Мнение: ИИ‑модели могут начать показывать рекламу, чтобы компании могли отбить затраты на их создание и поддержку
Большинство современных чат‑ботов на основе искусственного интеллекта, в том числе ChatGPT, Gemini и Claude, не показывают рекламу пользователям. Однако в будущем эта ситуация может измениться, поскольку обучение этих моделей, приобретение специализированных чипов и строительство центров обработки данных требуют огромных инвестиций. Такое мнение высказал
Когда две головы лучше, чем одна: ученые экспериментируют с коллективной работой нейросетей
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO Онлайн-Университета «Зерокодер», а также автор книги «Искусственный интеллект: путь к новому миру». Как можно понять, я интересуюсь нейросетями и разными сторонами их использования: читаю новости, научные работы, пишу статьи сам. Сегодня я хочу рассказать о японском стартапе Sakana AI, который изобрел open-source фреймворк TreeQuest. Он позволяет использовать сразу несколько разных больших языковых моделей для того, чтобы получить более точный результат. Но начну я с голубей.
Могут ли шпионить RFID-метки в купленной одежде?
Привет, Хабр! Мы — команда инженеров, уже более 15 лет работающая в сфере автоматизации бизнес-процессов с использованием RFID-технологий. За это время накопилось множество кейсов, знаний и наблюдений, которыми мы хотим делиться в профессиональной среде.С внедрением обязательной маркировки товаров тема использования RFID в ритейле, особенно в одежде, стала активно обсуждаться. Один из таких вопросов — могут ли RFID-метки использоваться для отслеживания человека? Ответит технический эксперт и главный инженер Александр Комков.Немного истории
ОТП Банк — двукратный лауреат премии Loyalty & CX Awards Russia 2025
ОТП Банк завоевал две награды престижной национальной премии Loyalty & CX Awards Russia 2025. Банк одержал победу в номинациях «Лучшая CX-стратегия» за комплексную трансформацию управления клиентским опытом в банке и «Измеряемые изменения» за проект цифровизации исследований клиентского опыта.
Три слагаемых AGI
Как-то часто стали встречаться статьи нейро-скептиков: людей, которые всю эту движуху вокруг ИИ считают хайпом, пузырем и чем-то явно переоцененным. Скептицизм - это естественно, полезно, и эволюционно-оправдано для человека. Более того, я и сам большой скептик: на все смотрю через призму инженерного снобизма, проф-деформаций и врожденной недоверчивости. И мне, также, трудно самому себе признаться, что весь мой, более чем 20-ти летний опыт в IT - скоро можно будет выбросить на помойку. Я тоже цепляюсь за те логические соломинки, которые мне позволяют надеяться на то, что я останусь в строю.
Визуализация данных для систем ИИ: Как сделать нейросети понятными
Привет, Хабр! Меня зовут Ильнар и в этой статье я решил поделиться своим небольшим проектом по тому, как сделать нейросети понятными.Представьте: вы потратили 20 минут на создание идеального запроса к нейросети, перечитали его три раза, нажали отправить и... получили совсем не то, что ожидали. Звучит знакомо? Но что если я скажу, что есть способ получать качественные и предсказуемые результаты от ИИ за секунды, без необходимости изучать хитрые приемы формирования запросов?
От хайпа к пользе: как агентный ИИ меняет опыт сотрудников и клиентов
Бизнес сталкивается с отрезвляющей реальностью: несмотря на то, что почти все компании инвестируют в искусственный интеллект, лишь 1% из них считают, что достигли зрелости в этом направлении. Иными словами, ИИ пока не стал неотъемлемой частью рабочих процессов и не приносит ощутимых бизнес-результатов. По данным консалтинговой компании Capgemini, несмотря на миллиарды, вложенные в генеративный ИИ, только 24% компаний внедрили его в большинство функций, что означает: 76% всё ещё далеки от масштабного применения.
ML Q & AI. Глава 5. Уменьшение переобучения при помощи данных
← Предыдущая глава |Предположим, что мы обучаем классификатор при помощи обучения с учителем и замечаем, что он страдает от переобучения. Какие существуют основные подходы для уменьшения переобучения путем модификации или дополнения данных?Переобучение
Где живут LLM: разбираем инференс-кластер YADRO и гоняем в нем модели
Привет, Хабр! В этой статье я расскажу про наш LLM инференс-кластер YADRO: зачем он нужен, что у него под капотом и как в такой конфигурации показывают себя популярные модели. Кроме того, я немного порассуждаю об альтернативных реализациях кластера и поделюсь планами по развитию реализации нашей.
Битрикс24 бенчмарк для оценки LLM
В преддверии выхода GPT-5 хотелось сделать бенчмарк который по-настоящему проверит её способности. Не прекращаются споры – если LLM просто стохастические попугаи, то как решают олимпиадные задачи по математике? Если Chatgpt способен написать полезное приложение по одному запросу, то почему не может посчитать число r в слове Strawberry или описать как фермеру перевезти себя и две курицы через реку? Пора положить обсуждениям конец с помощью 150 задач по Битрикс24 разработке!Кто просил об этом?
