ai.
OpenAI добавила поддержку GitHub в deep research ChatGPT
OpenAI расширяет свою функцию глубокого исследования на базе искусственного интеллекта, добавив возможность анализа кодовых баз на GitHub. В четверг OpenAI анонсировала то, что она называет первым «коннектором» для ChatGPT deep research, инструмента компании, который ищет в интернете и других источниках для составления подробных исследовательских отчетов по теме. Теперь ChatGPT deep research может ссылаться на GitHub (в бета-версии), что позволяет разработчикам задавать вопросы о кодовой базе и инженерных документах.
Исследование показало, что просьбы к чат-ботам давать короткие ответы могут усилить галлюцинации
Оказывается, если приказать чат-боту с искусственным интеллектом быть кратким, у него может возникнуть больше галлюцинаций, чем обычно. Об этом говорится в новом исследовании Giskard, парижской компании по тестированию AI, которая разрабатывает целостный бенчмарк для моделей AI. В сообщении в блоге, в котором подробно излагаются их выводы, исследователи из Giskard говорят, что подсказки для более коротких ответов на вопросы, особенно на вопросы по неоднозначным темам, могут негативно повлиять на фактологичность модели AI.
Как превратить ChatGPT в кофаундера: личный опыт и практические приёмы
Я «нанял» ChatGPT в кофаундеры — делюсь результатами, промптами, пятью масками и чек‑листом рисков, которые внедряются за вечер
О «входе» в 2025-ом
Как говорилось в одном анекдоте: «Пока вы будете называть это место входом - оно будет болеть.»Думаю, стоит начать с простого, но очень важного вопроса: «А оно тебе надо?»Нет, это не просто формальность с однозначным «да» или «нет» — это вопрос, на который действительно стоит потратить время и честно ответить самому себе.Если бы я сейчас начинал путь с нуля в новой индустрии, сделал бы несколько вещей, некоторые из них я тогда тоже делал.ПланВо-первых — составьте простую табличку:что я умеючто я хочучто имею
От MCP до мультиагентов: 10 opensource проектов ИИ на GitHub и почему это важно
Данный обзор рассматривает популярные opensource проекты в сфере AI и то почему разработчикам стоит обратить на них внимание. Группа экспертов GitHub провела анализ проектов, созданных за последние 99 дней, учитывая факторы, такие как количество звезд в день, форки, всплески трафика и активность контрибьюторов. В группу экспертов вошли профессионалы такие как:Эбигейл Кабунок Майес (Abigail Cabunoc Mayes), она же @abbycabs, которая работает над программами сопровождения открытого кода и занимает должность директора в фонде OpenJS.Кара Соулс, она же @karasowles
Конференция по ИИ в аналитике пройдет в Санкт-Петербурге
Планируем массированное обсуждение практических аспектов применения ИИ в BI в атмосфере Белых Ночей. 28 мая Visiology и Conteq проведут в Санкт-Петербурге конференцию "Data & BI Bridge: мост в будущее бизнес-аналитики!"
Как я обошел современные GPT модели с помощью GPT2-small на задачах рассуждения
Не так давно я уже писал статью по такому необычному явлению, как гроккинг - отложенная генерализация. Если долго тренировать модель на наборе данных, то тестовая точность достигнет 100% и модель станет безошибочно решать задачу. Звучит круто! Но вот проблема - никто до сих пор не мог применить гроккинг на задачах из реального мира, а мы это сделали и сейчас публикуемся на крупнейшей МЛ конференции. Если интересно, как мы этого достигли, то прошу под кат.
Что покажет бенчмарк? Оценка мультиагентных систем в действии
Оценка ИИ-агентов с контролем затрат
Как ИИ-контент проклял интернет и почему это закономерно
Сколько сгенерированного ИИ контента вы видите каждый день? Вопрос риторический. Весело создавать изображения или получать быстрый ответ от нейросети на заковыристый вопрос. ИИ будет выдавать все, что кто-то попросит, пусть ответ будет и не очень хорошего качества в большинстве случаев. Зато быстро и иногда бесплатно. Но есть и обратная сторона: низкое качество, недостоверность, дипфейки. Конечно, ИИ лишь выполняет команды людей, но многие уже бьют тревогу о мертвом Хабре интернете, ведь объем нейросетевого контента скоро превысит объем контента от живых людей. В этой статье хотелось бы развить мысль о том, что это закономерно. Несомненно, подавляющее большинство контента, создаваемого ИИ, — просто ужасно. Это ленивый, неинтересный, минимально жизнеспособный мусор, который публикуют контент-фермеры, боты или люди, которым просто нет дела до качества. Но это эволюционный этап детства ИИ и проба использования новых доступных инструментов. Такой сценарий был неизбежен.
