ИИ.
Умный бедный и глупый богатый: диалектика ИИ-ассистентов в мире неравенства
В Бауманке, то есть в МГТУ им. Баумана, есть свой акселератор, где я сопровождаю проекты бауманцев-стартаперов. И если бы мне нужно было назвать главный тренд последних двух лет, я бы не задумываясь ответил: ИИ-ассистенты.Каждый второй студент приходит с идеей «умного помощника»: кто-то хочет автоматизировать подбор резюме, кто-то — помогать студентам учиться, кто-то создать личного ассистента для CEO. Сейчас всё просто: купил API у OpenAI или Yandex, накидал промптов, сделал красивый интерфейс — и вперёд, на хакатон, в инкубатор, в венчур.
ИИ стал частично использоваться в определении патчей для бэкпортирования в ядро Linux
Мейнтейнер ядра Linux Саша Левин начал частично использовать генеративный ИИ для
Процедурная память: как она упрощает и удешевляет работу ИИ-агентов
Новая методика, разработанная учёными из Чжэцзянского университета и Alibaba Group, наделяет агентов больших языковых моделей (LLM) динамической памятью, делая их более эффективными и результативными при решении сложных задач. Этот подход, получивший название Memp, обеспечивает агентов «процедурной памятью», которая непрерывно обновляется по мере накопления опыта — подобно тому, как люди учатся через практику.
Освоение Git: от основных основ до эффективной интеграции с Claude Code
Git как краеугольный камень современной разработки программного обеспечения эффективно управляет версиями проектов и особенно хорошо справляется со сложными сценариями совместной работы нескольких разработчиков.А Claude Code, как передовой инструмент AI-программирования, не только полностью совместим с рабочими процессами Git, но и благодаря глубокой интеграции предоставляет разработчикам беспрецедентную автоматизацию и удобство.Из этой статьи вы получите следующее:
Субъектность для нейросетей или безумие продолжается
Группа инициативных товарищей создала правозащитное агентство «Ufair», которое будет отстаивать права «ИИ» (то есть, LLM-нейросетей) на субъектность и справедливое обращение.Как
Воспроизводимый рейтинг: можно ли с помощью краудсорсинга предсказать выбор пользователей LLM?
Всем привет! Сегодня хотим поделиться историей нашего эксперимента, который начался с простого вопроса: а можно ли с помощью краудсорсинга воссоздать рейтинг нейросетей, который мы получаем от тысяч реальных пользователей на нашем сайте LLM Arena? Причём не в жёсткой парадигме «оцени по инструкции», а приближаясь к реальному user preference, когда пользователь выбирает то, что ему субъективно больше нравится.TL/DR: Мы можем за 3 дня воспроизвести пользовательский рейтинг LLM с точностью 90%+;
