генеративный ии. - страница 5

Генеративный ИИ как штатный инженер техподдержки: настройка, внедрение, реальные ошибки

Эксперимент, начавшийся как попытка автоматизировать ответы на тикеты, закончился созданием почти самостоятельного "сотрудника" службы поддержки. В статье рассказываю, как мы внедряли генеративную модель в техподдержку, как настраивали контекст, ловили баги. Много практики, немного самоиронии и код, который заставил rethink-нуть наш пайплайн поддержки.

продолжить чтение

Как ИИ помогает лже-риелторам врать эффективнее

Здесь на Хабре мы регулярно обсуждаем, как искусственный интеллект проникает во все сферы жизни: медицину, образование, транспорт. И везде ИИ помогает решать сложные задачи человечества. Риелторы тоже не остаются в стороне, правда, для некоторых из них "сложная задача" - это как получить с клиента денег за то, чего не существует. И нейронки отлично им в этом помогают.

продолжить чтение

Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 1-ю неделю октября 2025

Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.Меня зовут Вандер

продолжить чтение

Любовь к ИИ, смерть и роботы

19 июля на ИТ‑фестивале UL Camp внезапно прошли ИИ‑дебаты в нашем шатре. Спонтанно мы решили спросить желающих, что они думают про новые технологии и генеративный ИИ, и даже широко не промили это в программе.Как это было и про что статьяСобралось 30–40 энтузиастов, которые горят нейронками и хотят побаттлить по этой теме. Мы поделились на команды, закурили трубку мира и говорили без купюр, что думаем как ИИ‑оптимисты и пессимисты.

продолжить чтение

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. 

продолжить чтение

Команда PVS-Studio просит присылать примеры ошибок, связанные с использованием вайб-кодинга

PVS-Studio, Вайб-кодингЕсть две школы мысли.

продолжить чтение

К2 НейроТех назвал 5 ИИ-трендов в финансах: от автоматизации к экосистемам и антикризисным решениям

Искусственный интеллект трансформирует мировой финансовый сектор, ускоряя процессы, персонализируя услуги и защищая от рисков. По оценкам Juniper Research, в 2024 году глобальные затраты банковской системы на генеративный ИИ составили около $6 млрд. А к 2030 году эта сумма достигнет $85 млрд. Эксперты К2 НейроТех выделили пять ключевых ИИ-технологий, которые станут станут драйверами роста финансовой отрасли в ближайшие годы.1. От автоматизации к автономии: «цифровые сотрудники» выходят на промэксплуатацию

продолжить чтение

Grok 4 Fast — новая модель от xAI

Команда AI for Devs подготовила перевод анонса Grok 4 Fast — новой модели xAI, которая сочетает быстрые ответы и глубокие рассуждения, снижает стоимость токенов на 98% и впервые становится доступной всем пользователям без ограничений.Мы рады представить Grok 4 Fast

продолжить чтение

Неудачные эксперименты с Vibe Coding на Python

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи Элa Свейгарта о неудачных экспериментах с vibe coding. Все говорят, что ИИ уже умеет писать приложения, но стоит чуть отклониться от привычных сценариев — и всё идёт наперекосяк. Картофельная Африка вместо карты, пинбол, превращающийся в пинг-понг, и счёты с отрицательными числами — автор собрал коллекцию своих провалов с vibe coding.

продолжить чтение

Хватит дообучать ИИ — дайте ему контекст

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего эффективнее дообучения моделей. Vector, Graph и Agentic RAG помогают ИИ работать точнее, быстрее адаптироваться и учитывать реальный контекст — будь то кодовая база, документация или API. Дообучение же остаётся дорогим и негибким инструментом.

продолжить чтение

1...345678...13