Принципиальная детерминированность нейросетей и безопасность
Одним из ключевых требований к информационной системе является воспроизводимость результатов. Однако многие специалисты сталкиваются с трудностями, когда попытка повторить эксперименты приводит к отличающимся показателям. Такая ситуация известна как недетерминированность: модель выдаёт различные результаты при одинаковых входных данных и конфигурации.Вместе с тем, несмотря на распространённое заблуждение, источником проблемы чаще всего становятся не свойства самой нейросети, а упущения на этапах проектирования разработки и эксплуатации.
Как я дообучал модель на своих текстах после провала статьи на Хабре
Привет, Хабр.Это будет не типичная статья в стиле «10 причин, почему ИИ уже заменил копирайтеров», а история фэйла с человеческим лицом.Не так давно я выпустил на Хабре статью и вполне заслуженно собрал минусов и комментов, которые были очень в точку. Например
Оперативка в 2026 году подорожает еще больше. Сейчас – еще дёшево
Мир сошел с ума, если посмотреть на цену оперативки.
Метрики упали в лужу
Нередкая ситуация, когда ваша модель спокойно себе крутится в проме, но внезапно прибегают аналитики с криками «у нас упало качество, посмотрите что может быть не так».Причин может быть множество, но сегодня я расскажу про одну из самых распространенных причин падения качества модели - Distribution shift.
От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ
Автор: Искандер Тиморшин, владелец продукта Innostage TDIR Интеллектуальная автоматизация расследования инцидентов ИБ. Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например, «5 неудачных входов» + «успешный вход» + «активность в БД» = «подозрение на компрометацию» типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей).
Правда все: Убьет ли ИИ достоверность в онлайне?
Дипфейком уже даже пенсионерок не удивить. И слава Богу мы научились более-менее отличать их от реальности. Возможно в игру здесь вступил какой-то пока еще не открытый, а может и принципиально новый механизм когнитивной эволюции.Но AI продолжает тренироваться с упорством олимпийского фехтовальщика и уколы его становятся больнее и метче. А некоторые виды AI-медиа для экспертизы невооруженным глазом (или ухом) фактически уже потеряны. Особенно это касается текста.Что же нас ждет в недалеком будущем с такими темпами?
Курсы по Python в 2026: учимся вместе с GeekBrains
Под крылом GeekBrains набралась огромная выборка курсов, на которых можно начать учить Python с нуля или углубить свои знания в одном из самых важных языков программирования на сегодняшний день. Что из себя представляют эти программы обучения и на какие из них стоит обратить внимание? Разбираемся вместе с Хабр Курсами.СодержаниеСравнительная таблица курсов
Claude Opus 4.7: Что нового? Как использовать нейросеть в России
Детальный обзор новой нейросети Claude Opus 4.7 от Anthropic. Разбираем реальные тесты программистов, официальные бенчмарки, скрытые лимиты на токены и рабочие способы оплаты подписки из РФ без зарубежных карт.
Ваш любимый ИИ не умеет считать. Что ещё скрывает текстовая модель?
Технократический разбор для инженеров и бизнес-аналитиков. Без преувеличений и продающих лозунгов.Данная статья представляет собой результат кабинетного исследования об основных особенностях работы ИИ (LLM, модель). Здесь в систематизированном виде относительно простым языком описано, как реализуется вся та “магия” про ИИ, с которой мы сталкиваемся сами или слышим в восторженно-продающих материалах.Сразу уточню, что под ИИ тут понимается именно публичная Большая языковая (текстовая) модель (LLM), вроде ЧатаГПТ, ГигаЧата, Дипсика и др.В этой статье мы:
