Без операторов и водолазов: как дронопорты и подводные роботы меняют промышленность
Когда-то дроны казались фантастикой, но сегодня они становятся незаменимыми помощниками на производстве. В СИБУРе это уже реальность: с 2021 года мы не просто тестировали технологии, а построили полноценный дрон-сервис, который экономит миллионы рублей и сотни часов работы. Heavy digital во всей красе!Хотите узнать, как из трёх дронов вырос целый парк из более чем 20 машин, а мониторинг трубопроводов перестал зависеть от человеческого фактора? Тогда давайте разбираться. А рассказывать об этом буду я — Андрей Лантрат, руководитель проекта.
Как я научил буфер обмена думать
обложкаПривет, Хабр! Меня зовут Виталий, и я снова тут, чтобы рассказать про свою очередную разработку. Как я упоминал в прошлой статье «Как я гифку с помощью ИИ сжимал», я по профессии графический дизайнер, а не программист. Но это не мешает мне создавать полезные инструменты с помощью ИИ.
Adafruit автоматизировала разработку оборудования с помощью Claude Code
Adafruit Industries использовала инструмент большой языковой модели (LLM) Claude Code для оптимизации разработки оборудования, рассказала управляющий директор компании Лимор Фрид.
Настройка PostgreSQL для LLM
Итак, в этой статье я расскажу, как эффективно настроить PostgreSQL, чтобы вам было проще работать с большими языковыми моделями.Пока звучит странно, не правда ли? Что я имею в виду? Я имею в виду повышение эффективности создания любых SQL-запросов в базу данных с использованием LLM (ChatGPT, DeepSeek, Llama и других).Метод, о котором пойдет речь, до безобразия прост и от этого гениален. После прочтения этой статьи вы сможете самостоятельно или в рамках вашей компании увеличить скорость формирования SQL-запросов в 50 раз!
ИИ-агенты в Альфа-Банке: нейросети создают автотесты без участия человека
В Альфа-Банке мы внедрили ИИ-агентов, которые проектируют, разрабатывают и проверяют автотесты. При этом полностью автономно, как QA-инженеры, но в разы быстрее и точнее. Подобных примеров, когда ИИ разрабатывает автотесты от анализа требований до пул-реквеста, в нашей стране, пожалуй, ещё не было.Что умеют агенты?Анализировать контекст из Jira и Confluence, вычленяя суть задачи.Прогнозировать риски, зависимости и даже «пограничные» сценарии.Генерировать DTO для REST API и превращать ручные сценарии в Java-тесты за минуты.
Как эффективно бороться с галлюцинациями нейросетей
Привет, я — Олег Рогов, руководитель фронтенд-разработки. В статье рассмотрю, почему искусственный интеллект (ИИ) галлюцинирует и как с этим бороться. С развитием ИИ больших языковых моделей перед пользователями встает вопрос о достоверности информации, которую они предоставляют. Иногда ИИ может выдавать ответы, которые выглядят убедительно, но на самом деле являются вымышленными или неточными. Явление, при котором языковая модель генерирует ложную информацию, получило название «галлюцинация».
️ Поговорим о трендах?
Наша команда уже давно говорит о том, что будущее стоматологии за цифровыми технологиями. Однако каковы главные тренды отрасли на ближайшие 12 месяцев? Сейчас расскажем!📌 Тренд 1: внедрение искусственного интеллекта во всех сферах. От работы администраторов до лечения, ИИ постепенно становится ключевым фактором развития стоматологической отрасли.
Можно ли снизить количество ошибок в диагностике? Да! В этом посте расскажем, как это сделать
Сегодня сложно представить работу любой современной стоматологии без использования цифровых инструментов. ИИ Diagnocat — один из самых эффективных разработок последних лет.С помощью Diagnocat клиника может:
Инновации в тестировании САПР: путь к созданию автоматизированного решения для тестирования
ВведениеАвтоматизация тестирования в мире САПР – это вызов, который невозможно переоценить. Инженеры, архитекторы и проектировщики создают сложнейшие модели, а разработчики ПО ломают голову, чтобы их инструменты работали без сбоев. Но чем мощнее становится программное обеспечение, тем сложнее его тестировать. Проверять САПР вручную – всё равно что искать иголку в стоге сена, который кто-то ежедневно переворачивает. Мы быстро поняли, что такой подход не работает. Поэтому решили изменить систему и построить свою.
