ИИ в промышленном IT: где заканчивается хайп и начинается измеримый эффект
В этом обзоре мы собрали ключевые идеи и практические инсайты из серии подкастов, записанных на конференции Industrial++. С руководителями AI- и IT-направлений из крупных промышленных компаний на мероприятии пообщались Василий Саутин, коммерческий директор платформы «Сфера» (ИТ-холдинг Т1) и его коллега, директор по продуктам платформы «Сфера», Сергей Полиненко.
Как мы разработали систему машинного зрения для детектирования СИЗ и техники
Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Прусаков, я ведущий разработчик в команде DSML в ГК Юзтех и уже четыре года занимаюсь data science. Эта статья написана по мотивам моего выступления на AIConf и посвящена системе машинного зрения, способной распознавать наличие СИЗ, опасные действия и перемещение персонала в зонах риска. Модульная архитектура с гибким ядром обеспечивает быструю кастомизацию решения под производственные задачи, что критично для реализации концепции нулевого травматизма.
AiConf 2026: нам нужен именно ты! Что нового?
Привет, трудяга! На носу одно из самых волнующих мероприятий этой весны — AiConf 2026, которое традиционно проходит в Москве. Кто был на наших конференциях, тот знает, что это кладезь полезной информации, нетворкинга и вдохновения.В новом году пришло время перемен: мы проанализировали отзывы и предложения наших участников, докладчиков и партнёров, и пришли к выводу, что AiConf 2026 года будет другой. С этого момента AiConf становится конференцией развития.
Сигналы тревоги: как заметить выгорание раньше, чем сотрудники начнут дымиться
С выгоранием сталкивались многие, и зачастую даже отпуск не спасает. В интернете много информации о выгорании конкретного человека, но почти никакой о том, как выгорают команды и что с этим делать.
Архитектура высоконагруженных RAG-систем: 10 стратегий оптимизации чанкинга и интеграция с Weaviate, Qwen – Llama -Gemma
Привет, Хабр! Это Андрей Носов, AI-архитектор в компании Raft, проектирую и внедряю высоконагруженные RAG-системы на предприятиях. Сегодня я расскажу о вызовах, которые мы преодолеваем каждый день, создавая такие системы, и сделаю акцент на чанкинге.
Под капотом современных AI-систем: разбираем железо
Как объединить по сети вычислители? Что происходит при компиляции кода для железа под капотом и какие есть нюансы при работе с AI в пространстве ядра? ИИ с ноги ворвался во все сферы разработки, работы — вагон и маленькая тележка. Но на чём и как она должна ехать? У каждой программы есть свои требования, универсальных советов нет.
Продуктовая аллея: какие IT-решения Россия готова представить на рынке?
Развитие IT-продуктов в России вступает в новую эру — становление технологической независимости. Если по базовым решениям в отрасли вроде операционных систем, транзакционных баз данных и т. д. рынок уже сформировался, то на следующих уровнях программного обеспечения борьба только завязывается и основные игроки уже обозначились. Как показывает практика, чем более нишевым будет продукт, тем проще ему будет занять рынок.
HighLoad++: чего ждать от главной конференции IT-индустрии этой осени?
Когда мы начинаем работать с нагруженными системами, на передний план выходят задачи, как эту систему отмасштабировать — систем в стазисе не бывают. Они либо растут, либо умирают. Мы исходим из того, что системы растут по объёму задач, количеству запросов и другим критериям, по которым мы работаем с highload.В «Сколково» в Москве 6-7 ноября пройдёт крупнейшая IT-конференция HighLoad++
Как обмануть LLM: обход защиты при помощи AutoDAN. Часть 2
В прошлой части мы разобрались, что такое состязательные суффиксы и почему они так легко ломают модели. Но этими суффиксами атаки не ограничиваются. Им на смену пришёл AutoDAN — наследник состязательных суффиксов и популярного jailbreak-метода DAN (Do Anything Now). Разберёмся, чем он отличается от GCG-алгоритма, посмотрим на практические примеры атак и обсудим, как защищаться и тестировать модели
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».
