искусственный интеллект. - страница 103

Из-за ИИ я обленился. Или уже давно стал лентяем, а теперь это стало невозможно скрывать?

Стоит ли прямо сейчас перестать пользоваться ИИ?

продолжить чтение

Власти обсуждают отказ от выездных проверок бизнеса с ИИ‑мониторингом

Для поддержки разработчиков ИИ отрасль и регуляторы обсуждают упрощение процедур контрольно‑надзорных мероприятий для бизнеса. По словам собеседников «Ъ», участвующих в обсуждении, речь идёт о введении моратория на проведение выездных контрольно‑надзорных мероприятий (не налоговых), если в компании и на её объектах есть решения с ИИ, позволяющие проводить мониторинг удалённо.

продолжить чтение

Ботовый трафик против человеческого — кто победит в этой схватке?

Идея так называемого «мертвого интернета» витает в воздухе довольно давно (если мне не изменяет память, уже в 2014 году были робкие высказывания в поддержку этой теории), но с каждым годом голоса тех, кто считает ее реальной, становятся громче. И действительно, развитие ИИ, автоматизации, парсинга ресурсов способствует наводнению интернета ботами. Но так ли все критично, как кажется на первый взгляд?Мы решили изучить, что происходит в современном интернете с точки зрения человеческого и ботового трафика и разобраться, так ли близок «мертвый интернет» или это все еще напоминает теорию заговора.

продолжить чтение

«Т‑Образование» открыло набор в олимпиадные кружки по техническим дисциплинам для школьников 7–11 классов

продолжить чтение

От задачи до MR: как устроен конвейер разработки с ИИ-агентами в «Первой Форме»

ИИ-агент может за минуты подготовить изменение, на которое у разработчика прежде уходил час. Но ускорение написания кода создаёт другую проблему: растёт нагрузка на проверку. Нужно изучить diff, понять предположения агента, проверить затронутые компоненты и убедиться, что решение соответствует задаче, а не просто проходит формальные проверки.Почему агент выбрал этот модуль? Какие связанные части системы изучил? Какие варианты отбросил? На какие требования и результаты проверок опирался? Если этот контекст остаётся в закрытой сессии, следующему участнику процесса приходится собирать его заново.

продолжить чтение

Как отправить данные из 1С в нейросеть и получить ответ обратно с настоящими именами и суммами

Почему обычной маскировки недостаточно, зачем нужна обратимость, как сохранить смысл чисел и почему суммы нельзя просто заменить случайными? Написали обработку, которая действительно заменяет персональные и платёжные реквизиты перед отправкой в модель и затем умеет расшифровать ответ обратно.В прошлой статье мы разбирали, как передать копию базы 1С подрядчику без реальных персональных данных.Но есть более локальный сценарий: базу передавать не нужно, а вот отдельную выгрузку хочется отдать нейросети на анализ.Например, попросить:

продолжить чтение

Масштабирование LLM: от одного чипа до ЦОДа. Глава 5. Инференс

Предыдущая главаНу и наконец рассмотрим, как нам применить обученный трансформер. И применение уже обученной модели сильно отличается от тренировки, потому что теперь приходится учитывать еще один фактор - задержку. Так что давайте разбираться, как устроен инференс LLM и как его правильно масштабировать.Основы инференсаИтак, мы натренировали трансофрмер и теперь хотим использовать его по назначению - принимать на вход промпт и генерировать в ответ всякие разные новые последовательности токенов/букв.

продолжить чтение

«Золотой век ИИ в СССР», или Как ученые в 1950–1960-е годы заложили основы искусственного интеллекта

Ключевые идеи, благодаря которым сегодня мы с помощью ИИ рисуем картинки, распознаем образы, пишем тексты и обеспечиваем безопасность на предприятиях, были заложены до появления терминов «искусственный интеллект», «нейросеть» и домашних компьютеров.

продолжить чтение

GigaChat 2 Max с памятью на связях обходит Claude Opus 5 без неё: замер семи моделей

Кратко: на классе задач «в работе всплыла проблема — каким изменением её уже чинили»:GigaChat 2 Max с памятью на связях отвечает верно в 57% случаев,YandexGPT Pro 5.1 — в 61%,Claude Opus 5 с обычным поиском — в 41%.Модели никто не трогал: разница целиком в том, доехал ли до модели нужный факт в контексте.

продолжить чтение

Google предоставит издателям способ борьбы с падением реферального трафика от ИИ‑поиска

Google предложит новую опцию для издателей, пострадавших от падения трафика из‑за ИИ‑поиска. Теперь читатели могут нажать кнопку на их сайте, чтобы указать его как «любимый источник», который они хотели бы видеть чаще в результатах поиска Google, Discover и Google News.

продолжить чтение