ai.
Год работы с AI-проектами: 4 из 5 компаний делают одни и те же ошибки. Показываю правильный путь
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Акимов, CEO Abasis.AI. Мы в последний год смотрим, как российский и не только бизнес пытается оседлать хайп-трейн с надписью «Искусственный Интеллект»И знаете, что? Чаще всего это выглядит как карго-культ. Все бегают, кричат "Надо срочно всем использовать AI! Сейчас все будут работать в 2 раза быстрее!", покупают лицензии ChatGPT и аналогов всему офису и ждут чуда. Но будем честны: у 9 из 10 компаний получается не «цифровая трансформация», а дорогостоящий «театр инноваций».
Как оценить хайп в реальных лидах: простые метрики AI-маркетинга
Главный кошмар любого предпринимателя — «сжечь» деньги на маркетинг, который не принес ни одного лида (MQL). Особенно, если ты основатель B2B‑стартапа.Ты смотришь на корпоративных гигантов вроде Salesforce или HubSpot и понимаешь, что обогнать их в любом поисковике шансов примерно ноль. Они в этой гонке 10 лет, а ты новичок на старте с деньгами инвесторов и страхом потратить их впустую.И тут тебе со всех сторон начинают предлагать «взломать» систему, обойти «старичков» и стать «экспертом» через рекомендации AI.Сразу же возникает страх:
Что такое маршрутизатор LLM?
Большие языковые модели (LLM) стали основой современных ИИ-продуктов, обеспечивая работу всего – от чат-ботов и виртуальных ассистентов до исследовательских инструментов и корпоративных решений. Но LLM различаются по сильным сторонам, ограничениям и стоимости: одни лучше в рассуждениях, другие - в креативе, коде или работе со структурированными запросами. Здесь и нужен маршрутизатор LLM.
Вышла новая модель для восстановления и улучшения изображений
Новая модель Upscale-LoRA, созданная на базе Qwen-Image-Edit-2509, позволяет значительно повысить качество старых или низкокачественных фотографий. Она предназначена для восстановления деталей, улучшения резкости и удаления шумов, а также эффективной очистки JPEG-артефактов.
Как мы перестали использовать Python в production LLM-системах — и почему это было необходимо
Введение: от демо IDP-системы к production-р��ализацииВ 2023 году мы начали перерабатывать enterprise-продукт для интеллектуальной обработки документов (IDP). В его основе был зрелый, но устаревающий NLP-движок на Java — точный, надёжный, но не способный извлекать сложные сущности или рассуждать над контекстом. Решение казалось очевидным: добавить LLM.
Почему LLM не заменит хорошего разработчика, но сделает его работу быстрее
Все еще встречаются разработчики, которые в своей профессиональной деятельности отказываются использовать LLM. Причины разные: чаще всего это психологический барьер или негативный прошлый опыт - если, конечно, речь не идёт о корпоративных политиках, где использование подобных инструментов строго запрещено.Кто-то «закальцинировался» и не хочет пробовать новое, кто-то опасается ошибок, которые может допустить модель, и которые незаметно уйдут в продакшн, а кто-то разочаровался после неудачных попыток решить более комплексные задачи с помощью модели.
