gpt.
Из чата в TMS: Как Telegram-бот с GPT ускоряет создание и выполнение тестов
В текущих реалиях тестировщики часто остаются в тисках рутины: трудозатраты на создание тест-кейсов и их ручной импорт в TMS (системы управления тестированием) съедают до 40-60% рабочего времени QA-инженера (
Как я сломал диффузную модель с помощью алфавита
Однажды вечером я сидел перед ноутом и ел борщ, размышляя, в чем коренное отличие диффузных моделей от GPT-подобных трансформеров. Да, они хорошо умеют в генерацию изображений, а теперь даже текстов, но последовательности - это все еще их ахиллесова пята.Если вы не в курсе диффузной модели от Inception Labs, то есть такая. Первые эксперименты с ней меня очень ободрили - работала быстро, креативно, местами даже интересно. Но позже… запал пропал. Все чаще она теряла нить, путалась в логике и будто бы начинала играть в ассоциации с самой собой.
Как нейросети стали лучшими подружками домохозяек
Когда-то уборка казалась моей жене бесконечной каруселью: только пропылесосила — снова грязь. Протёрла пол — уже капли воды на стекле. Хоть стой на месте и плачь. Но технологии не стоят на месте! И вот теперь на сцену выходят... нейросети. Да-да, те самые, которые писали научные работы, выигрывали конкурсы красоты роботов и пугали нас восстанием машин. Теперь они помогают нам в доме так, что остаётся только удивляться. Рассказываю, что и как.
Вселенная OpenAI: полный путеводитель по семейству моделей GPT в 2025 году
(версия статьи актуальна на 26 июня 2025 года)OpenAI за несколько лет превратила ChatGPT из экспериментального проекта в полноценного цифрового помощника, который умеет не только писать тексты, но и думать, видеть, слышать и даже спорить. Это стало настоящим поворотным моментом в истории ИИ и индустрия вошла в новый цикл развития. Появились тысячи приложений на базе LLM, десятки компаний сменили стратегию, а работа с языковыми моделями стала повседневной реальностью.
Как нанимаем, грейдируем и решаем типовые задачи prompt-инженеров в Точке
За два года в Точке мы построили свой департамент работы с ИИ, где создали новую роль — prompt-инженер. За первые полгода довелось поработать над самыми разными кейсами: от классификации данных до разработки ИИ-ассистентов. Для этого пригодился опыт и маркетолога, и копирайтера, и инженера АСОИУ. Даже довелось поучаствовать в генерации синтетических данных для ML-инженеров, где особенно важно понимать основы Data Science. И пришло понимание — пора нанимать ещё.
Дело о похищенном рюкзаке: SQL, сложность и слепая вера в ИИ
Запись из дневника доктора Ватсона1. Тревожный звонокБыл хмурый лондонский вечер, когда в нашу скромную квартиру на Бейкер-стрит ворвался взволнованный инспектор Лестрейд.
Я немного устал от SQL и решил попробовать себя в веб-разработке
Я дата-инженер, которому захотелось немного творчества. Писать сотни строк SQL на работе не всегда доставляет радость, поэтому решил углубиться в веб-разработку, чтобы иметь возможность сделать то, что можно "потрогать" руками и, возможно, поделиться этим с окружающими.В итоге родилась идея AI тьютора - смесь двух популярных нынче направлений Онлайн-обучение и AI. AI Тьютор - сервис генерации образовательного контента с возможностью проверки знаний и виртуальным помощником.
Разработка LLM моделей для обновления кода приложений на более высокие версии фреймворков или языков программирования
В этой статье я планирую исследовать, как можно использовать большие языковые модели (LLM) для миграции проектов между различными фреймворками. Применение LLM в задачах на уровне репозитория — это развивающаяся и всё более популярная область. Миграция кода со старых, устаревших фреймворков на новые является одной из ключевых задач в крупных корпоративных проектах.Актуальность
Разработка LLM с нуля
Представляю вашему вниманию курс, который я недавно опубликовал на Степике - Разработка LLM с нуля.В курсе вам предстоит с нуля разработать современную LLM и все необходимые для ее работы компоненты:Токенизатор (BPE)Эмбеддинги (Токенов и Позиционные)Блок Декодера:
