Эксперимент: может ли группа LLM отбирать стартапы лучше человека?
Оценивая текущую повестку вокруг ИИ, многие резонно замечают парадокс. Шума много, ботов ещё больше, а сгенерированных картинок и красивых концептов — бесконечный поток. Мы даже видим волны увольнений из-за повальной оптимизации, но где осязаемые результаты? Где то самое «пощупать»? Настоящая эффективность, которую можно поставить на стол перед скептиком и сказать: смотрите, вот оно работает. Без идеализации, но с пониманием реального потенциала.Безусловно, у технологии есть мощные стороны. Я сам о них писал (раз
Мечтали ли шумеры о нейросетях — от «живых поисковиков» до вездесущего ИИ
В наши дни поиск информации стал почти скучен и почти тривиален. На 90% запросов и вовсе можно получить ответ от встроенной в поисковик нейросети, без необходимости прокликивать пару десятков ссылок. Разумеется, так было не всегда. Автору статьи, например, до сих пор непривычно пользоваться нейроподсказками. Прочитать текст по ссылке своими глазами — бесценно, если требуется на 100% точная информация.
Runtime‑память для локальной LLM: слепки, паттерны и эффект Memento
Я пишу локальный runtime JIN для диагностики поведения LLM, а также как эксперимент по имплементации долговременной памяти. Изначально проект задумывался как альтернатива тому, что уже существует в большом количестве и постоянно обсуждается: RAG, пересылке всей пачки сообщений туда‑сюда и так далееПоэтому первый MVP был простым: строка ввода, чистый чат с WebSocket‑стримингом и локальная модель.Сейчас JIN выглядит так:
Гендиректор Coinbase рассказал, как наращивать использование нейросетей, не раздувая бюджеты на токены
Гендиректор криптобиржи Coinbase Брайан Армстронг
10 дней спустя: как мой бот дважды умирал незаметно, а метрика релевантности мне врала
10 дней спустя: как мой бот дважды умирал незаметно, а метрика релевантности мне вралаTL;DR — продолжение прошлого поста про @futur_e_news_bot (двуязычная лента новостей на sqlite-vec за ~$5/мес). За 10 дней в проде: два тихих многодневных простоя (бот поллил Telegram и казался живым, но не создавал ни одной новости), метрика релевантности, которую отравил один человек 106 дизлайками, и сигнал от реакций 78 юзеров, который заставил выкинуть половину источников. Плюс — я открыл код (MIT)
Anthropic выпустила Claude Fable 5 и закрытую Mythos 5
Anthropic выпустила Claude Fable 5 — модель класса Mythos, адаптированную для широкого доступа.По данным компании, Fable 5 превосходит все ранее опубликованные модели Claude и показывает высокие результаты почти во всех протестированных сценариях: разработке ПО, работе с информацией, анализе изображений и научных исследованиях. Наиболее заметно преимущество модели проявляется в длительных и сложных задачах.TL;DR:
Бесплатный воркшоп: «Создаем B2B CRM с ИИ на Java»
2023 — попробуйте ChatGPT.2024 — попробуйте генерировать код.2025 — попробуйте ИИ-агентов.2️⃣0️⃣2️⃣6️⃣ — пора разобраться, как встроить ИИ в управляемый процесс разработки.Сегодня вопрос уже не в том, использовать ли ИИ в разработке.
ChatGPT ссылается на мошеннические сайты-клоны магазинов, созданные для похищения данных банковских карт
Исследователи выяснили
Почему мы выбрали Яндекс и зачем промышленности строительных материалов ИИ-экосистема
Ребята, привет! Мы — цифровое сердце ТЕХНОНИКОЛЬ. И хаб цифровых решений внутри промышленного гиганта.
