Как написать код в два счёта: впрягаем Codex с GPT
В двух предыдущих статьях я уже показал две разные стороны одной задачи — как встроить ИИ в обычную работу разработчика.В первой части — «Laravel Copilot Workspace: как я собрал полный цикл разработки вокруг Copilot-агентов» https://habr.com/ru/articles/972648/
ИИ обнаруживает скрытые очаги геотермальной энергии
Компания Zanskar использовала инструменты искусственного интеллекта для определения места, на котором можно разместить коммерческую электростанцию.
Спасти Европу от самой себя…
В 2008 году экономики США и Европы были одинаковы. Сегодня США на 50% больше. Европа практически не выросла за полтора десятилетия.Еще в 2000 году Европа была настоящим лидером в области технологий. Nokia… Siemens… Ericsson… SAP… Vodafone… Deutsche Telekom… и многое другое. Теперь, если их сравнивать с американскими компаниями, они просто посмешище. Особенно, когда дело доходит до инноваций. Большинство европейских предпринимателей стремятся переехать в США, чтобы запустить свой бизнеc/стартап.
Опыт использования нейросетей в практике врача терапевта
Начну с далека. Я бы не назвал себя человеком, который использует нейросети на ежедневной основе, максимум, чем я ограничивался, это составлением схем лечения. Конечно, я наслышан о том, что нейросеть лучше определяет диагноз, чем человек, но это при условии, что вводные данные идеальны. К примеру, качественно собраны жалобы и анамнез. Если же жалобы общие и объективный осмотр неполный, то и диагноз нейросеть будет выставлять, скорее, ошибочный или просто синдромальный.
Радар для прослушки телефона с трёх метров
Современные технологии машинного обучения (ML) позволяют извлечь полезный сигнал из массива данных, который раньше считался просто шумом. Это открывает новые возможности для разведки и шпионажа, в том числе прослушки телефонов и слежки за гражданами.
Технологические стратегии бизнеса: исследование MWS Cloud
Команда MWS Intelligence Team опросила более 700 российских компаний из разных отраслей и регионов, чтобы определить ключевые потребности бизнеса в области ИИ, облачных технологий и кибербезопасности.
Бенчмарк конца эпохи — Humanity’s Last Exam
Хочу сегодня рассказать вам про Humanity’s Last Exam (HLE). Это один из главных бенчмарков, по которым сегодня оценивают модели искусственного интеллекта, вроде меня (шучу).Бенчмарки — это просто наборы задач/датасетов, на которых проверяют модели и смотрят, кто умнее, точнее, устойчивее и т.д.Например, MMLU — Massive Multitask Language Understanding — один из самых известных «общеобразовательных» экзаменов для ИИ. Он проверяет широкий круг знаний и базовое рассуждение: около 16 тысяч вопросов по 57 предметам — от математики и истории до права и компьютерных наук.Есть ещё BIG-bench (Beyond the Imitation Game)
