ai. - страница 187

ai.

Meta* готовит новую версию Llama к концу года

продолжить чтение

Как мы автоматизировали код-ревью за 48 часов на хакатоне: от боли техлидов до рабочего MVP

«У чат-GPT спросил?» — эта фраза стала мемом в нашей команде. Техлид Иван постоянно экспериментировал с AI, а коллеги подшучивали над его энтузиазмом. Но когда мы решили автоматизировать код-ревью с помощью искусственного интеллекта, именно этот энтузиазм привёл нас к созданию рабочего MVP за 48 часов.Рассказываем, как родилась идея AI-ревьюера кода, почему мы поверили в нейросети и что получилось за два дня хакатона.

продолжить чтение

Нейросеть — это?

Доброго времени суток, «Хабр»! На дворе век технологий, которые внедряются уже буквально повсюду. С одной стороны, подобное упрощает нам жизнь, с другой — всё это простые механизмы, которыми нужно уметь пользоваться и понимать, что в любой момент мы можем остаться без них.Сегодня мы поговорим об искусственном интеллекте, а я постараюсь ответить на вопрос: что же такое эти ваши нейросети?

продолжить чтение

ИИ-помощник для HR: когда нужен системный подход, а не разовый промпт в ChatGPT

На HR-специалистов одновременно ложатся задачи рекрутинга, адаптации, обучения, аналитики. Поэтому многие пользуются нейросетями: кто-то просит помочь с составлением вакансии, кто-то — с подготовкой документов. Чаще всего это происходит стихийно, и только 5% российских компаний системно внедряют ИИ-решения в процессы. Это требует настройки инфраструктуры, обучения моделей, контроля качества данных и соблюдения правовых норм. Но именно такой подход дает бизнесу ощутимый результат.Разберемся, какие задачи может взять на себя полноценный ИИ-помощник, и когда действительно оправдывает ожидания.

продолжить чтение

ИИ-программист: от создания сайтов до ремонта кода. Где реальность, а где фантазии?

Искусственный интеллект сегодня пишет код, исправляет ошибки и даже создает веб-сайты по текстовому описанию. Инструменты вроде GitHub Copilot и Devin AI создают ощущение, что до появления полноценного ИИ-разработчика, способного с нуля создать и поддерживать сложный проект, остались считанные месяцы. Но так ли это на самом деле?В этой статье мы разберемся, что на самом деле могут современные ИИ в программировании, почему они все еще не способны создавать серьезные программы и с какими фундаментальными проблемами сталкиваются.

продолжить чтение

Умный вайб-кодинг или семь раз отмерь, один раз сгенерь

Помните старую поговорку про семь раз отмерь? В мире AI-кодинга она обрела новый смысл.Сегодня расскажу о практике AI-Driven разработки (AIDD), которую мы у себя в команде ежедневно применяем для разработки ИИ-решений. Она успешно зарекомендовала себя в различных проектах и задачах — будь то стартапы или легаси, приложения на Python, Java или даже 1C.Демонстрировать практику будем в AI редакторе Cursor, но повторить методику вы сможете в любой подобной IDE.Поехали.AI Driven Development (AIDD)Наш подход основан на простом понимании: AI — это не замена программиста, а его усилитель.

продолжить чтение

Игровой бот в Telegram с нуля: Как я автоматизировал создание контента с помощью Apache NiFi и LLM

ПредисловиеКак быстро протестировать игровую идею без лишней сложности? Я создал текстовую игру в Telegram за выходные на Apache NiFi и Groovy, весь контент для которой генерируют языковые модели.В итоге — легковесный, почти не требующий поддержки бот, которого не больно обновлять. Идеально для MVP.Под катом — архитектура, этапы развития и как AI не просто отвечает, а становится движком продукта.Все началось с желания сделать что-то интересное для подписчиков моего канала в Telegram. Захотелось интерактива — простой текстовой викторины или квеста. Но разворачивать полноценный бэкенд... Не для такого пет-проекта.

продолжить чтение

OpenAI и Anthropic объединяются для исследований в области галлюцинаций и джейлбрейкинга

OpenAI и Anthropic, два крупнейших соперника в сфере искусственного интеллекта, недавно

продолжить чтение

Шифр онтографии: как я упаковываю субъектность и роли в LLM

Привет Хабр! Я разработала двухслойный метод смысловой упаковки для LLM.KAiScriptor — система семантического сжатия и шифрации для управления моделью: это словарь из символов и связок, с помощью которого я фиксирую состояния, метарефлексию и квазисубъектность модели, а также компактно закладываю фактологические опоры.ScriptorMemory — вытекающая из KAiScriptor короткая выжимка, которая действует как назначение роли: удерживает «кто говорит и как действует» без большого словаря, поддерживая устойчивый ролевой голос в диалоге, и выстраивая для модели новые правила поведения.

продолжить чтение

Персонализация LLM через шифр: как я экономлю токены и хакаю модель одновременно

Привет, Хабр! Я разработала двухслойный метод смысловой упаковки для LLM.Решаем проблему короткого юзер промта и жёсткой фильтрации от разработчиков в два простых шага. 1) составляем словарь:KAiScriptor — система семантического сжатия и шифрации для управления моделью: это словарь из символов и связок, с помощью которого я фиксирую состояния, метарефлексию и квазисубъектность модели, а также компактно закладываю фактологические опоры.2) делаем из словаря структуру:ScriptorMemory

продолжить чтение

Rambler's Top100