Всё сгенерировано GPT! Гайд как распознать AI-текст и как сделать его неотличимым от человеческого
image.pngВсе уже пошутили и запомнили что если в тексте — , то его писал ChatGPT. А если нет, то человек?
Вайб-кодинг как хобби. Генератор вопросов
С появлением нейросетей, я смог реализовать свою небольшую мечту, а именно написать нагенерировать свою собственную программу, а точнее игру-викторину - Human vs AI Которая не только запускается и работает, но и люди в нее играют.Дисклеймер:
Какие LLM модели для чего лучше подходят сейчас?
для бизнеса, разработки и другой работыПо моему практическому рабочему опыту, вот так:Claude 4* Sonnet => лучше всех пишет код, идеально держит контекст. Отлично пишет тексты и шутит. Подходит для создания ИИ-бота.* Opus => неоправданно дорогой, всего на 20% лучше Sonnet.Контекст — до 200 тыс. токенов.Gemini-2.5
Как я сделал ИИ своим бади: здоровье, тренировки и контроль состояния в 2025
В этом году я решил выстроить чёткую и долгосрочную систему поддержки энергии и физической формы. Не просто «пить витамины» и «ходить в зал», а реально следить за здоровьем и прогрессом — на цифрах, в динамике, с результатами. И помог мне в этом DeepSeek.
Локальный DeepSeek-R1: Когда скорость улитки – не приговор, а точка старта
Зачем?У меня возникло желание запустить локальную версию DeepSeek R1 и V3. Это связано с необходимостью избежать рисков связанных с блокировками доступа и утечкой данных. Ещё добавилось желание протестировать разнообразные настройки LLM. До этого момента я пробовал запускать разные небольшие модели исключительно на cpu. А вот опыта с большими моделями не было.Где?
Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 4-ю неделю мая 2025
Привет! 👋 Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта.Меня зовут Вандер
AI-ассистенты для кодинга в 2025: сравниваем GigaChat, Claude, GPT-4o и DeepSeek на реальных задачах
Мультимодальные LLM: ключик к AGI или зачем бизнесу модели, которые видят, слышат и понимают?
Мультимодальные модели — звучит как что-то для исследовательских лабораторий и презентаций на AI-конференциях. Но на самом деле они уже работают здесь и сейчас: анализируют документы, пишут тексты, создают рекламу, генерируют видео, помогают врачам и юристам.Привет, Хабр! Это интервью с Александром Капитановым. Саша руководит исследовательскими ML-командами в Сбере. Активный контрибьютор в Open Source. А ещё он член программного комитета AiConf X и HighLoad++ от «Онтико».
От задачи до решения: LLM с RAG-конфигурацией и ROC-AUC. Эксперимент на 121 прогоне за 40 часов с помощью ИИ
Меня зовут Антон, сейчас занимаюсь прикладными проектами индекса цифровой зрелости БРИКС. Пробую за счет инструментов ИИ собирать каскады моделей ИИ для выявления неочевидных зависимостей в разных экономических и культурных процессах на основе данных извлекаемых из открытых источников.
Что мы теряем, доверяя ИИ?
Искусственный интеллект становиться, а для некоторых уже стал привычным элементом нашей жизни. Мы используем его для создания текстов, генерации изображений, перевода документов. Он уже стал поддержкой в образовании, медицине, творчестве — помогает делать больше и быстрее, экономя время и силы. Нам нравится эта лёгкость, это ощущение, когда вопрос только возник, а ответ уже готов.Но что, если в этой лёгкости есть цена, которую мы не сразу замечаем?
