gpt.
Домен-специфичные LLM: как сделать ИИ реально полезным для вашего бизнеса
Универсальные модели вроде GPT хорошо справляются с широким классом задач, но буксуют в узких доменах. Они не знают специфику нишевых индустрий, их жаргон и не имеют доступа к проприетарным знаниям, которые делают ваш бизнес уникальным. Когда нужна система ИИ, которая действительно «понимает» именно вашу предметную область, стоит выбирать домен-специфичные LLM (DSLM).Gartner отмечает, что одной из двух крупнейших тем ИИ с завышенными ожиданиями сейчас являются AI-ready data («данные, готовые к ИИ»).
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.
Ультимативный гид: Топ-20 нейросетей для текстов 2025: цены, API, локальные модели, русский + массовая генерация
Как выбрать ИИ для статей в 2025: Топ-модели, цены и интеграция для русскоязычных.
Только GPT-5 решила все задачи чемпионата мира по программированию
На чемпионате мира по программированию ICPC в Баку произошло событие, которое может войти в историю как переломный момент в отношениях человека и искусственного интеллекта. Экспериментальная система
Microsoft снижает зависимость от OpenAI
Впервые в свои ключевые продукты Office 365 компания добавляет не только технологии OpenAI, но и модели конкурентов — в частности, Claude Sonnet 4 от Anthropic.
AI-ассистенты без кода: как применять ИИ для руководителей, владельцев продуктов и Agile коучей
Внедрение искусственного интеллекта перестало быть прерогативой исключительно разработчиков. В этом посте я хочу поделиться своим опытом изучения и практического применения больших языковых моделей, таких как ChatGPT, в области менеджмента, коучинга и продукта.На протяжении последнего года я активно изучаю возможности искусственного интеллекта. Мой интерес к этой теме начался еще в университете с разработки первых программ на основе нейронных сетей, а позднее я углубился в теорию сложных архитектур и алгоритмов.
Semantic RAG – как научить AI-ассистентов понимать, а не угадывать
Одна из самых распространённых задач для AI-ассистента — поиск ответов на вопросы. Пользователи ожидают, что он сможет находить информацию во внутренних wiki, базах знаний техподдержки, Word-документах, Excel-файлах и других корпоративных источниках.Сегодня такой поиск чаще всего реализуется с помощью подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG). Суть проста: сначала ассистент находит фрагменты документов, которые кажутся релевантными запросу, и уже на их основе формирует связанный ответ.
«У нас большие планы на будущее»: Microsoft AI анонсировала свои первые собственные модели ИИ
Подразделение Microsoft, занимающееся искусственным интеллектом, анонсировало
Как устроены нейросети для неспециалистов
Нам часто предлагают врубиться во что-то с места в карьер: «Вот я формулку нарисовал и всем понятно!».
Зачем детям изучать программирование, если есть ChatGPT?
Каждую неделю нам задают один и тот же вопрос: «Зачем учить ребенка программированию, если нейросети скоро заменят всех программистов?». Честно говоря, три года назад я и сама так думала. Но наблюдая за детьми в эпоху ИИ-революции, поняла кое-что важное.
