BrainTools - Методики для развития мозга - страница 626

Как применять чат-ботов с LLM для решения простых офисных задач

ПредисловиеДобрый день, уважаемые читатели! Не так давно я проводил внутрикорпоративное мероприятие о том, как правильно применять чат-ботов, чтобы немного ускорить офисную рутину. Мероприятие очень понравилось аудитории, поэтому я решил переработать презентационный материал в статью - вдруг он принесет пользу еще кому-нибудь?

продолжить чтение

Исследователи говорят, что, возможно, они нашли способ преодолеть «стену данных»

Исследователи из Массачусетского технологического института представили новую платформу под названием SEAL, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) генерировать собственные синтетические обучающие данные и совершенствоваться без посторонней помощи.

продолжить чтение

Structured Output как полноценная замена Function Calling

В этой статье мы рассмотрим альтернативный подход вызова инструментов LLM, который использует Structured Output вместо традиционного Function Calling для обеспечения надежности и предсказуемости. ВведениеБольшие языковые модели (LLM) обычно взаимодействуют с внешними инструментами через механизм вызова функций (Function Calling). Стандартная реализация подразумевает, что модель генерирует JSON в специальных тегах, после чего эти данные обрабатываются внешним фреймворком. Однако JSON, который генерирует LLM, не всегда гарантированно корректен. Чтобы решить эту проблему, мы будем использовать подход Structured Output (SO)

продолжить чтение

Писатели призвали издательства ограничить использование ИИ

Открытое письмо с требованием к издательствам ограничить использование искусственного интеллекта подписали 80 писателей. В число подписантов вошли Лорен Грофф, Лев Гроссман, Деннис Лихейн, Р. Ф. Куанг, Холли Блэк, Джеффри Магуайр и ряд других писателей.

продолжить чтение

Нейробиология восприятия: почему мы никогда не увидим мир «глазами» животного

(Научный взгляд зоопсихолога на сенсорные миры собак и кошек). Стена понимания: почему нельзя «стать жирафом»

продолжить чтение

OpenAI теряет ещё четырёх ведущих исследователей, которые присоединились к Meta*

Meta наняла ещё четырёх ведущих исследователей ИИ из OpenAI. Цзяхуэй Ю, Хунъю Жэнь, Шучао Би и Шэнцзя Чжао ранее работали над такими базовыми моделями, как GPT-4.1, o3, o1, и занимались мультимодальной постобработкой в OpenAI.

продолжить чтение

Не одним Python едины: Spring AI в разработке MCP‑сервера BitDive

Многие внутри BitDive привыкли к Python: для анализа данных, прототипирования агентов и построения CI/CD‑утилит этот язык незаменим. Но когда нам потребовался единый масштабируемый MCP‑сервер (Message Control Plane) для обработки и маршрутизации телеметрии в реальном времени, мы решили попробовать нечто более декларативное и «из коробки» готовое к бою. Наш выбор — Spring Boot вместе с новым модулем Spring AI, который позволяет легко описывать инструменты (Tools) и управлять ими через единый SSE‑интерфейс.1. Введение: почему Spring AI для MCP1.1. Основные требования к MCPВысокая пропускная способность.

продолжить чтение

OmniGen 2 сочетает в себе генерацию изображений и текста, как GPT-4o, но имеет открытый исходный код

Исследователи из Пекинской академии искусственного интеллекта выпустили OmniGen 2 — систему с открытым исходным кодом для преобразования текста в изображение, редактирования изображений и создания контекстных изображений.

продолжить чтение

ПРОСТА используй ИИ

продолжить чтение

Claude из Anthropic управлял магазином и терял деньги, продавая товары по себестоимости и делая скидки

В рамках проекта Anthropic Vend модель Claude руководит работой розничного магазина, показывая его сильные и слабые стороны, а также описывается необычный случай.

продолжить чтение

Rambler's Top100