Как установить DeepSeek на ПК, чтобы пользоваться им без интернета
DeepSeek на ПКЕсть много причин, по которым вам может понадобиться установить нейросеть локально на компьютер. Например, вы не хотите зависеть от отключений интернета или вам нужно пользоваться ИИ на ноутбуке без сети.
Генерируем фотореалистичные изображения
Привет, меня зовут Николай Разумовский, я дизайнер в команде цифровой трансформации Ареал. Как дизайнер я регулярно сталкиваюсь с задачей: нужно быстро получить уникальные изображения для интернет-магазинов, корпоративных сайтов, лендингов и презентаций. Если опираться только на стоки, процесс затягивается, а визуально проекты становятся похожими друг на друга.Генерация через нейросети решает сразу несколько задач:Скорость. Вместо нескольких часов поиска на стоках — несколько минут на генерацию.
Мы попробовали Claude Code в энтерпрайз-разработке и собрали за вас восемь проблем
Привет! Меня зовут Андрей, я инженер в Циане. Примерно год назад мы начали внедрять в работу AI-помощников для разработки, а несколько месяцев назад сфокусировались на Claude Code как самом продвинутом из доступных. Сейчас пилотно используем его в командах инфраструктуры, платформы, продуктовой разработки. Масштаб здесь велик, риски интеграции AI тоже. В статье я расскажу, какие проблемы мы решали в процессе внедрения. И призываю вас поделиться своим опытом в комментариях.
Трансформеры и бизнес: где ИИ даёт эффект, а где сжигает бюджет
Короче, такая история. В моей практике бывало такое, что приходит команда и говорит: «хотим внедрить ИИ». А под этим она понимает что-то среднее между волшебной кнопкой и наймом робота на ставку аналитика. Через пару часов разговора выясняется, что ожидания и механика расходятся примерно на световой год. Происходит это часто — и именно поэтому стоит один раз разобраться, что там внутри и откуда берётся настоящий эффект.Что такое языковая модель и как она думает
Угадайте, какая еда настоящая
Перед вами тарелка рамена, бутерброды, десерт и ароматный обед. Половину из них кто-то готовил, фотографировал и, возможно, уже съел. Вторую половину придумала нейросеть. Ваша задача — угадать, где еда настоящая, а где очень убедительный обман. Задачка №1Hidden text
Поиск черной кошки в 2000-мерной темной комнате. Турнир алгоритмов машинного обучения
ЭпиграфЭксперимент завершен. Результаты выглядят так, будто я немного сломал законы физики привычного табличного ML.Может быть это соревнование, которого не должно было быть?Это приглашение к репликации.Спрятать иголку в стоге сена? Да!Добро пожаловать на мой маленький тестовый полигон.
ИИ уже пишет 80% кода Anthropic. Самое тревожное спрятано в цифре, которую подают как успех
Самое тревожное в истории «ИИ пишет код» — не скорость и даже не ошибки. А то, что всё чаще один и тот же ИИ и пишет изменения, и сам же их проверяет.Anthropic с гордостью приводит цифру: их автоматический проверяющий задним числом поймал бы примерно треть ошибок из прошлых сбоёв рабочего кода. Переверните её: треть поймал — две трети пропустил.А теперь главное. Если код пишет Claude и проверяет тоже Claude — у автора и проверяющего общие слепые места. Хитрую ошибку, которую сделает один, второй, скорее всего, не заметит. Оба слепнут в одной точке.
Людям предстоит решить, давать ли AGI сознание: Хассабис о «втором Рубиконе»
На встрече со студентами Stanford Graduate School of Business
