Книга: «Разработка с ИИ: как эффективно использовать ChatGPT и Copilot»
Привет, Хаброжители!
Глава Nvidia заявил об отсутствии ИИ-пузыря
Генеральный директор корпорации Nvidia Дженсен Хуанг объявил о ряде новых партнёрств и развеял опасения по поводу «пузыря» на рынке искусственного интеллекта. По его словам, новейшие чипы компании, как ожидается, принесут полтриллиона долларов дохода.
SmileFace. Когда нейросеть улыбается тебе в ответ
Исходники открыты на GitHub: github.com/konstantinkozhin/SmileFaceОт идеи до смеха в коридореКо Дню программиста в университете нужно было сделать интерактивный стенд — что-то весёлое, но с технологическим смыслом. Квиз или чат-бот казались скучными, хотелось чего-то с человеческим лицом — буквально.Я вспомнил о библиотеках, которые умеют распознавать эмоции по видео, и подумал: а что, если превратить это в игру?Так появилась идея SmileFace
Попросил ChatGPT-4o и ChatGPT-5 помочь вкатиться в ML. Да они же одинаковые, Наташ
Сегодня не понедельник, но мы всё равно решили начать что-нибудь новое — например, разобраться в машинном обучении.
Я больше не хочу ничего спрашивать у ChatGPT-5
Сегодня не понедельник, но мы всё равно решили начать что-нибудь новое — например, разобраться в машинном обучении.
ChatGPT-5 опять разочаровал: что на этот раз?
Сегодня не понедельник, но мы всё равно решили начать что-нибудь новое — например, разобраться в машинном обучении.
Кто лучше объяснит, что такое машинное обучение: ChatGPT-4o или ChatGPT-5?
Сегодня не понедельник, но мы всё равно решили начать что-нибудь новое — например, разобраться в машинном обучении.
Agentic AI: мечта CEO или новый источник корпоративных уязвимостей?
Когда GPT впервые научился вызывать внешние API, стало понятно: нас ждет эра agentic AI. Вчера «Яндекс» представил «Алису» с AI-агентами, которые могут записать вас к врачу, заказать товар и оплатить услугу.Удобно? Безусловно. Но что, если агент ошибется — отправит деньги не туда, запишет к не тому врачу или сольет данные партнерам? Кто несет ответственность — разработчики, компания или сама «Алиса»?
Выбираем векторную БД для AI-агентов и RAG: большой обзор баз данных и поиск смысла
В этой статье я сделал обзор основных векторных баз данных: Milvus, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, pgvector, Redis, pgvectorscale, LanceDB, ClickHouse, Vespa, Marqo, ElasticSearch.Если вы запутались в разнообразии векторных баз данных или хочется верхнеуровнево понимать как они устроены, чем отличаются и для чего вообще нужны, то эта статья будет очень полезна. Мы пошагово соберем все ожидания от векторных БД, посмотрим бенчмарки, а затем попробуем собрать все воедино.
