Ford вернула бывших инженеров для устранения недочётов, допущенных автоматизированными системами
Ford вернула в штат бывших инженеров, чтобы обучить молодых сотрудников и перепрограммировать инструменты искусственного интеллекта, которые не справлялись со своей задачей, пишет Bloomberg. За последние три года американский автопроизводитель нанял 350 опытных инженеров, многие из которых уже работали в компании, а остальные пришли от поставщиков. Ранее проблемы с качеством новых автомобилей обошлись Ford в миллиарды долларов.
Добавили ИИ-консультанта в BILLmanager
В платформе BILLmanager появился новый инструмент — встроенный ИИ-консультант. Это комплексный механизм, который в дальнейшем позволит решать широкий круг задач с помощью ИИ. На старте решение помогает пользователям быстрее находить ответы и снижает количество обращений в поддержку.Сейчас ИИ-ассистент сокращает путь пользователя от вопроса до получения ответа благодаря встроенному чату в интерфейсе BILLmanager. В качестве базы знаний в чат можно заложить необходимую справочную информацию или документацию через LLM. ИИ-консультант подскажет релевантные разделы и поделится ссылками на материалы.
Что такое нейросети и как они устроены под капотом (на пальцах, с примерами на python)
Привет, Хабр! Недавно я писал статью "Что такое искусственный интеллект (не нейросети) и какие у него есть виды", в которой кратко рассказал, какие разновидности искусственного интеллекта существуют и чем они отличаются. В этой статье я хочу более подробно рассмотреть нейросети: как они обучаются, как работают и из чего состоят.Архитектура нейросетиСамым простым примером для начала погружения будет нейросеть, которая угадывает рукописные цифры, поэтому именно её мы и будем рассматривать.Посмотрите на эти цифры:
Как измеряют LLM: параметры, бенчмарки и тесты на коленке
В комментариях к моей предыдущей статье о тестировании трех флагманских LLM моделей были примерно такие мысли и вопросы:Я взял простую бесплатную LLM, запустил локально и она тоже справилась.А почему вы в свое сравнение не взяли никого от DeepSeek, они же тоже хороши?А зачем всем один и тот же промпт, они же по-разному их воспринимают?
Доклад Microsoft: 92% учеников уже используют ИИ для учёбы, но 77% не получили никакой подготовки
Школы массово внедряют ИИ, но не успевают готовить к его использованию учеников и учителей. К такому выводу пришла Microsoft в ежегодном докладе об ИИ в образовании за 2026 год.Для учёбы ИИ используют уже 92% учеников и 88% педагогов, а 58% директоров и администраторов уже внедряют или масштабируют ИИ‑инициативы в ученбный процесс. Однако при этом 77% учеников и 53% учителей заявили, что не получили никакой формальной подготовки по работе с ИИ.
Мы автоматизировали поиск работы в IT — и поняли, где теряют оффер ещё до первого отклика
Привет, Хабр.Пока мы строили сервис для автоматизации поиска работы, неожиданно накопили большое количество данных о том, как люди вообще принимают решения во время поиска.За год через систему прошло больше миллиона откликов на IT-вакансии. Мы наблюдали не только за тем, какие вакансии получают больше откликов или какие резюме чаще проходят дальше, но и за тем, какие возможности люди отсекают ещё до того, как их увидит рекрутер.И вот что оказалось самым интересным.
Как создать AI‑агента на Java: связка Spring AI + MCP
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье расскажу про то, как Java и Spring за последний год заметно подтянулись в теме, где долго и заслуженно лидировал Python, — продакшен AI‑агентов. Сразу обозначу позицию, чтобы не было разночтений. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры.
Полный геном за $200 и его анализ в домашних условиях: форматы файлов, откуда берутся и что значат. Часть 2
Разбираемся, что за файлы выдаёт полногеномное секвенирование и как оно вообще устроеноВ
Построили рекомендательную систему для игр и поняли, почему простые решения работают, а сложные нет
Каждый месяц в игры внутри приложения Альфа-Банка заходят миллионы пользователей. В игре человек выполняет задания ради бонусов или энергии, а для банка эти задания — реальные действия: оплата ЖКХ, заправка через приложение или заказ новой карты. Это отличный способ нативно продвигать продукты без назойливых рекламных баннеров.Если в играх мало заданий, то их можно просто показать всем. Но когда механик становится много, появляется классическая рекомендательная задача: что именно предложить конкретному клиенту, в каком порядке, и как оценить эффект?
