Блог компании МТС. - страница 9

Невидимая рука предубеждений в архитектуре ПО: размышление о влиянии когнитивных искажений на вектор развития компаний

Последний старт «Челленджера». Источник

продолжить чтение

Страх и ненависть вайб-кодинга: как я сделал для ребенка игру и попал в топ приложений на android-TV

продолжить чтение

Жесткая трансформация рынка HDD: как бум ИИ застал производителей врасплох

Последствия наводнения в Таиланде. Работы в ЦОДе. Источник

продолжить чтение

Как работает наша LLM-платформа MWS GPT

продолжить чтение

Возрождение идеи рентген-литографии: попытка удешевить 2-нм чипы с помощью компактных ускорителей

продолжить чтение

ИИ в инфобезе: от генерации фишинга до анализа уязвимостей

Искусственный интеллект (ИИ) меняет мир быстрее, чем мы успеваем к этому привыкнуть — от генерации картин и текстов до управления машинами и защитных систем. Теперь он добрался и до киберпространства, где стал оружием и для специалистов по безопасности, и для хакеров. Большие языковые модели вроде GPT и Llama превратили ИИ в универсальный инструмент: он помогает атаковать и защищаться, меняя сами правила цифровой войны. Это уже реальность, в которой алгоритмы задают темп. Давайте разберемся, как именно ИИ применяется по обе стороны баррикад, какие технологии за этим стоят и к чему все это ведет.

продолжить чтение

ИИ в программной инженерии: обзор практик, инструментов и проблем

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Бушков, я работаю архитектором в команде Engineering Productivity R&D в Т-Банке (группа «Т-Технологии»). В начале лета я выступал на конференции MTS True Tech Day c докладом «

продолжить чтение

Как ИИ изменит рынок ИТ-вакансий. Спойлер: не апокалипсис, но революция

Привет, Хабр! Меня зовут Саша Бардаш, я CTO

продолжить чтение

Как некачественные данные подтачивают способности нейросетей и что с этим делать

Языковые модели помогают кодить, писать тексты, отвечают на вопросы и даже подсказывают идеи. Но все, чему они учатся, берется из интернета, а там хватает и полезного, и откровенного мусора. Ученые из Texas A&M и Purdue University выяснили, что если в обучающие наборы попадает слишком много поверхностного или ошибочного контента, модели начинают работать хуже. Этот эффект исследователи описали как «размягчение мозга» (brain rot) — по аналогии с тем, как у человека притупляется внимание после длительного погружения в поток однотипной информации.

продолжить чтение

ML глазами практика и препода. Часть 2. Границы роста и цена энергии

продолжить чтение