Как я автоматизировал поиск работы, и мой бот случайно откликнулся моему шефу
Поиск работы в IT превратился в какой-то сюр.С одной стороны - HR, которые не читают резюме и фильтруют кандидатов по ключевикам. С другой - кандидаты, которые бомбят веерной рассылкой "здравствуйте, рассмотрите меня".Чтобы найти нормальный оффер, нужно тратить 2-3 часа в день на скроллинг ленты и написание сопроводительных, которые никто не откроет.Меня это достало. Я разработчик, я хочу писать код, а не играть в бюрократию.Поэтому я решил написать AI-агента, который заберет эту рутину на себя. Спойлер: он сработал слишком хорошо и чуть не устроил одному из пользователей увольнение.
Страх и ненависть вайб-кодинга: как я сделал для ребенка игру и попал в топ приложений на android-TV
Мы ввели правило «Сначала спроси у нейросети» — и вот что из этого вышло
Мы решили попробовать в Kaiten новый подход: прежде чем идти с вопросом к коллеге, спроси сначала у нейросети. И это сработало хорошо — взаимодействие в команде стало эффективнее, а точечное использование ИИ превратилось в системную практику. Про наш опыт с нейросетями — ниже.Три уровня применения: коротко о том, как мы используем ИИВ наших командах сотрудники используют ИИ на 3 уровнях:Уровень 1 — персональная эффективность. Каждый пробовал инструменты для своих задач: кто-то писал тексты, кто-то искал информацию, кто-то обрабатывал данные. Это работает, но результат остается точечным.
OpenAI внедрит перед сезоном праздников опцию исследования покупок в ChatGPT
OpenAI заявила, что упростит пользователям планирование праздничных покупок благодаря новой функции ChatGPT под названием «Исследование шопинга». Любой вопрос о шопинге будет активировать опцию как на бесплатных, так и на платных тарифах.
LLM Evals: движущая сила новой эры ИИ в бизнесе
На днях OpenAI опубликовали в своем блоге небольшую статью с достаточно громким названием «How evals drive the next chapter in AI for businesses». Я сделал ее перевод, чуть адаптировав для лучшей читабельности, очень уж бюрократический язык в оригинале.Статью авторы называют «руководством для бизнес-лидеров». Внутри — про оценку недетерминированных систем, как к этому подходить, немного про A/B тесты и почему не стоит пытаться решить все сразу. Классический цикл фиксации метрики и постепенного ее улучшения, но с LLM спецификой.
Washington Post: разговоры с ChatGPT показывают наличие эхо-камер и опасных медрекомендаций
В Washington Post проанализировали 47 тысяч бесед с чат-ботом OpenAI и обнаружили, что пользователи в подавляющем большинстве обращаются к ИИ за советом и общением, а не за задачами, связанными с повышением производительности. В подобных чатах наблюдаются опасные тенденции.
Искусственный разум под микроскопом: ученые разобрали отличительные признаки сгенерированных текстов
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста. Работа принята на конференцию Findings of ACL 2025 и
Почему ChatGPT не знает ваших внутренних данных и как это исправить: простое объяснение RAG
Вы думаете, ChatGPT стал идеальным? Может «загуглить» любой факт, анализировать документы, даже писать код? Попробуйте спросить его про внутренние API вашей компании, корпоративные гайдлайны или правила код-ревью. Он молчит — и не зря. Ведь около 80 % рабочего времени программист тратит на поиск информации во внутренних системах.Сегодня расскажу о технологии, которая решает эту проблему — Retrieval Augmented Generation (RAG).Почему ChatGPT «не знает» ваши документы
Нейросети для маркетинга: Perplexity, ChatGPT, Gemini и Claude: что лучше и как пользоваться?
Привет, Хабр. Я запускаю цикл статей про искусственный интеллект в маркетинге. Конкретные инструменты, применение, гайды и подводные камни. Почему именно Хабр? Три причины:Первая — здесь лучшие охваты среди технических площадок в Рунете.Вторая — аудитория. Мне нужны предприниматели и маркетологи, которые понимают, как работают системы. Своей аудитории в Telegram у меня достаточно, а вот людей, которые могут критически оценить технологию — мало.Третья
