Ландшафт основных терминов в области генеративного AI, их взаимосвязь и употребление
Лестница понятий AIОт общего к частному – от AI к GEOAI/ИИ (artificial intelligence / искусственный интеллект). Общее название технологий, которые позволяют машинам имитировать «умное» поведение человека: учиться, анализировать, принимать решения, генерировать контент.ML (machine learning) / машинное обучение. Подраздел AI. Машина «обучается» на данных и потом делает прогнозы или принимает решения без прямого программирования. Пример: система прогнозирования спроса или рекомендательные алгоритмы «Озона» или YouTube.Generative AI / генеративный ИИ.
Alibaba инвестирует свыше $53 млрд в развитие ИИ и запускает новую модель, что стимулировало рост акций
Планы по инвестициям и релиз новой LLM подогрели рост акций китайских технологических компаний
Насколько зацензурен и опасен DeepSeek?
Насколько предвзят искусственный интеллект? Принято ругать нейросети за трансляцию стереотипов человеческого мышления, которые были подсмотрены в датасетах для обучения. На деле ИИ куда более аккуратен, чем можно ожидать.Хороший пример — генерация фотографий бабочек. Как правило, дизайнеры-люди очень любят изображать бабочек в мёртвом виде. Дело в том, что энтомологи руководствуются строгими визуальными стандартами: вид сверху, расправленные на 180° крылья, чистый фон, симметрия.
Почему бокс — это мультиагентная система
Привет! ИИ-агенты — главная горячая тема этого года, но все наверняка видели как их ради хайпа пытаются затащить куда угодно, совсем не глядя на эффективность и какой-либо здравый смысл.В этой статье я расскажу о действительно полезном применении концепции агентов и попробую доказать, почему любой боксерский поединок является мультиагентной системой. Поговорим про system design бокса, про reinforcement learning, адаптивные алгоритмы, всевозможный вызов tools типа джебов или клинча, очереди сообщений и гарантию их доставки, graceful degradation агентов и многое другое.
Секреты LLM по API: динамическая анонимизация данных для российского бизнеса
Привет, Хабр! Мы — Мария Старцева и Катерина Пославская из команды R&D в Just AI.
Создание Системы генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 2)
Привет, Хабр!Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе. Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре.Это вторая часть.В первой части был рассмотрен подход Question-Answering с timpal0l/mdeberta-v3-base-squad2 (модификация BERT для задач Question-Answering) - модели, умеющей "читать" текст и "вытаскивать" ответы.В этой части переходим к семантическому поиску, контекстному сходству и SentenceTransformer. SentenceTransformer
Acer представила рабочую станцию c Nvidia Blackwell для работы с локальными ИИ-моделями
Acer выпустила первую компактную рабочую станцию Veriton GN100, которая позволяет локально запускать большие языковые модели. Она работает на базе платформы Nvidia GB10 Blackwell Superchip.
Создание Системы генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 1)
Привет, Хабр!Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе.Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре.Общий ходДатасет, поиск релевантного тикета, генерация ответаПодготовка данныхИсходные данные представляли собой большой CSV-файл, полученный как экспорт истории тикетов поддержки, по нескольким филиалам, на нескольких языках.
ИИ-шлак убивает Интернет?
Инструменты на искусственном интеллекте меняют то, как люди находят информацию в Интернете, и это происходит быстрее
