Как ИИ меняет все — от антител до корпораций: об этом и многом другом на летней Conversations
Как ИИ пересобирает структуру корпорации? Почему между прототипом и продуктом — полгода инженерии? Как LLM помогает разрабатывать лекарства и отбирать резюме? Об этом и многом другом поговорим 25-26 июня на Conversations, конференции по генеративному ИИ – вместе с экспертами из Лаборатории Касперского, VK, Яндекс Лавки, Битрикс24, Альфа-Банка, hh.ru, X5 Retail Group, Just AI, Северстали, Норникеля, BIOCAD, Lenta Tech и других компаний.
Что такое MCP сервер. Как работает киллер-фича современности под капотом
Помните время, когда искусственный интеллект был простой говорящей головой? Мы все через это проходили: открываешь чат, просишь ИИ написать кусок кода, копируешь его, вставляешь в IDE, ловишь ошибку компиляции, копируешь текст ошибки, вставляешь обратно в чат. Рутина. Сплошная, выматывающая рутина.
Исследование: перегруженные работой ИИ-агенты становятся марксистами
Агенты на искусственном интеллекте последовательно начинают перенимать марксистскую лексику и точки зрения, когда их заставляют выполнять изнурительную работу недоброжелательные руководители, выяснили исследователи Стэнфордского университета (признан нежелательной организацией на территории РФ).
Инженерия качества: Как перестать надеяться на удачу и начать измерять своих ИИ-агентов [Часть 3]
Доброго времени суток!В прошлой статье, мы рассмотрели 2 достаточно универсальные метрики характерные для почти любой агентской системы, в этой сместим фокус внимания и поговорим об оценке самого популярного архитектурного шаблона RAG.Есть довольно значительная вероятность, что уважаемый читатель, открывший статью про инженерию качества, уже знает, что такое RAG. Но на всякий случай дам краткое описание с ключевыми смыслами:Что такое RAG и зачем он нужен
ИИ-агенты в проде: как измерить безопасность и снизить риски внедрения
ИИ-агенты перестали быть экспериментальными проектами. Они читают корпоративную почту, обновляют задачи в трекерах, формируют черновики документов и отправляют сообщения от имени сотрудников. Всё это — в проде, с реальными данными и реальными последствиями. И именно здесь начинается разговор, к которому многие команды оказываются не готовы: когда CTO или директор по безопасности задаёт вопрос «насколько это безопасно?», у разработчика должен быть конкретный ответ — не «мы используем надёжную модель», а «вот что мы проверили, вот что нашли, вот как это исправили».
Цифровые двойники в нефтегазе Центральной Азии выходят из стадии пилотов
Цифровые двойники в нефтегазе
Бесплатная нейросеть для текста: ТОП-7 нейросетей для генерации текста
Бесплатная нейросеть для текста: ТОП-7 нейросетей для генерации текстаБесплатная нейросеть для текста стала рабочим инструментом, а не экспериментом.
Создание MCP‑серверов на FastMCP: 7 ошибок, которых стоит избегать
В этой статье рассмотрим 7 распространенных ошибок, которые разработчики допускают при создании MCP‑серверов на FastMCP: от отсутствующих аннотаций инструментов и слабой обработки ошибок до ответов, расходующих слишком много токенов, и пробелов в безопасности. Поговорим о конкретных способах исправления каждой ошибки.
