали внедрять стиль речи «пещерного человека» в чат-боты для экономии токенов
Разработчики обратились к специализированному инструменту Caveman, который заставляет ИИ генерировать максимально краткие ответы с имитацией стиля речи «пещерного человека». Таким образом компании реагируют на стремительный рост расходов на токены.
Обзор выставки «Ключ к доверию. Безопасность в эпоху высоких технологий»
ВступлениеПривет, Хабр! В Музее криптографии начала работу интерактивная выставка «Ключ к доверию. Безопасность в эпоху высоких технологий», организованная при экспертной поддержке компании по информационной безопасности «Бастион». Выставка открылась 27 июня и будет идти до 22 ноября 2026 года. Однако для представителей СМИ и IT-сферы был предпоказ 25 июня. И вам покорный слуга был на предпоказе. Экскурсию для СМИ проводили куратор музея и специалист компании «Бастион». Куратор отвечал за историческую часть, а кибербез-эксперт — за кейсы кибератак. Ну а я расскажу, что из себя представляла выставка. Приятного чтения!
Как мы создали внутреннего ИИ-помощника на базе RAG и перестали искать ответы по корпоративной Wiki
Компании со временем накапливают тысячи страниц документации, и найти нужную информацию становится всё сложнее. Обычный поиск перестаёт справляться, сотрудники тратят время на навигацию по Wiki и повторяют одни и те же вопросы коллегам.Как решили эту проблему: когда большие языковые модели стали рабочим инструментом, мы объединили корпоративные знания с возможностями LLM. Так появился Юджин — AI-ассистент, который понимает смысл запроса, а не просто ищет совпадения по словам.
Почему Минобрнауки боится ИИ и правда ли, что дипломные работы утратили смысл?
ИИ помогает студенту писать дипломную работуГлава Минобрнауки Валерий Фальков считает
PostgreSQL для бэкендера: 10 фич, которыми мало пользуются, а зря
Привет! Меня зовут Тимур Исламгулов. Я преподаю в МФТИ и веду вебинары по PostgreSQL на курсе «Аналитик данных» в Нетологии. За эти годы я насмотрелся, как разработчики поднимают лишнюю инфраструктуру там, где хватило бы самой базы, — об этом и поговорим.
Как внедрять AI-агентов в легаси-код без тихих регрессий
Принято считать, что искусственный интеллект особенно хорош в разработке с нуля: он отлично пишет новый код, когда ему не мешает легаси-багаж. А вот разработка в существующей кодовой базе (“brownfield-разработка”), когда ИИ приходится трогать уже работающие системы, — зона, где всё становится опаснее. Это мнение понятно. И не совсем ошибочно.
