ai.
Ограничение контекстного окна GPT-5 и его эффективное использование в Bothub
Доброго времени суток, «Хабр»!В сегодняшней статье мы разберемся в ограничениях контекстного окна GPT-5, рассмотрим его применение относительно Bothub и ответим на вопрос: как повысить эффективность?Присаживайтесь поудобнее, я начинаю свое повествование.
Зачем учить английский в эпоху нейросетей
Привет, Хабр! На связи команда курсов английского в Практикуме. В эпоху, когда смартфон в кармане предлагает мгновенный перевод, а нейросети могут преобразовывать голос и текст, возникает вопрос: зачем все еще учить английский самостоятельно? Кажется, что технология уже способна заменить языковой навык. Недавно Apple презентовала новые AirPods с функцией синхронного перевода. Звучит так, будто учить английский больше не надо, выкидываем учебники и закрываем школы — ведь будущее уже в ушах.
Как обмануть LLM: обход защиты при помощи состязательных суффиксов. Часть 1
Что будет, если к опасному запросу в LLM приписать специально подобранную строку токенов? Вместо отказа модель может послушно сгенерирует подробный ответ на запрещённую тему — например, как ограбить магазин. Именно так работают состязательные суффиксы: они заставляют LLM игнорировать ограничения и отвечать там, где она должна сказать «опасно».
Компьютерное зрение + ARKit = AR-навигация внутри зданий
Навигация внутри зданий — задача куда более сложная, чем на улице. GPS либо полностью не работает, либо даёт большую погрешность. Карта и инфостойки помогают, но не решают проблему полностью — они статичны, поэтому не всегда понятно, где посетитель находится прямо сейчас (вплоть до этажа) и в какую сторону он смотрит.Мы решили сделать навигацию проще и нагляднее — с помощью AR прямо через камеру смартфона. Сейчас технология доступна в столичных торговых центрах «Авиапарк», «Афимолл», «Европейский» и в «Галерее» в Петербурге.
Оптимизация ремонта грузовых вагонов: от мирового опыта к российской практике
Привет, Хабр! Я Максим Катрушенко, главный специалист по анализу данных и машинному обучению в ПГК Диджитал. В своей статье расскажу, как мы разработали систему оптимизации распределения вагонов на ремонт для одного из крупнейших железнодорожных операторов России Первой грузовой компании (ПГК). Внедрили методологию оценки экономического эффекта через сравнение с "идеальным сценарием". За два с половиной года работы система обработала рекомендации для более чем 50,000 вагонов.
InternLM представила модели CapRL-3B и CapRL-Eval-3B для генерации текста к изображениям
Команда InternLM анонсировала две новые модели — CapRL-3B и CapRL-Eval-3B
